一.开启监控 RocksDB是基于LSM Tree实现的,写数据都是先缓存到内存中,所以RocksDB的写请求效率比较高.RocksDB使用内存结合磁盘的方式来存储数据,每次获取数据时,先从内存中blockcache中查找,如果内存中没有再去磁盘中查询.使用 RocksDB时,状态大小仅受可用磁盘空

将rocksdb配置成leveldb 1.配置方法 配置方式有三种: 第一种适合进行性能测试对比:是以参数形式在运行db_bench或ycsb-c的时候以参数形式将rocksdb将其配置成leveldb. 第二种属于一劳永逸模式,但改回来麻烦:是改动rocksdb的options.h文件的默认参数,以后直接运行就行.这种方式在改之前记得做好备份. 第三种适用于自己写的程序:在函数中新建Options对象,然后使用rocksdb本身提供的函数或直接对属性进行设置,例如: Options optio

流处理技术的演变 在开源世界里,Apache Storm项目是流处理的先锋.Storm提供了低延迟的流处理,但是它为实时性付出了一些代价:很难实现高吞吐,并且其正确性没能达到通常所需的水平,换句话说,它并不能保证exactly-once,即便是它能够保证的正确性级别,其开销也相当大. 在低延迟和高吞吐的流处理系统中维持良好的容错性是非常困难的,但是为了得到有保障的准确状态,人们想到了一种替代方法:将连续时间中的流数据分割成一系列微小的批量作业.如果分割得足够小(即所谓的微批处理作业),计算就几乎

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很多时候,我们在IDE中编写Flink代码,我们希望能够查看到Web UI,从而来了解Flink程序的运行情况.按照以下步骤操作即可,亲测有效. 1.添加Maven依赖 <dependency>       <groupId>org.apache.flink</groupId>       <artifactId>flink-runtime-web_2.11</artifactId>       <version>1.9.0</

一. Flink的下载 安装包下载地址:http://flink.apache.org/downloads.html  ,选择对应Hadoop的Flink版本下载 [admin@node21 software]$ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz [admin@node21 software]$ ll -rw-rw-r-

http://ifeve.com/flink-quick-start/ http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/ http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/ 并行数据流 程序在Flink内部的执行具有并行.分布式的特性.stream被分割成stream partition,operator被分割成operator sub

Flink不同于其他实时计算的框架之处是它可以提供针对不同的状态进行编程和计算.本篇文章的主要思路如下,大家可以选择性阅读. 1. Flink的状态分类及不同点. 2. Flink针对不同的状态进行编程. 3. 检查点机制和配置. 4. 状态的存储.  Flilnk的状态分类及不同点    Flink有两种不同的状态分类,一种是Keyed State(键状态),一种是Operator State(算子状态). Keyed State 主要是针对KeyedStream中使用,当使用keyBy方法的

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

目录 一.前言 二.状态类型 2.1.Keyed State 2.2.Operator State 三.状态横向扩展 四.检查点机制 4.1.开启检查点 (checkpoint) 4.2.保存点机制 (Savepoints) 五.状态后端 5.1.状态管理器分类 5.2.配置方式 六.状态一致性 6.1.端到端(end-to-end) 6.2.Flink+Kafka 实现端到端的 exactly-once语义 6.3.Kafka幂等性和事务 幂等性 事务 6.4 两阶段提交协议 七.链接文档 一

  第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 提交方式主要是yarn-per-job,资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定. 标准的Flink任务提交脚本(Generic CLI 模式),从1.11开始,增加了通用客户端模式,参数使用-D <property=value>指定 bin/flink run \ -t yarn-pe

从图中可以看出,Yarn的客户端需要获取hadoop的配置信息,连接Yarn的ResourceManager.所以要有设置有 YARN_CONF_DIR或者HADOOP_CONF_DIR或者HADOOP_CONF_PATH,只要设置了其中一个环境变量,就会被读取.如果读取上述的变量失败了,那么将会选择hadoop_home的环境变量,都区成功将会尝试加载$HADOOP_HOME/etc/hadoop的配置文件. 1.当启动一个Flink Yarn会话时,客户端首先会检查本次请求的资源是否足够.资

本文由  网易云发布. 1.Flink架构及特性分析 Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意.Flink是原生的流处理系统,提供high level的API.Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理,但两者处理的基础是完全不同的.Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况.在Flink中,所有 的数据都看作流,是一种很好的抽象,因为这更接近于现实世界. 1.1 基本架构 下面我们介绍下Flink的基本架构,Flink系统的架构与Spark类似,是一个基于

flink集群安装部署 standalone集群模式 必须依赖 必须的软件 JAVA_HOME配置 flink安装 配置flink 启动flink 添加Jobmanager/taskmanager 实例到集群 个人真实环境实践安装步骤 必须依赖 必须的软件 flink运行在所有类unix环境中,例如:linux.mac.或者cygwin,并且集群由一个master节点和一个或者多个worker节点.在你开始安装系统之前,确保你有在每个节点上安装以下软件. java 1.8.x或者更高 ssh 如

 2016-04-30 22:24:39    Yanjun Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟.Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐.高效处理,所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法,或者通过一个独

一. Flink的下载 安装包下载地址:http://flink.apache.org/downloads.html  ,选择对应Hadoop的Flink版本下载 [admin@node21 software]$ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz [admin@node21 software]$ ll -rw-rw-r-

http://ifeve.com/flink-quick-start/ http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/ http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/ 要了解一个系统,一般都是从架构开始.我们关心的问题是:系统部署成功后各个节点都启动了哪些服务,各个服务之间又是怎么交互和协调的.下方是 Flink 集群启动后架构图

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 1.Flink架构及特性分析 Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意.Flink是原生的流处理系统,提供high level的API.Flink也提供API来像Spark一样进行批处理,但两者处理的基础是完全不同的.Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况.在Flink中,所有的数据都看作流,是一种很好的抽象,因为这更接近于现实世界. 1.1 基本架构 下面我们介绍下Flin

目录 数据产生 Logstash部分 Kafka部分 Flink部分 配置/准备代码 视频核心指标监控 本案例参考自阿里云的视频直播解决方案之视频核心指标监控和视频直播解决方案之直播数字化运营. 基于Kafka + Flink + ELK + Redis实现视频直播数据的实时处理和可视化. 选型仅仅出于练习考虑,Logstash一般会换成flume或者直接用kafka. 模拟的总体流程:通过http请求发送json到Logstash,后者将数据转发到Kafka,然后Flink拉取数据进行处理,结

什么是Flink Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可以对有限数据流和无限数据流进行有状态计算.可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. Flink特性 支持高吞吐.低延迟.高性能的流式数据处理,而不是用批处理模拟流式处理. 支持多种时间窗口,如事件时间窗口.处理时间窗口 支持exactly-once语义 具有轻量级容错机制 同时支持批处理和流处理 在JVM层实现内存优化与管理 支持迭代计算 支持程序自动优化 不仅提供流式处理API,批处理API,还提供了基于这