如何检测Flink批处理作业完成

Flink是一个流式处理和批处理的开源框架，用于处理大规模数据集。要检测Flink批处理作业的完成情况，可以采取以下几种方法：

作业状态查询：使用Flink提供的命令行工具或Web界面，可以查询作业的状态信息。通过查看作业的状态，可以判断作业是否已经完成。
作业监控：Flink提供了丰富的监控指标和仪表盘，可以实时监控作业的运行情况。通过监控作业的进度和状态变化，可以判断作业是否已经完成。
作业事件监听：Flink支持作业事件监听机制，可以注册监听器来监听作业的事件。可以在作业完成时收到相应的事件通知，从而判断作业是否已经完成。
作业提交结果：在提交Flink批处理作业时，可以获取到作业提交的结果。通过检查提交结果中的信息，可以确定作业是否已经成功提交并完成。

总结起来，要检测Flink批处理作业的完成情况，可以通过查询作业状态、监控作业运行情况、监听作业事件以及检查作业提交结果等方式来判断。以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云Flink产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/flink
腾讯云云监控产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/monitor
腾讯云云函数产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/scf

相关·内容

如何提高Flink大规模作业的调度器性能

在最坏的情况下，这将导致 Flink 集群无法使用，因为它无法部署作业。...在使用 Flink 1.12 运行测试作业时，在作业初始化和任务部署期间都会发生持续时间超过 10 秒的垃圾回收。...与 Flink 1.12 相比，Flink 1.14 中调度大规模作业的时间成本和内存使用量显着降低。在第二部分，我们将详细阐述这些优化的细节。分发模式描述了消费者任务如何连接到生产者任务。...图 2 - 分区和顶点如何按分布模式分组在调度任务时，Flink 需要遍历结果分区和消费者顶点之间的所有连接。过去，由于总共有 O(n 2 ) 条边，因此迭代的整体复杂度为 O(n 2 )。...当且仅当其所有依赖项都已完成时，才能调度流水线区域。但是，如果有两个相互之间存在循环依赖的流水线区域，就会出现调度死锁。他们都在等待对方先被调度，而且都无法调度。

1.3K1 0

Flink 使用Flink进行高吞吐，低延迟和Exactly-Once语义流处理

在本文中，我们将深入探讨Flink新颖的检查点机制是如何工作的，以及它是如何取代旧架构以实现流容错和恢复。...在批处理中，当作业失败时，可以容易地重新运行作业的失败部分来重新计算丢失的结果。这在批处理中是可行的，因为文件可以从头到尾重放。但是在流处理中却不能这样处理。数据流是无穷无尽的，没有开始点和结束点。...带有缓冲的数据流可以进行重放一小段数据，但从最开始重放数据流是不切实际的（流处理作业可能已经运行了数月）。此外，与仅具有输入和输出的批处理作业相比，流计算是有状态的。...Flink实现了每个核每秒150万个元素的连续吞吐量。这样集群的总吞吐量达到每秒1.82亿个元素。测试得到的Flink延迟为零，因为作业不涉及网络，也不涉及微批处理。...下面说明了延迟如何影响Flink的吞吐量。因为较低的延迟保证意味着缓冲较少的数据，所以必然会产生一定的吞吐量成本。下图显示了不同缓冲区超时时间下的Flink吞吐量。该实验再次使用流记录分组作业。 ?

5.7K3 1

更快更稳更易用: Flink 自适应批处理能力演进

虽然 Flink 在框架层面天然支持批处理，但在实际生产使用中依然存在问题。因此在近几个版本中，社区也一直在持续改进 Flink 批处理问题，这些改进体现在 API、执行与运维三个层面。...这些改进，有的使得 Flink 批处理更易于使用，有的对批处理作业的稳定性提供了保障，有的提升了作业执行性能，或是兼而有之。...这些缓慢的任务会影响整个作业的执行时间，使得作业的产出基线无法得到保障。成为了部分用户使用 Flink 来进行批处理的阻碍。因此，我们在 Flink 1.16 中引入了预测执行机制。...开启预测执行之后，如果 Flink 发现批处理作业中有任务明显慢于其他任务，则会为其拉起新的执行实例。...为了实现预测执行，我们为 Flink 引入了以下组件： Slow Task Detector 主要用于定期检测与汇报慢任务。

8214 0

如何用10行代码完成目标检测

计算机视觉还包括图像识别、目标检测、图像生成、图像超分辨率等多个方面。由于大量的实际用例，对象检测可能是计算机视觉最深刻的方面。...目标检测是指计算机和软件系统在图像/场景中定位目标并识别每个目标的能力。目标检测已经广泛应用于人脸检测、车辆检测、行人计数、网络图像、安全系统和无人驾驶汽车。...在许多领域的实践中，对象检测也有许多方法可以使用。像其他的计算机技术一样，对象检测的广泛的创造性和惊人的用途肯定会来自计算机程序员和软件开发人员的努力。...看看下面的两个图像样本和检测后保存的新图像。检测前: ? 检测后： ?...大家可以直接将自己希望检测的照片放到程序里面运行看看效果。原理解释现在让我们解释一下10行代码是如何工作的。

