这次也不例外，Flink 在流批融合的方向上迈进了一大步。首先我们来看一下 Flink之前版本的架构图： 相信熟悉Flink 的读者们对左边的架构图一定不会感到陌生。...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。...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。...因为在批处理作业中，有些节点之间可以通过网络进行Pipeline 的数据传输，但其他一些节点可以通过 Blocking 的方式先把输出数据存下来，然后下游再去读取存储的数据的方式进行数据传输。...如果作业极端一点，在每一个需要Shuffle 的地方都进行数据落盘，那么就和 MapReduce 以及 Spark 的行为类似了。
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。...Flink可以将任务执行的快照保存在存储介质上，当需要停机运维等操作时，下次启动可以直接从事先保存的快照恢复原有的计算状态，使得任务继续按照停机之前的状态运行。...由于当前版本的Flink不包含Hadoop相关依赖库，如果需要结合Hadoop（例如读取HDFS中的数据），还需要下载预先捆绑的Hadoop JAR包，并将其放置在Flink安装目录的lib目录中。...本例使用的Hadoop集群各节点的角色分配如表： 在Flink On YARN模式中，根据作业的运行方式不同，又分为两种模式：Flink YARN Session模式和Flink Single Job...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
根据我们的经验，流处理应用程序，特别是有状态的流处理应用程序比批处理作业更难操作。批处理作业可以在一晚上运行完，如果结果不符合要求或者作业运行失败，可以重新运行。...保存点：版本化状态 在 Flink 中，我们引入了保存点功能，可以解决上述问题以及未来更多问题。保存点可以从正在运行的 Flink 作业上获取，实质上是在一个时间点上定义可以从外部访问的作业的快照。...通过命令行使用指定 JobID 获取正在运行作业的保存点，只需运行: flink savepoint JobID 上述会返回存储保存点的路径(默认配置文件系统，例如本地，HDFS，S3等)。...要从保存点恢复作业，只需运行如下即可: flink run -s pathToSavePoint jobJar 使用保存点，不必从头开始重新读取事件流以重新填充 Flink 作业的状态，因为你可以随时获取一致性快照并从该检查点恢复...通过获取作业的保存点，使用新的代码从该保存点重新启动，下游应用程序看不到任何差异。
Flink 1.7.0 版本中社区添加了状态变化，允许我们灵活地调整长时间运行的应用程序的用户状态模式，同时保持与先前保存点的兼容。通过状态变化，我们可以在状态模式中添加或删除列。...恢复保存点时对模式迁移的新支持 使用Flink 1.7.0，我们在使用AvroSerializer时添加了对更改状态模式的支持。...保存点兼容性 TraversableSerializer 此序列化程序（FLINK-11539）中的更新，包含Scala的Flink 1.2中的保存点将不再与Flink 1.8兼容。...同时，这一版本还推出了 State Processor API，这是社区最迫切需求的功能之一，该 API 使用户能够用 Flink DataSet 作业灵活地读写保存点。...因此为了让用户执行流和批处理作业时无需更改集群的配置，我们规定从现在起 managed 内存只能在堆外。
内存段的字节数） 实现 HybirdMemorySegment：用来分配堆上和堆外内存和堆上内存，Flink 在实际使用中只使用了改方式。...与分阶段调度基本一样，区别在于该模式下使用批处理资源申请模式，可以在资源不足的情况下执行作业，但是需要确保在本阶段的作业执行中没有Shuffle行为） 关键组件 JobMaster 调度执行和管理（将JobGraph...转化为ExecutionGraph，调度Task的执行，并处理Task的异常） InputSplit 分配 结果分区跟踪 作业执行异常 作业Slot资源管理 检查点与保存点 监控运维相关 心跳管理 Task...从作业中删除了一个有状态的算子，默认需要恢复保存点中所记录的所有算子的状态，如果删除了一个有状态的算子，从保存点恢复的时候被删除的OperatorID找不到，所以会报错，可以通过在命令中添加-allowNonRestoredState...添加和删除无状态的算子，如果手动设置了UID，则可以恢复，保存点中不记录无状态的算子，如果是自动分配的UID，那么有状态算子的UID可能会变（Flink使用一个单调递增的计数器生成UID，DAG改版，计数器极有可能会变
