最近做了几个实时数据开发需求,也不可避免地在使用Flink的过程中遇到了一些问题,比如数据倾斜导致的反压、interval join、开窗导致的水位线失效等问题,通过思考并解决这些问题,加深了我对Flink原理与机制的理解,因此将这些开发经验分享出来,希望可以帮助到有需要的同学。
Flink 连接 Kafka 前的准备在使用 Apache Flink 连接 Apache Kafka 之前,需要完成以下准备工作。具体步骤如下:从 Maven 官方库获取相关的 jar选择合适的 Kafka 连接器版本根据我们使用的 Flink 版本选择合适的 Kafka 连接器版本。官方建议的版
前言:一般情况下,CDC 技术主要面向数据库的变更,用于捕获数据库中数据变更的技术。而 Flink CDC+ OceanBase 全增量一体化数据集成方案是将传统的数据库 CDC 技术跟 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态结合,将 CDC 数据通过加工后同步到下游,最终生成一个 Ocean
作者:伍翀,阿里云Flink SQL负责人,Apache Flink PMC Member & Committer许多数据领域的从业者对Apache Flink并不陌生,其作为流批一体的流式计算引擎,核心是分布式流数据流引擎,同时具备流计算和批计算的能力,是许多公司做流式计算业务的首选。那么
测试背景应公司要求,需要将TiDB数据库替换成OceanBase数据库,替换过程需要业务影响比较小,这就要求TiDB的数据可以实时同步到OceanBase数据库。经过对各类数据同步工具的调研,目前感觉Flink CDC相对来说更容易实现我们的需求。因此,在这里先对Flink CDC做个简单测试,实现
TIDB部署(阿里云ECS) 1、系统配置 TIDB官方建议使用CentOS7.3及以上版本: Linux 操作系统 版本 Red
spark streaming 和 flink 都是流处理框架,具有不同的特性:编程模型:spark streaming 基于 spark rdd 模型,而 flink 拥有自己的流式处理 api。状态管理:flink 内置状态管理,而 spark streaming 需要外部解决方案。容错性:fl
作者:潘伟龙(豁朗) 背景 日志服务 SLS 是云原生观测与分析平台,为 Log、Metric、Trace 等数据提供大规模、低成本、实时的平台化服务,基于日志服务的便捷的数据接入能力,可以将系统日志、业务日志等接入 SLS 进行存储、分析;阿里云 Flink 是阿里云基于 Apache Flink
一、前言flink任务在执行过程中,一个流(stream)包含一个或多个分区(Stream partition)。TaskManager中的一个slot的subtask就是一个stream partition(流分区),一个Job的流(stream)分布在多个不同的Slot上执行。每一个算子可以包含
记一次Flink CDC引起的MySQL元数据锁事故,总结经验教训。后续在编写Flink CDC任务时,要处理好异常,避免产生长时间的元数据锁。同时出现生产问题时要及时排查,不能抱有侥幸心理。一、事件经过某天上午,收到系统的告警信息,告警提示:同步MySQL的某张表数据到Elasticsearch异
记一次Flink CDC引起的Mysql元数据锁事故,总结经验教训。后续在编写Flink CDC任务时,要处理好异常,避免产生长时间的元数据锁。同时出现生产问题时要及时排查,不能抱有侥幸心理。 1、事件经过 某天上午,收到系统的告警信息,告警提示:同步Mysql的某张表数据到Elasticsea
一、运行时架构上一篇我们可以看到Flink的核心组件的Deploy层,该层主要涉及了Flink的部署模式,Flink支持多种部署模式:本地、集群(Standalone/YARN)、云(GCE/EC2)。图片Local(本地):单机模式,一般本地开发调试使用,像我们程序写的WordCountStrea
本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师王正和闵中元在本次 CommunityOverCode Asia 2023 数据湖专场中的《基于 Flink 构建实时数据湖的实践》主题演讲。 实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分,随着数据湖技术的发展,用户对其也有了更高的需求:需要从多种数据源中导入数据、
1.前置知识ODPS(Open Data Platform and Service)是阿里云自研的一体化大数据计算平台和数据仓库产品,在集团内部离线作为离线数据处理和存储的产品。离线计算任务节点叫做Odps节点,存储的离线表叫做Odps表;Flink: 实时计算引擎,本文代码开发和测试均基于集团内部
Apache Flink 是一个开源的流处理框架,它提供高效、准确、容错的数据流处理机制。在 Flink 中,可以通过将数据流写入 MySQL 数据库来进行数据存储和分析。但是,Flink 写入 MySQL 数据库时的并行度可能会受到一些限制,从而影响程序的性能。因此,本文将介绍如何提高 Flink
在某客户日志数据迁移到火山引擎使用 ELK 生态的案例中,由于客户反馈之前 Logstash 经常发生数据丢失和收集性能较差的使用痛点,我们尝试使用 Flink 替代了传统的 Logstash 来作为日志数据解析、转换以及写入 ElasticSearch 的组件,得到了该客户的认可,并且已经成功协助
Apache Flink PMC 已正式发布 Apache Flink 1.18.0 版本。与往常一样,这是一个充实的版本,包含了广泛的改进和新功能。总共有 174 人为此版本做出了贡献,完成了 18 个 FLIPs 和 700 多个问题。感谢各位贡献者的支持! 迈向 Streaming La
概述 Flink中的DataSource(数据源)用于定义数据输入的来源。数据源是Flink作业的起点,它可以从各种数据来源获取数据,例如文件系统、消息队列、数据库等。 将数据源添加到Flink执行环境中,从而创建一个数据流。然后可以对该数据流应用一系列转换和操作,例如过滤、转换、聚合、计算等
Flink on k8s容器日志生成原理及与Yarn部署时的日志生成模式对比 最近需要将flink由原先部署到Yarn集群切换到kubernetes集群,在切换之后需要熟悉flink on k8s的运行模式。在使用过程中针对日志模块发现,在k8s的容器中,flink的系统日志只有jobmanager
摘要:本文整理自阿里云计算平台事业部,实时计算&托管生态 SRE 团队的许雷力(阿里云技术专家)和张韦杰(阿里云开发工程师),在 Flink Forward Asia 2022 生产实践专场的分享。本篇内容主要分为三个部分: 业务背景与挑战 成本优化 - 热点处理 整体规划和未来方向