6503 0

Flink 介绍

批处理：除了流处理，Flink 也支持批处理模式，可以处理大规模的批量数据，适用于需要离线处理的任务。...下面将介绍如何进行这些步骤：数据输入Flink 支持多种数据源作为输入，包括 Kafka、文件系统、Socket、自定义数据源等。...Mode:为每个提交的作业启动一个集群，集群包含 JobManager，当作业完成时，集群资源被释放。...Per-Job Mode：为每个提交的作业启动一个集群，集群包含 JobManager，当作业完成时，集群资源被释放。Flink应用运行在客户端上。...实时欺诈检测：Flink 可以实时监控交易数据和用户行为数据，检测异常和欺诈行为，用于金融行业的实时风险控制和反欺诈场景。例如，实时交易欺诈检测、实时信用卡盗刷监控等。

1960 0

Flink学习笔记：2、Flink介绍

一旦资源分配完成，任务就被提交给相应的任务管理器。在接收任务时，任务管理器启动一个线程开始执行。在执行到位的同时，任务经理不断向作业管理器报告状态变化。...可以有各种状态，如开始执行，进行中或完成。作业执行完成后，结果会发送回客户端。...作业客户端负责接受来自用户的程序，然后创建数据流，然后将数据流提交给作业管理器以供进一步执行。一旦执行完成，作业客户端将结果提供给用户。数据流是一个执行计划。...Flink支持数据驱动的窗口。这意味着我们可以根据时间，计数或会话设计一个窗口。还可以定制窗口，使我们能够检测事件流中的特定模式。...Flink为批处理和流数据处理提供API。所以一旦你建立了Flink的环境，它可以容易地托管流和批处理应用程序。事实上，Flink的工作原理是流式处理，并将批处理视为流式处理的特例。

1.9K5 0

阿里构建实时大数据系统的秘诀——流计算

1.5K2 0

Apache Flink 1.16 功能解读

最大的不同是，我们在 Flink 1.16 中大部分的功能和代码，主要由中国开发者主导完成。非常感谢二百四十多位中国 Contributors 对 Flink 1.16 的贡献。...Flink 不仅是一个流式计算引擎，而且是一个流批一体的计算引擎。所以我们在批处理方面，也做了非常多的工作。Flink 1.16 的目标是，使批处理计算够达到更稳定地应用和高性能。...谁先完成就承认哪个任务的结果。被承认的那个实例，它的输出也能作为下游算子的输入。没能完成的任务将会被 cancel 掉。...其次，我们现有的检测策略比较粗糙。我们并没有有效的考虑到，由于数据倾斜导致一些慢任务的检测错误。把一些本身是正常的机器，标成了热点机器。这都是我们在 Flink 1.17 之后，需要做的工作。...这样是好处是，理论上只需要一个 Slot，就能完成整个批作业的运行。但它的缺点也显而易见。因为每个阶段都要把结果数据落盘，下一步还需要读磁盘，所以它的性能较差。

9222 0

如何检测本页中的iframe是否“加载”完成

var ie = document.frames[iframeId].document.getElementById(controlId).value; return ie; } } //检测所有的...，清除定时器 setValue("加载完成!")...; } else{ setValue(); } } 检测本页中的iframe是否加载完成准备就绪值得注意的是：本文中的示例是放在按钮click事件中检测的...，如果打算页面一打开就开始检测，一定要放在index.html页body的onload事件中，否则会出异常(原因是index.html尚未加载完成，这时就急着获取框架的内容，得到的是undefined或

3.5K5 0

Flink从1.7到1.12版本升级汇总

在 Flink 1.9 之前，批处理作业中的 task 失败是通过取消所有 task 并重新启动整个作业来恢复的，即作业从头开始，所有进度都会废弃。...Flink 1.10 同时还标志着对 Blink[1] 的整合宣告完成，随着对 Hive 的生产级别集成及对 TPC-DS 的全面覆盖，Flink 在增强流式 SQL 处理能力的同时也具备了成熟的批处理能力...尽管批处理作业既可以使用堆内内存也可以使用堆外内存，使用 RocksDB state backend 的流处理作业却只能利用堆外内存。...一个新的 Source API 通过统一批处理和 streaming 执行以及将内部组件（例如事件时间处理、水印生成或空闲检测）卸载到 Flink 来简化（自定义）sources 的实现。...该功能也允许用户配置基于分区的空闲检测策略，以防止空闲分区阻碍整个作业的 event time 增长。