，而不是与摄取、计算和调度等过程牵扯不清 流处理系统中的批处理必须符合以下两点要求 批处理只作为提高系统性能的机制。...Flink用户还可以通过另一个特性有意识地管理状态版本，这个特性叫作保存点（savepoint） 保存点与检查点的工作方式完全相同，只不过它由用户通过Flink命令行工具或者Web控制台手动触发，而不由...和检查点一样，保存点也被保存在稳定存储中 对保存点的另一种理解是，它在明确的时间点保存应用程序状态的版本 图5-9：手动触发的保存点（以圆圈表示）在不同时间捕获正在运行的Flink应用程序的状态 图5...-10：使用保存点更新Flink应用程序的版本。...新版本可以从旧版本生成的一个保存点处开始执行 保存点可用于应对流处理作业在生产环境中遇到的许多挑战 应用程序代码升级 Flink版本更新 维护和迁移 假设模拟与恢复 A/B测试 图5-11：在该应用程序架构中
使用bin/flink run命令发布任务时，本质上是使用Flink自带的调度，与普通的在Flink集群上发布任务并没有不同。...不同的任务可能在一个TaskManager中，也即是在一个JVM进程中，无法实现资源隔离。...不同的任务不可能在一个Container（JVM）中，也即是实现了资源隔离。...而Flink将流式计算和批处理分别抽象出来DataStream和DataSet两种API，这一点上Flink相对于spark来说是一个糟糕的设计。 2.2 社区活跃度对比 ? ?...3 提交一个Flink作业 启动flink服务 ./bin/yarn-session.sh -n 4 -jm 2048 -tm 2048 ? 在yarn监控界面上可以看到该作业的执行状态 ?
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。...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。...在Flink中，用户可以使用缓冲区超时时间（Buffer Timeout）来调整可接受的延迟。这是什么意思？Flink算子在将记录发送到下一个算子之前会暂存储在缓冲区中。...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。 ? 如果指定缓冲区超时时间为零，流经算子的记录不会缓冲而是立即转发到下一个算子。...下图显示了数据生成器的速率（红线），以及Flink作业从Kafka读取事件并使用规则验证事件序列的吞吐量（蓝线）。 ?
， 设置保存点路径， 提交从指定保存点路径加载保存点的 sql 作业。...如果要终止作业，只需键入 CTRL-C 即可取消执行。 3.5 从保存点启动SQL作业 Flink 支持从指定的保存点启动作业。...在 SQL 客户端中，允许使用 SET 命令指定保存点的路径： Flink SQL> SET execution.savepoint.path = /tmp/flink-savepoints/savepoint-cca7bc-bb1e257f0dab...当指定了保存点的路径时，Flink 会在执行 DML 语句时会尝试从保存点恢复状态。...因为指定的保存点路径会影响后面所有的 DML 语句，你可以使用 RESET 命令来重置这个配置选项，即禁用从保存点恢复： Flink SQL> RESET execution.savepoint.path
本文介绍了 SmartNews 利用 Flink 加速 Hive 日表的生产，将 Flink 无缝地集成到以 Airflow 和 Hive 为主的批处理系统的实践。...这个作业需要运行 3 个小时，进而拉高了许多下游表的延迟 (Latency)，明显影响数据科学家、产品经理等用户的使用体验。因此我们需要对这些作业进行提速，让各个表能更早可用。...action 种类约 300 个，不固定，常有增减。...输出 RC 文件格式 当前 Hive 表的文件格式为 RCFile，为了保证对用户的透明，我们只能在现有的 Hive 表上做 in-place 的 upgrade，也就是我们得重用当前表，那么 Flink...该项目让我们在生产环境验证了利用流式处理框架 Flink 来无缝介入批处理系统，实现用户无感的局部改进。
