反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,通過反向背壓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具有天然的反壓機制,不需要通過額外的配置就能夠完成反壓處理 ...
一 flink介紹 Apache Flink是一個分布式大數據處 引擎,可對 有界數據流和 無界數據流進 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 快速計算。 . 有界數據流和無界數據流 無界流有一個開始但沒有定義的結束。它們 會在生成時終止並提供數據。必須持續處 無界流,即必須在攝 取事件后立即處 事件。無法等待所有輸入數據到達,因為輸入是無界的,並且在任何時間點都 會完成。處 ...
2020-04-22 21:15 0 1016 推薦指數:
反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,通過反向背壓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具有天然的反壓機制,不需要通過額外的配置就能夠完成反壓處理 ...
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 ...
1.概念 反壓(backpressure)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 ...
前言 微信搜【Java3y】關注這個朴實無華的男人,點贊關注是對我最大的支持! 文本已收錄至我的GitHub:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y,有300多篇原創文章,最近在連載面試和項目系列! 最近一直在遷移Flink相關 ...
摘要:反壓是 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。 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。 問題場景 ...
目錄 相關基礎 問題 反壓 InputGate(接收端處理反壓) ResultPartition(發送端處理反壓) 總結 最后 相關基礎 在講解Flink的checkPoint和背壓機制之前,我們先來看下checkpoint和背壓的相關 ...
上一篇《Flink接收端反壓機制》說到因為Flink每個Task的接收端和發送端是共享一個bufferPool的,形成了天然的反壓機制,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 ...
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