2.6K2 0

进击大数据系列（九）Hadoop 实时计算流计算引擎 Flink

Flink是原生的流处理系统，但也提供了批处理API，拥有基于流式计算引擎处理批量数据的计算能力，真正实现了批流统一。与Spark批处理不同的是，Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。...在执行过程中，TaskManager会持续向JobManager汇报状态信息，例如开始执行、进行中或完成等状态。作业执行完成后，结果将通过JobManager发送给Client。...即使所有作业完成后，集群（和JobManager）仍将继续运行直到手动停止。...该模式下，Flink会向YARN一次性申请足够多的资源，资源永久保持不变，如果资源被占满，则下一个作业无法提交，只能等其中一个作业执行完成后释放资源，如图：拥有一个预先存在的集群可以节省大量时间申请资源和启动...Flink Single Job模式操作 Flink Single Job模式可以将单个作业直接提交到YARN中，每次提交的Flink作业都是一个独立的YARN应用程序，应用程序运行完毕后释放资源，这种模式适合批处理应用

1.4K2 0

Flink 原理详解

Flink 是一个流处理框架，支持流处理和批处理，特点是流处理有限，可容错，可扩展，高吞吐，低延迟。...流处理是处理一条，立马下一个节点会从缓存中取出，在下一个节点进行计算 批处理是只有处理一批完成后，才会经过网络传输到下一个节点流处理的优点是低延迟 批处理的优点是高吞吐 flink同时支持两种，flink...SparkStreaming 架构 SparkStreaming 是将流处理分成微批处理的作业，最后的处理引擎是spark job Spark Streaming把实时输入数据流以时间片Δt （如1秒...同一个任务可以共享一个slot, 不同作业不可以。 Flink 使用 slot来隔离多个作业任务。...Flink通过状态机管理 ExecGraph的作业执行进度。 Flink 如何管理内存 Flink 将对象序列化为固定数量的预先分配的内存段，而不是直接把对象放在堆内存上。

3.2K3 0

大数据技术周报第 007 期

比如欺诈检测和用户审核。数据仓库架构 4、离线大数据架构数据源通过离线的方式导入到离线数仓中。ODS/DWD/DM分层设计。...缺点是：新增的实时流处理和批处理需要维护两套代码，开发测试上线难度大。当然也要维护两套系统。资源开销大 6、Kappa 架构只有实时计算。...最大的问题是流式重新处理历史的吞吐能力会低于批处理，但这个可以增加计算资源来弥补。 kappa 架构重新处理的过程：第一，选择一个具有重放功能。...如何提升多实时流关联效率？如何提升实时作业的开发效率？而 Blink 能否解决这些问题？本文将带领大家一起来深入了解。...3、美团点评基于 Flink 的实时数仓建设实践本文整理了常见实时数据组件的性能特点和适用场景，介绍了美团如何通过 Flink 引擎构建实时数据仓库，从而提供高效、稳健的实时数据服务。

4242 0

Flink+Alink，当大数据遇见机器学习！

比如反欺诈、实时风险控制、异常检测、基于规则的报警、业务流程监控、Web应用。数据分析：从原始数据中提取有价值的信息和指标。...比如实时查询索引构建、持续ETL作业。 04 认识Alink Alink是阿里巴巴计算平台事业部PAI团队研发的基于Flink的机器学习框架。 Alink于2019年11月正式开源。...执行引擎层提供了支持Flink计算的全部核心实现。执行引擎层的主要功能如下。分布式流处理。从作业图（JobGraph）到执行图（ExecutionGraph）的映射、调度等。...DataSet API：用于对有界数据进行批处理。用户可以非常方便地使用Flink提供的各种算子对分布式数据集进行处理。...DataStream API和DataSet API是流处理应用程序和批处理应用程序的接口，程序在编译时生成作业图。在编译完成之后，Flink的优化器会生成不同的执行计划。

7052 0

Apache Flink 1.9.0做了这些重大修改！（附链接）

简单来说，Flink 在其分布式流式执行引擎之上，有两套相对独立的 DataStream 和 DataSet API，分别来描述流计算和批处理的作业。...批处理改进 Flink的批处理功能在 1.9 版本有了重大进步，在架构调整后，Flink 1.9 加入了好几项对批处理的功能改进。...版本终于有机会将 FLIP-1 中未完成的功能进行了收尾。...在新版本中，如果批处理作业有错误发生，那么 Flink 首先会去计算这个错误的影响范围，即 Failover Region。...当用户修改了作业逻辑，想复用大部分原来作业的 State，但又希望做一些微调。那么就可以使用这个 API 来完成相应的工作。