此外，新版本还简化了在容器管理基础设施（如 Kubernetes）上进行的部署，所有对 JobManager 的请求都通过 REST 发起，包括提交和取消作业、请求作业状态，获取保存点等。...此次改进也为 Flink 将来与 Kubernetes 更好的集成奠定了基础。在稍后的版本中，有可能在不先启动 Flink 集群的情况下，将作业塞进 Docker，并作为容器部署的一部分。...当然，广播状态也可以有保存点或进行保存点恢复，就像 Flink 的其他状态一样，也具有一次性（exactly once）状态一致性保证。...Flink 现在支持 OpenStack 的类 S3 文件系统 Swift，用于保存检查点和保存点。Swift 可以在没有 Hadoop 依赖的情况下使用。...应用程序可以在无需手动触发保存点的情况下进行伸缩。实际上，Flink 仍然会保存一个保存点，然后停止应用程序并重新调整并行度。
状态通过 RuntimeContext 进行访问，因此只能在 rich functions 中使用。 但是我们也会看到一个例子。...请注意，我们会为每个不同的 key（元组中第一个元素）保存一个单独的值。...作业图（JobGraph）是唯一被Flink的数据流引擎所识别的表述作业的数据结构，也正是这一共同的抽象体现了流处理和批处理在运行时的统一。至此就完成了从用户业务代码到Flink运行系统的转化。...作业图（JobGraph）是唯一被Flink的数据流引擎所识别的表述作业的数据结构，也正是这一共同的抽象体现了流处理和批处理在运行时的统一。至此就完成了从用户业务代码到Flink运行系统的转化。...0x04 参考 Flink中richfunction的一点小作用 【浅显易懂】scala中map与flatMap的区别 Working with State flink简单应用: scala编写wordcount
3、不同阶段任务所需资源明显不同的批处理作业 二、工作原理 如Flink体系结构中所述，TaskManager中的任务执行资源分为多个slot。...对于批处理作业，并非所有任务都可以同时执行。因此，管道的瞬时资源需求随时间而变化。 尝试使用相同的slot执行所有任务可能会导致非最佳资源利用率。...与Flink的Web UI的集成有限。细粒度资源管理中的slot可以具有不同的资源规格。web UI目前只显示slot号，而不显示其详细信息。 与批处理作业的有限集成。...有关更多详细信息，请参阅FLINK-20865。 不建议使用混合资源需求。不建议仅为作业的某些部分指定资源需求，而未指定其余部分的需求。目前，任何资源的slot都可以满足未指定的需求。...它获取的实际资源可能在不同的作业执行或故障切换中不一致。 slot分配结果可能不是最优的。由于时隙需求包含多个维度的资源，因此时隙分配实际上是一个多维包装问题，是NP-hard问题。
Flink如何保证 exactly-once 语义 Checkpoint 机制：Flink定期将作业的状态保存到持久化存储中，称为Checkpoint。...这意味着数据写入和状态保存是原子性的，要么同时成功，要么同时失败。这确保了数据和状态的一致性，实现了Exactly-once语义。 去重：Flink能够使用唯一标识符对事件进行去重。...在发生故障时，Flink可以从存储系统中恢复状态，并从上一个成功的Checkpoint状态开始继续执行，确保状态的一致性和可靠性。 一次性批处理：Flink支持将流式计算转换为一次性批处理计算。...适用场景：适合对于长期稳定运行的作业，当故障率超过一定阈值时认为作业无法恢复。 无重启策略（No Restart Strategy）： 作业直接失败，不尝试重新启动。...适用场景：适合对于不需要重启的作业，例如一次性的批处理作业。 后备重启策略（Fallback Restart Strategy）： 使用集群定义的默认重启策略，通常为固定延迟重启策略。
调度 Flink中的执行资源是通过任务槽定义。每个TaskManager都有一个或多个任务槽，每个任务槽可以运行一个并行任务的流水线(pipeline)。...请注意，Flink经常同时执行连续的任务：对于流式处理程序时刻发生，但是对于批处理程序来说却是经常发生。 下图证明了这一点。...JobVertex 中所有的 ExecutionVertices 都保存在一个 ExecutionJobVertex 中，该 ExecutionJobVertex 跟踪整个算子的状态。...本地终端的意思是作业的执行已在相应的 JobManager 上终止，但 Flink 集群的另一个 JobManager 可从持久性 HA 存储中检索作业并重新启动作业。...任务可以执行多次（例如在故障恢复过程中）。出于这个原因， ExecutionVertex 执行跟踪信息保存在 Execution 中。
