标签： flink

发布于

Apache Flink Checkpoint在虚拟线程对齐超时导致Barrier无法对齐？CheckpointBarrierHandler与VirtualThread对齐策略

Apache Flink Checkpoint：虚拟线程对齐超时与Barrier对齐策略 大家好！今天我们来深入探讨一个在Apache Flink流处理中可能遇到的问题：当使用虚拟线程时，Checkpoint Barrier 对齐超时导致无法完成对齐。我们将深入分析问题的根本原因，CheckpointBarrierHandler在其中的作用，以及虚拟线程对齐策略的设计和实现。 1. Checkpoint Barrier 对齐机制简介 在深入问题之前，我们先简单回顾一下Flink的Checkpoint机制，特别是Barrier对齐。Checkpoint是Flink保证Exactly-Once语义的关键。它通过定期将应用程序的状态持久化到外部存储，从而在故障发生时能够恢复到一致的状态。 Barrier是Checkpoint机制的核心组件。它本质上是一个特殊的数据记录，会被插入到数据流中。当Operator接收到Barrier时，它会触发以下操作： 对齐（Alignment）： Operator需要等待从所有输入通道接收到相同的Barrier。这个等待过程称为对齐。如果Operator有多个 …

继续阅读“Apache Flink Checkpoint在虚拟线程对齐超时导致Barrier无法对齐？CheckpointBarrierHandler与VirtualThread对齐策略”

发布于

Java Flink/Kafka Streams：实现Exactly-Once语义的状态存储与容错机制

好的，我们开始吧。 Java Flink/Kafka Streams：实现Exactly-Once语义的状态存储与容错机制 各位同学，大家好。今天我们来深入探讨一个在流处理领域至关重要的话题：如何在 Java Flink 或 Kafka Streams 中实现 Exactly-Once 语义，特别是涉及到状态存储和容错机制时。Exactly-Once 语义保证了每条数据仅被处理一次，即使在发生故障的情况下，也不会出现数据丢失或重复处理。这对于金融交易、订单处理等需要高精度的数据处理场景至关重要。 一、Exactly-Once 语义的挑战 在分布式流处理系统中实现 Exactly-Once 语义面临诸多挑战： 数据源的可靠性： 数据源（如 Kafka）本身需要提供可靠的数据存储和传递机制。 状态管理： 流处理应用通常需要维护状态（如窗口聚合、计数器等），状态的持久化和恢复是 Exactly-Once 的关键。 故障恢复： 当节点发生故障时，需要能够从之前的状态恢复，并继续处理未完成的数据。 事务性输出： 将结果写入到外部系统（如数据库、文件系统）时，需要保证事务性，即要么全部写入成功，要 …

继续阅读“Java Flink/Kafka Streams：实现Exactly-Once语义的状态存储与容错机制”

发布于

Java Flink/Kafka Streams：实现Exactly-Once语义的状态存储与容错机制

Java Flink/Kafka Streams：实现Exactly-Once语义的状态存储与容错机制 大家好，今天我们将深入探讨如何在 Java Flink 和 Kafka Streams 中实现 Exactly-Once 语义，重点关注状态存储和容错机制。Exactly-Once 语义保证了每条消息在处理过程中只会被处理一次，即使在发生故障的情况下也不会重复或丢失消息。这对于金融交易、订单处理等对数据一致性要求极高的场景至关重要。 Exactly-Once 语义的挑战 实现 Exactly-Once 语义并非易事，主要面临以下挑战： 数据源 (Source) 的可靠性： 如何保证数据源在故障恢复后不会重复发送消息？ 数据处理 (Processing) 的幂等性： 如何确保算子在重新执行时不会产生重复的结果？ 数据存储 (State Storage) 的原子性： 如何保证状态更新和输出结果在同一事务中完成，要么全部成功，要么全部失败？ 数据输出 (Sink) 的事务性： 如何保证输出到外部系统（如数据库、消息队列）的数据在故障恢复后不会重复写入？ Flink 中的 Exactly-O …

继续阅读“Java Flink/Kafka Streams：实现Exactly-Once语义的状态存储与容错机制”

