Flink是一个针对流数据和批处理的分布式处理引擎，近两年才真正的频繁出现在数据处理领域 。其实Flink在2014年就已经成为ASF（Apache Software Foundation）的顶级项目之一，也许之前是被spark掩盖了光芒，spark在数据处理上的优势不可否认，但是个人经过对spark和flink的源码研读和项目实战后，更偏爱flink一些。在实时计算方面
# 使用Flink写入Redis产生负压的实现
在分布式数据流处理的场景中，Apache Flink是一款长久以来被广泛应用的流处理框架。而Redis作为一种高性能的键值数据库，常用于存储流处理中的结果。然而，当Flink写入Redis时，如果数据写入速度过快，可能会造成Redis的负压，导致丢失数据或服务不稳定。下面我们将逐步探讨如何实现Flink写入Redis，同时监控其负压状态。
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网络监控工作中最重要的环节可能就是监控背压了，所谓背压是指系统接收数据的速率高于其处理速度 [1]。这种现象将给发送者带来压力，而导致它的原因可能有两种情况：
接收器很慢。
这可能是因为接收器本身就遇到了背压，所以无法以与发送方相同的速率继续处理数据；也有可能是接收器因为垃圾回收工作、缺少系统资源或 I/O 瓶颈而暂时卡住了。
经常有人会问Flink如何处理背压问题。其实，答案很简单：Flink没用使用任何通用方案来解决这个问题，因为那根本不需要那样的方案。它利用自身作为一个纯数据流引擎的优势来优雅地响应背压问题。这篇文章，我们将介绍背压问题，然后我们将深挖Flink的运行时如何在task之间传输数据缓冲区内的数据以及流数据如何自然地两端降速来应对背压，最终将以一个小示例来演示它。什么是背压像Flink这样的流处理系统需
前言上一篇 文章 主要介绍了对该ADC芯片的三种读写操作模式的时序解读。 接下来介绍一下对寄存器的操作。寄存器介绍寄存器总览:输入配置:从上图可以看到,是一个14bit长度的寄存器。相关配置部分代码#define MS5182N_RB (1) //0: 数据结束是回读当前配置 | 1: 不回读配置内容。
#define MS5182N_SEQ (0) //0:禁用|1：序列
Flink -- StateFlink 中的状态有状态算子状态的分类按键分区状态 Keyed State支持的结构类型值状态 ValueState列表状态 ListState映射状态 MapState规约状态 ReducingState聚合状态 AggregatingState状态的生存时间算子状态 Operator State算子状态类型列表状态 ListState联合列表状态 UnionLi
本文由 Apache Flink Contributor 刘彪分享，对什么是 Metrics、如何使用 Metrics 两大问题进行了详细的介绍，并对 Metrics 监控实战进行解释说明。什么是 Metrics？Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况，跑得慢或快，是
概述之前所介绍的流处理API，无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实都是基于DataStream进行转换的，所以可以统称为DataStream API。 在Flink更底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如map，filter，或者window），而只是提炼出一个统一的“处理”（process）操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作“
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，所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源（比如 Kafka consumer）的摄入速率。关于 Flink
反压处理反压（BackPressure）通常产生于这样的场景：短时间的负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或遇到大促、秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。 反压机制是指系统能够自己检测到被阻塞的 Operator，然后自适应地降低源头或上游数据的发送速率，从而维
Flink Metrics 简介Flink Metrics 是 Flink 集群运行中的各项指标，包含机器系统指标，比如：CPU、内存、线程、JVM、网络、IO、GC 以及任务运行组件（JM、TM、Slot、作业、算子）等相关指标。 Flink 一共提供了四种监控指标：分别为 Counter、Gauge、Histogram、Meter。 Flink 主动方式共提供了 8 种 Report。 使用