8293 0

【译】A Deep-Dive into Flinks Network Stack（1）

这是您的流式传输数据流经的地方，因此，对于吞吐量和您观察到的延迟，Flink作业的性能至关重要。...批处理作业生成有界结果分区，而流式处理作业产生无限结果。 批处理作业也可能以阻塞方式产生结果，具体取决于所使用的运算符和连接模式。在这种情况下，必须先生成完整的结果，然后才能安排接收任务。...这允许批处理作业更有效地工作并且资源使用更少。 批处理作业也可能以阻塞方式产生结果，具体取决于所使用的运算符和连接模式。在这种情况下，必须先生成完整的结果，然后才能安排接收任务。...这允许批处理作业更有效地工作并且资源使用更少。下表总结了有效组合： ? 1目前Flink未使用。 2批量/流式统一完成后，这可能适用于流式作业。...要调整批处理作业中的输出类型和调度决策，请查看ExecutionConfig #setExecutionMode（） - 特别是ExecutionMode - 以及ExecutionConfig #setDefaultInputDependencyConstraint

9124 0

Flink基础教程

作为Apache软件基金会的5个最大的大数据项目之一，Flink在全球范围内拥有200多位开发人员，以及若干公司中的诸多上线场景，有些甚至是世界500强的公司 Flink是如何同时实现批处理与流处理的呢...值得一提的是，Flink分别提供了面向流处理的接口（DataStreamAPI）和面向批处理的接口（DataSetAPI）。因此，Flink既可以完成流处理，也可以完成批处理。...这让Flink可以根据该位置重启输入图5-6：检查点操作完成，状态和位置均已备份到稳定存储中。输入流中的所有记录都已处理完成。值得注意的是，备份的状态值与实际的状态值是不同的。...随着批处理作业规模的增加，延迟升高。如果为了降低延迟而缩减规模，吞吐量就会减少。...批处理则不同，我们定义一个全局窗口，所有的记录都属于同一个窗口图64：分布式排序的处理阶段进一步使用 Flink Https://flink.apache.org有『快速入门』指南，通过例子教你如何使用

1.2K1 0

Flink 极简教程: 架构及原理 Apache Flink® — Stateful Computations over Data Streams

Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理...下面具体介绍常见的几种API: DataSet API 对静态数据进行批处理作业，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便的使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持Java,Scala.../path/to/job.jar 2.Job模式：每一个job都重新启动一个Flink集群，完成后结束Flink，且只有一个Job Manager。资源按需申请，适合大作业。....调整并发度迁移作业到其他集群、新版Flink 也可以用于暂停作业，通过savepoint查看作业情况。...CEP 库与 Flink 的 DataStream API 集成，以便在 DataStream 上评估模式。CEP 库的应用包括网络入侵检测，业务流程监控和欺诈检测。

2.9K4 0

Streaming with Apache Training

批处理 是我们处理有界数据流时的工作范例。这种操作模式中我们可以选择在产生任何结果之前注入整个数据集，例如，对数据进行排序，计算全局统计信息或生成汇总所有输入的最终报告。...状态流处理 Flink的操作是有状态的。这意味着一个事件如何被处理取决于在此之前的事件所积累的影响。...状态可能被用于一些简单的事情，例如计算每分钟显示在面板上的事件，或者用于一些复杂的事情，例如用于欺诈检测模型计算特征。 Flink应用程序在分布式集群上并行运行。...下图显示了作业图中前三个运算符的并行度为2的作业，终止于并行度为1的接收器。第三个运算符是有状态的，我们看到第二个和第三个运算符之间正在发生完全连接的网络洗牌。...强大的流处理 Flink能够通过状态快照和流重放的组合提供容错和精确一次语义。这些快照捕捉分布式管道的全部状态，将偏移记录到输入队列中，以及整个作业图中的状态，这是因为已经将数据摄取到该点。

7980 0

Flink SQL TableEnvironment 如何选择

主要内容如下： TableEnvironment 简介 5 个 TableEnvironment 梳理如何使用 TableEnvironment 社区未来规划 1....两个 BatchTableEnvironment 分别用于 Java 的批处理场景和 Scala 的批处理场景，批处理的对象分别是 Java 的 DataSet 和 Scala 的 DataSet。...从这五个 TableEnvironment 支持的作业类型 ( Stream 作业和 Batch 作业)，支持的 API 类型（DataStream API 和 DataSet API)，以及对 UDTF...如何使用 TableEnvironment 根据用户使用的 planner 和作业的类型，可以把各个 TableEnvironment 的应用场景分为 4 类,下面结合代码来说明在不同的场景下如何使用...TableEnvironment 会是 Flink 推荐使用的入口类，同时能支持 Java API 和 Scala API，还能同时支持流计算作业和批处理作业。

1.3K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云