先上一张图整体了解Flink中的反压 可以看到每个task都会有自己对应的IG(inputgate)对接上游发送过来的数据和RS(resultPatation)对接往下游发送数据, 整个反压机制通过inputgate,resultPatation公用一个一定大小 ...
上一篇 Flink接收端反压机制 说到因为Flink每个Task的接收端和发送端是共享一个bufferPool的,形成了天然的反压机制,当Task接收数据的时候,接收端会根据积压的数据量以及可用的buffer数量 可用的memorySegment数 来决定是否向上游发送Credit 简而言之就是当我还有空间的时候,我向上游也就是上一个Task的发送端发送一个ack消息,表明我还有空间你可以发送数据 ...
2019-11-12 09:25 0 335 推荐指数:
先上一张图整体了解Flink中的反压 可以看到每个task都会有自己对应的IG(inputgate)对接上游发送过来的数据和RS(resultPatation)对接往下游发送数据, 整个反压机制通过inputgate,resultPatation公用一个一定大小 ...
反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based 的,所以反压 ...
1.概念 反压(backpressure)是流式计算中十分常见的问题。 反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based ...
摘要:反压是 Flink 应用运维中常见的问题,它不仅意味着性能瓶颈还可能导致作业的不稳定性。 反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速。 问题场景 ...
反压在流式系统中是一种非常重要的机制,主要作用是当系统中下游算子的处理速度下降,导致数据处理速率低于数据接入的速率时,通过反向背压的方式让数据接入的速率下降,从而避免大量数据积压在flink系统中,最后系统无法正常运行。flink具有天然的反压机制,不需要通过额外的配置就能够完成反压处理 ...
一、flink介绍 Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可对 有界数据流和 无界数据流进行 有状态计算。 可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算。 1.1、有界数据流和无界数据流 1、 无界流有一个开始但没有定义的结束。它们不会在 ...
通过前面的文章了解到 Driver将用户代码转换成streamGraph再转换成Jobgraph后向Jobmanager端提交 JobManager启动以后会在Dispatcher.java起来RPC方法submitJob(jobGraph),用于接收来自Driver转化得到的JobGraph ...
前面说到了 Flink的TaskManager启动(源码分析) 启动了TaskManager 然后 Flink的Job启动JobManager端(源码分析) 说到JobManager会将转化得到的TDD发送到TaskManager的RPC 这篇主要就讲一下,Job ...