原文:如何分析及處理 Flink 反壓?

反壓 backpressure 是實時計算應用開發中,特別是流式計算中,十分常見的問題。反壓意味着數據管道中某個節點成為瓶頸,處理速率跟不上上游發送數據的速率,而需要對上游進行限速。由於實時計算應用通常使用消息隊列來進行生產端和消費端的解耦,消費端數據源是 pull based 的,所以反壓通常是從某個節點傳導至數據源並降低數據源 比如 Kafka consumer 的攝入速率。 關於 Flin ...

2019-11-28 16:17 0 412 推薦指數:

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Flink如何分析處理?

1.概念 (backpressure)是流式計算中十分常見的問題。 意味着數據管道中某個節點成為瓶頸,處理速率跟不上上游發送數據的速率,而需要對上游進行限速。由於實時計算應用通常使用消息隊列來進行生產端和消費端的解耦,消費端數據源是 pull-based ...

Wed Nov 24 01:12:00 CST 2021 0 934
如何處理分析Flink作業的問題?

摘要:Flink 應用運維中常見的問題,它不僅意味着性能瓶頸還可能導致作業的不穩定性。 (backpressure)是實時計算應用開發中,特別是流式計算中,十分常見的問題。意味着數據管道中某個節點成為瓶頸,處理速率跟不上上游發送數據的速率,而需要對上游進行限速。 問題場景 ...

Wed Mar 31 18:18:00 CST 2021 0 283
flink的監控

  壓在流式系統中是一種非常重要的機制,主要作用是當系統中下游算子的處理速度下降,導致數據處理速率低於數據接入的速率時,通過反向背的方式讓數據接入的速率下降,從而避免大量數據積壓在flink系統中,最后系統無法正常運行。flink具有天然的壓機制,不需要通過額外的配置就能夠完成處理 ...

Tue Apr 13 07:37:00 CST 2021 0 229
Flink中發送端以及Credit機制(源碼分析)

上一篇《Flink接收端壓機制》說到因為Flink每個Task的接收端和發送端是共享一個bufferPool的,形成了天然的壓機制,當Task接收數據的時候,接收端會根據積壓的數據量以及可用的buffer數量(可用的memorySegment數)來決定是否向上游發送Credit(簡而言之 ...

Tue Nov 12 17:25:00 CST 2019 0 335
flink系列-1、flink介紹,原理

一、flink介紹 Apache Flink是一個分布式大數據處理引擎,可對 有界數據流和 無界數據流進行 有狀態計算。 可部署在各種集群環境,對各種大小的數據規模進行快速計算。 1.1、有界數據流和無界數據流 1、 無界流有一個開始但沒有定義的結束。它們不會在 ...

Thu Apr 23 05:15:00 CST 2020 0 1016
Flink中接收端以及Credit機制 (源碼分析)

先上一張圖整體了解Flink中的 可以看到每個task都會有自己對應的IG(inputgate)對接上游發送過來的數據和RS(resultPatation)對接往下游發送數據, 整個壓機制通過inputgate,resultPatation公用一個一定大小 ...

Thu Nov 07 02:14:00 CST 2019 0 629
Flink 淺入淺出

的工程,期間也踩了些坑,checkpoint和是其中的一個。 敖丙太菜了,Flin ...

Mon Dec 21 21:56:00 CST 2020 1 495
Flink重點難點:Flink任務綜合調優(Checkpoint//內存)

在閱讀本文之前,你應該閱讀過的系列: 一網打盡Flink中的時間、窗口和流Join Flink重點原理與機制 | 網絡流控及壓機制 Flink重點難點:維表關聯理論和Join實戰 Flink重點難點:內存模型與內存結構 Flink重點難點:Flink Table& ...

Mon Nov 29 08:59:00 CST 2021 0 2148
 
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