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Flink 反压机制 Flink 如何处理反压? Storm 反压机制 Storm反压机制 Storm 在每一个 Bolt 都会有一个监测反压的线程（Backpressure Thread），这个线程一但检测到 Bolt 里的接收队列（recv queue）出现了严重阻塞就会把这个情况写到 ZooKeeper 里，ZooKeeper 会一直被 Spout 监听，监听到有反压的
首先说明，偶然看了个论文，发现 flink优化原来比我想象中的更简单，得到了一些启发，所以写下这篇帖子，供大家共同学习。 看到的论文是《计算机科学与应用》21年11月的一篇 名字就叫做 ： 一种基于动态水位值的Flink调度优化算法。感兴趣的小伙伴可以自己看一下 ，很
前面我们分别介绍了大数据计算框架Hadoop与Spark,虽然他们有的有着良好的分布式文件系统和分布式计算引擎，有的有着分布式数据集和基于内存的分布式计算引擎，但是却不能对无边界数据流进行有效处理，今天我们就分享一个第四代大数据分布式计算框架Flink简介与架构剖
前面我也有提到，发现flink运行一段时间后，不再继续消费的问题。这个问题困扰了我非常久，一开始也很迷茫。又因为比较忙，所以一直没有时间能够去寻找答案，只是通过每天重启的方式去解决。经过分析，其实这个问题也很容易找到根源，有兴趣就和我一起看下叭 首先
title: Flink系列 StateBackend 定义了状态是如何存储的，不同的 State Backend 会采用不同的方式来存储状态，核心入口是： StateBackend， Flink 提供了三种不同形式的存储后端，分别是 MemoryStateBackend, FsStateBackend 和 RocksDBStateBackend。 MemoryStateBackend 会将工作状态（Task State）存储在 T
深入理解 Flink 系列文章已完结，总共八篇文章，直达链接： 深入理解 Flink （一）Flink 架构设计原理 深入理解 Flink （二）Flink StateBackend 和 Checkpoint 容错深入分析 深入理解 Flink （三）Flink 内核基础设施源码级原理详解 深入理解 Flink （四）Flink Time+WaterMark+Window 深入分析 深入
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级
每个并行的实例都会包含一个 RuntimeContext 。 RuntimeContext 接口包含函数执行的上下文信息，提供了如下功能： 访问静态上下文信息（例如当前并行度） 添加及访问累加器 访问外部资源信息 访问广播变量和分布式缓存 访问并编辑状态 下面，我们逐类介绍 RuntimeContext 接口的方
累加器是实现了 加法运算 功能和 合并运算 （合并多个累加器的结果）功能的一种数据结构，在作业结束后，可以获取所有部分（各个 operator 的各个 subtask）合并后的最终结果并发送到客户端。 Flink 的累加器均实现了 Accumulator 接口，包括如下 2 个方法用于支持加法运算和合
在 Flink 中有如下 5 种键控状态（Keyed State），这些状态仅能在键控数据流（Keyed Stream）的算子（operator）上使用。键控流使用键（key）对数据流中的记录进行分区，同时也会对状态进行分区。要创建键控流，只需要在 DataStream 上使用 keyBy() 方法指定键即可。 具体地，这 5 种键
