kafkaflink性能
社区干货
如何调优一个大型 Flink 任务 | 社区征文
非常有必要熟练掌握 Flink 框架的使用和运维。本文不会涉及对 Flink 框架的技术剖析,而是侧重于工程实践,力求实用。笔者会结合自己运维多个大型 Flink 任务的经验,对于『如何系统化地调优 Flink 任务、提升性能』给出一套完整的方法论。# 如何发现性能问题?解决问题的前提是发现问题。那么如何知道一个 Flink 任务是否存在性能问题呢?Flink 作业性能不佳时一般有以下一些表现,可根据业务情况综合判断:- 上游 Kafka Top...
字节跳动流式数据集成基于 Flink Checkpoint 两阶段提交的实践和优化背景
# 背景字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ... ## 性能效果使用文件 state 后,在 Notify Checkpoint 完成阶段不需要调用 HDFS list 接口,可以减少一次 HDFS 调用,理论上可以减少 Notify Checkpoint 阶段与 HDFS 交互时间。下图展示了上线(18:26 左右)前后 Not...
干货|字节跳动流式数据集成基于Flink Checkpoint两阶段提交的实践和优化(2)
> > > 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ... **性能效果**使用文件 state 后,在 Notify Checkpoint 完成阶段不需要调用 HDFS list 接口,可以减少一次 HDFS 调用,理论上可以减少 Notify Checkpoint 阶段与 HDFS 交互时间。下图展示了上线(18:26 左右)前...
关于大数据计算框架 Flink 内存管理的原理与实现总结 | 社区征文
Flink 基于 Chandy-Lamport 算法实现了分布式一致性的快照,从而提供了 exactly-once 的语义。(Flink 基于两阶段提交协议,实现了端到端的 exactly-once 语义保证。内置支持了 Kafka 的端到端保证,并提供了 TwoPhase... Full GC会极大的影响性能,尤其是为了处理更大数据而开了很大内存空间的jvm来说,GC会达到秒级甚至分钟级。- OOM问题影响稳定性:jvm奔溃,分布式对象框架的健壮性和稳定性都会收到影响。因此大数据框架都开始自...
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关于大数据计算框架 Flink 内存管理的原理与实现总结 | 社区征文
Flink 基于 Chandy-Lamport 算法实现了分布式一致性的快照,从而提供了 exactly-once 的语义。(Flink 基于两阶段提交协议,实现了端到端的 exactly-once 语义保证。内置支持了 Kafka 的端到端保证,并提供了 TwoPhase... Full GC会极大的影响性能,尤其是为了处理更大数据而开了很大内存空间的jvm来说,GC会达到秒级甚至分钟级。- OOM问题影响稳定性:jvm奔溃,分布式对象框架的健壮性和稳定性都会收到影响。因此大数据框架都开始自...
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
性能也不足以支撑业务的增长。**2018年,公司内部开始大力推广Flink,并且针对大量旧任务使用PyJStorm的情况,提供了 PyJStorm到**P** yFlink的兼容适配。**流式任务托管平台的建设一定程度上解决了流式任务运维管理的问题。 **数据流ETL链路也在2018年全面迁移到了 ****P** yFlink** ,进入了流式计算的新时代。*** **第二个阶段是2018至2020年**随着流量的进一步上涨,PyFlink和Kafka的性能瓶颈、以及JSON数据格式...
干货|字节跳动基于Flink SQL的流式数据质量监控
考虑到当前字节跳动在流计算方面主要的计算引擎为Flink,在kafka/各类MQ - Flink的数据流实时计算方面已经有了很多的技术积累,使用Flink的接入成本相对更低,且能获得更充足的技术支持,我们决定选择Flink作为流式数据质量监控的计算引擎。确定使用Flink为计算引擎后,在实际实现时,仍有两个选择:可以使用Flink SQL API,也可以使用更为底层的Flink DataStream API。**我们最终决定选择使用Flink SQL API,原因如下:****从性能上看...
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
性能也不足以支撑业务的增长。**2018年,公司内部开始大力推广Flink,并且针对大量旧任务使用PyJStorm的情况,提供了PyJStorm到PyFlink的兼容适配。** 流式任务托管平台的建设一定程度上解决了流式任务运维管理的问题。**数据流ETL链路也在2018年全面迁移到了PyFlink,进入了流式计算的新时代。**- **第二个阶段是2018至2020年**随着流量的进一步上涨,PyFlink和Kafka的性能瓶颈、以及JSON数据格式带来的性能和数据质量问题都...
干货|字节跳动流式数据集成基于Flink Checkpoint两阶段提交的实践和优化(1)
> > 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高。> > > 