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2023-10-19 11:17:10
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Flink 接入最近更新时间：2022-08-22 14:02:28 我的收藏本页目录：操作场景前提条件操作步骤产品接入查看监控告警接入 在使用 Flink 过程中需要对 Flink 任务运行状态进行监控，以便了解 Flink 任务是否正常运行，排查 Flink 故障等。 Prometheus 监控服务对 push gateway 做了集成，支持 Fli
前言今天本应放一首适合高考气氛的歌的，但是既然受疫情影响推迟了，还是老老实实写点技术相关的吧。对于实时的流式处理系统来说，我们需要关注数据输入、计算和输出的及时性，所以处理延迟是一个比较重要的监控指标，特别是在数据量大或者软硬件条件不佳的环境下。Flink早在FLINK-3660就为用户提供了开箱即用的链路延迟监控功能，只需要配置好metrics.latency.interval参数，再观察Tas
想起来之前被问到了一个问题，如果Flink中的Task是一直不停的运行的话，那么拉取Kafka数据的Source端是不是会一直不停的拉取数据，如果消费速度不及时，内存不就很快会被撑爆了么？一开始对这个问题是一脸闷逼，后来随着对Flink使用的逐渐深入，对Flink的内部也有了一定的了解，所以本文就来了解下Flink内部的反压机制，看下反压机制是如何解决该问题的。&nbs
Flink处理类型的方式比较特殊，包括它自己的类型描述，一般类型抽取和类型序列化框架。该文档描述这些概念并解释其机理。 Java API和Scala API处理类型信息的方式有根本性的区别，所以本文描述的问题仅与其中一种API相关一、Flink中对类型的处理一般处理类型时，我们并不干涉，而是让编程语言和序列化框架来自动处理类型。与之相反的，Flink想要尽可能掌握进出用户函数的数据类型的
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2023-07-11 17:44:57
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当我们对整个电路原理分析好以后，就可以开始对整个电路进行布局布线，这一期，给大家介绍一下布局的思路和原则。1、首先，我们会对结构有要求的器件进行摆放。摆放的时候根据导入的结构，连接器得注意1脚的摆放位置。2、布局时要注意结构中的限高要求。3、 如果要布局美观，一般按元件外框或者中线坐标来定位（居中对齐）。4、 整体布局要考虑散热。5、 布局的时候需要考虑好布线通道评估、考虑好等长需要的空间。6、
Flink网络传输的数据流向Flink网络传输的数据流向如下图所示。Sender在发送数据时，首先写入TaskManager内部的网络缓存，利用Netty进行传输——将待发送的数据存入Netty的ChannelOutboundBuffer，再经由Socket的发送缓存发送出去。Receiver在接收数据时是反过来的，同样要经过3层缓存，即Socket接收缓存→Netty ChannelInboun
开胃菜在讲解Flink的checkPoint和背压机制之前，我们先来看下checkpoint和背压的相关基础，有助于后面的理解。作为用户，我们写好Flink的程序，上管理平台提交，Flink就跑起来了(只要程序代码没有问题），细节对用户都是屏蔽的。 实际上大致的流程是这样的：Flink会根据我们所写代码，会生成一个StreamGraph的图出来，来代表我们所写程序的拓扑结构。然后在提交的
什么是 Back Pressure如果看到任务的背压警告（如 High 级别），这意味着 生成数据的速度比下游算子消费的的速度快。以一个简单的 Source -> Sink 作业为例。如果能看到 Source 有警告，这意味着 Sink 消耗数据的速度比 Source 生成速度慢。Sink 正在向 Source 施加反压。许多情况都会导致背压。例如，GC导致传入数据堆积，或者数据源
当消费者的消费速率低于生产者的发送速率时，会造成背压，此时消费者无法从TCP缓存区中读取数据，因为它无法再从内存池中获取内存，从而造成TCP通道阻塞。生产者无法把数据发送出去，这就使生产者不再向缓存队列中写入数据，从而降低了生产速率。当消费者的消费速率提升且TCP通道不再阻塞时，生产者的发送速率又会得到提升，整个链路运行恢复正常。TCP的流量控制中有个非常重要的概念——TCP窗口。TCP窗口的大小
