在Flink中的每个函数和运算符都是有状态的。在处理过程中可以用状态来存储数据,这样可以利用状态来构建复杂操作。为了让状态容错,Flink需要设置checkpoint状态。Flink程序是通过checkpoint来保证容错,通过checkpoint机制,Flink可恢复作业的状态和计算位置 ...
. Task的划分 在flink中,划分task的依据是发生shuffle 也叫redistrubute ,或者是并行度发生变化 . wordcount为例 View Code 其dataflow图如下所示 socketTextStream是单并行度source,无论你将并行度设置成多少,其并行度都是 ,所以到flatMap算子时,并行度就变成了自己设置的 .整个dataflow分成 个Task ...
2020-06-17 22:33 0 1018 推荐指数:
在Flink中的每个函数和运算符都是有状态的。在处理过程中可以用状态来存储数据,这样可以利用状态来构建复杂操作。为了让状态容错,Flink需要设置checkpoint状态。Flink程序是通过checkpoint来保证容错,通过checkpoint机制,Flink可恢复作业的状态和计算位置 ...
1、理解 State(状态) 1.1、State 对象的状态 Flink 中的状态:一般指一个具体的 task/operator 某时刻在内存中的状态(例如某属性的值)。 注意:State 和 Checkpointing 不要搞混。 checkpoint ...
本文是博主阅读Flink官方文档以及《Flink基础教程》后结合自己理解所写,若有表达有误的地方欢迎大伙留言指出。 1. 前言 流式计算分为有状态和无状态两种情况,所谓状态就是计算过程中的中间值。对于无状态计算,会独立观察每个独立事件,并根据最后一个事件输出结果。什么意思 ...
checkpoint是Flink容错的核心机制。它可以定期地将各个Operator处理的数据进行快照存储( Snapshot )。如果Flink程序出现宕机,可以重新从这些快照中恢复数据。 1. checkpoint coordinator(协调器)线程周期生成 barrier (栅栏 ...
的,以及任务是如何使用资源的。 一、Task和Operator Chains Flink会在生成Jo ...
一、Task和Operator Chains Flink会在生成JobGraph阶段,将代码中可以优化的算子优化成一个算子链(Operator Chains)以放到一个task(一个线程)中执行,以减少线程之间的切换和缓冲的开销,提高整体的吞吐量和延迟。下面以官网中的例子进行说明 ...
线程共享的环境包括:进程代码段、进程的公有数据(利用这些共享的数据,线程很容易的实现相互之间的通讯)、进程打开的文件描述符、信号的处理器、进程的当前目录和进程用户ID与进程组ID。 进程拥有这许多共性的同时,还拥有自己的个性。有了这些个性,线程才能实现并发性。这些个性包括 ...
fork() 用来创建进程fork(void) 在linux中所有进程都是由init进程直接或间接创建 成功:在父进程中将返回子进程的PID;子进程返回0,以区别父进程 失败:父进程中返回-1 ...