信息流推荐业务是小米从 Spark Streaming 迁移到 Flink 流式计算最早也是使用 Flink 最深的业务之一，在经过一段时间的合作优化后，对方同学给我们提供了一些使用效果小结，其中有几个关键点...Streaming 作业就会开始拥堵了，而 Flink 使用 32 个 CPU Core 却没有遇到拥堵问题。...但是在 Flink 场景中则完全不需要这样，因为在一个 Flink 作业 DAG 中，上游和下游之间传输的数据类型是固定且已知的，所以在序列化的时候只需要按照一定的排列规则把“值”信息写入即可（当然还有一些其他信息...凡事都有两面性，自己实现序列化方式也是有一些劣势，比如状态数据的格式兼容性（State Schema Evolution）；如果你使用 Flink 自带的序列化框架序进行状态保存，那么修改状态数据的类信息后...，可能在恢复状态时出现不兼容问题（目前 Flink仅支持 POJO 和 Avro 的格式兼容升级）。
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。...在运维层面，我们希望 Flink batch 能够更易于在生产中使用，所以我们完善了 history server ，以更好地展示作业在运行中以及结束后的状态，同时也引入了兼容 Hive 生态的 SQLGateway...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。...同时也能在资源总览卡片上看到被加黑的 TaskManager 数量，以及没有被占用但是被加黑所以也无法被使用的 slot 数量，用户可以借此评判当前资源的使用情况。
，而新一代的流处理系统Flink在这一点上更有着优秀而简约的设计。...通过对比Hadoop、Spark、Flink关于这一点的不同思考，更能了解到批处理系统和流处理系统如何看待状态与容错这件事。 ---- 何谓状态？ 并不是分布式计算引擎才有状态的概念。...例如，一个程序从一个文件中读取数据，程序在内存中记录下来文件读取到了什么位置，将其保存在某个对象的offset字段中，以便接下来从该位置继续读取。...在作业重启时，只需恢复该字段的值。 存储数据本身：在计算模型中，以数据集的方式处理数据。数据集会被多个算子处理，因此可以在它被某个算子处理完后将这个中间结果保存下来。...以上图为例，当最右边的进程接收到下面的数据流传来的Barrier时，它可以先不触发任何操作，该数据流后面的数据也暂时不做处理，而是将这些数据接收到缓存中。上面的数据流照常处理。
当将作业发布到Flink集群的时候，使用RemoteStreamEnvironment。...这是Scala Shell执行环境，可以在命令行中交互式开发Flink作业。...DistributedRuntimeUDFContext：由运行时UDF所在的批处理算子创建，在DataSet批处理中使用。 RuntimeUDFContext：在批处理应用的UDF中使用。...SavepointRuntimeContext：支持对检查点和保存点进行操作，包括读取、变更、写入等。 CepRuntimeContext：CEP复杂事件处理中使用的上下文。...FeedbackTransformation 表示FlinkDAG中的一个反馈点。
这有一点 奇怪：Flink 底层是 Java，而且我们也只用 Java API，为什么还会依赖 Scala 呢？...这是因为 Flink 的架构中使用了 Akka 来实现底层的分布式通信，而 Akka 是用 Scala 开发的。...在1.12版本之前的流处理和批处理提供了两套api，从1.12官方推荐使用DataStream API 然后在提交任务 指定是流处理还是批处理 $ bin/flink run -Dexecution.runtime-mode...同一个算子子任务只能在不同的slot执行，不同算子的任务可以共享任务槽 所以我们要算这个作业需要多少slot，只需要找到算子任务最大的并行度，即算子子任务的个数 算子链 一个数据流在算子之间传输数据的形式可以是一对一...，优先级中 env.setParallelism(2); 3、如果代码中没设置，可以在提交作业的时候使用“-p”参数来设置，优先级低于代码设置，高于配置文件 3、配置文件设置，优先级最低 parallelism.default
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