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 引擎,可对 有界数据流和 无界数据流进 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 快速计算。 . 有界数据流和无界数据流 无界流有一个开始但没有定义的结束。它们 会在生成时终止并提供数据。必须持续处 无界流,即必须在摄 取事件后立即处 事件。无法等待所有输入数据到达,因为输入是无界的,并且在任何时间点都 会完成。处 ...
2020-04-22 21:15 0 1016 推荐指数:
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 ...
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 ...
前言 微信搜【Java3y】关注这个朴实无华的男人,点赞关注是对我最大的支持! 文本已收录至我的GitHub:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y,有300多篇原创文章,最近在连载面试和项目系列! 最近一直在迁移Flink相关 ...
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 ...
目录 相关基础 问题 反压 InputGate(接收端处理反压) ResultPartition(发送端处理反压) 总结 最后 相关基础 在讲解Flink的checkPoint和背压机制之前,我们先来看下checkpoint和背压的相关 ...
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 ...
在阅读本文之前,你应该阅读过的系列: 一网打尽Flink中的时间、窗口和流Join Flink重点原理与机制 | 网络流控及反压机制 Flink重点难点:维表关联理论和Join实战 Flink重点难点:内存模型与内存结构 Flink重点难点:Flink Table& ...