发布于

Java Flink/Kafka Streams：实现Exactly-Once语义的状态存储与容错机制

Java Flink/Kafka Streams：实现Exactly-Once语义的状态存储与容错机制 大家好，今天我们来深入探讨一个在流处理领域至关重要的话题：如何在 Java Flink 或 Kafka Streams 中实现 Exactly-Once 语义的状态存储与容错机制。保证 Exactly-Once 语义意味着即使在发生故障时，每条消息都会被处理且仅被处理一次。这对于需要精确计算结果的应用，例如金融交易、库存管理等，至关重要。 我们将重点关注状态管理和容错机制，这是实现 Exactly-Once 语义的关键。我们将分别针对 Flink 和 Kafka Streams 探讨这些概念，并提供具体的代码示例。 1. 状态管理：流处理的基石 状态管理是流处理的核心，因为它允许我们记住过去的信息并将其用于未来的计算。在流处理应用中，状态可以是各种形式，例如计数器、聚合结果、机器学习模型等等。 Flink 中的状态管理 Flink 提供了多种状态管理选项，包括： Keyed State： 基于键进行分区，允许你在单个键的所有事件上维护状态。适用于需要基于特定键进行聚合、计算的应用。 …

继续阅读“Java Flink/Kafka Streams：实现Exactly-Once语义的状态存储与容错机制”

发布于

Java Flink/Kafka Streams：实现Exactly-Once语义的状态存储与容错机制

Java Flink/Kafka Streams：实现Exactly-Once语义的状态存储与容错机制 大家好，今天我们来深入探讨Java Flink和Kafka Streams中实现Exactly-Once语义的状态存储与容错机制。Exactly-Once语义是流处理中最高级别的保证，它确保每条消息都被处理一次且仅一次，即使在系统发生故障的情况下。这对于需要高精度的数据处理应用至关重要，例如金融交易、审计日志等。 1. 理解Exactly-Once语义的挑战 在分布式流处理系统中实现Exactly-Once语义面临诸多挑战： 消息丢失： 在网络传输或系统崩溃时，消息可能丢失。 消息重复： 系统重启或故障恢复时，消息可能被重复处理。 状态不一致： 在状态更新过程中发生故障，可能导致状态数据不一致。 为了应对这些挑战，Flink和Kafka Streams采用了不同的机制，但都遵循着相似的核心思想： 持久化状态： 将状态数据持久化存储，以便在故障发生后可以恢复。 事务性写入： 使用事务机制来保证状态更新和输出结果的原子性。 检查点机制： 定期创建状态的快照，以便在故障发生时可以回滚到一致 …

继续阅读“Java Flink/Kafka Streams：实现Exactly-Once语义的状态存储与容错机制”

发布于

Java与Apache Flink/Spark Stream：构建实时数据处理与流式计算管道

好的，下面是一篇关于Java与Apache Flink/Spark Stream：构建实时数据处理与流式计算管道的技术文章，以讲座模式呈现。 Java与Apache Flink/Spark Stream：构建实时数据处理与流式计算管道 大家好，今天我们来聊聊如何使用Java结合Apache Flink和Spark Streaming构建实时数据处理与流式计算管道。实时数据处理在当今互联网应用中扮演着越来越重要的角色，无论是金融交易、物联网设备数据分析，还是用户行为监控，都需要高效、稳定的流式计算平台。 1. 实时数据处理的需求与挑战 在深入技术细节之前，我们先了解一下实时数据处理的需求与挑战： 低延迟: 需要在数据产生后尽快处理，并输出结果。 高吞吐量: 能够处理大量并发数据流。 容错性: 系统能够从故障中恢复，保证数据不丢失。 Exactly-Once语义: 保证每条数据被处理且仅被处理一次，避免重复或丢失。 复杂事件处理: 支持窗口操作、状态管理、关联分析等复杂逻辑。 可扩展性: 能够根据数据量增长进行水平扩展。 2. Apache Flink与Spark Streaming概述 …

继续阅读“Java与Apache Flink/Spark Stream：构建实时数据处理与流式计算管道”

发布于

构建基于Java的实时数据管道：Kafka/Flink/Spark Stream的集成实践

构建基于Java的实时数据管道：Kafka/Flink/Spark Streaming的集成实践 大家好！今天我们来探讨如何使用Java构建一个实时数据管道，重点聚焦Kafka、Flink和Spark Streaming的集成实践。实时数据管道在现代数据驱动型应用中扮演着至关重要的角色，它能帮助我们快速地摄取、处理和分析大量实时数据，从而做出及时的决策。 一、实时数据管道的核心组件 一个典型的实时数据管道通常包含以下几个核心组件： 数据源 (Data Source): 数据的来源，例如消息队列、数据库变更流、传感器数据等。 数据摄取 (Data Ingestion): 将数据从数据源抽取到数据管道中，通常使用消息队列作为缓冲层。 数据处理 (Data Processing): 对数据进行清洗、转换、聚合等操作，以满足分析和应用的需求。 数据存储 (Data Storage): 将处理后的数据存储到数据库、数据仓库或其他存储系统中。 数据消费 (Data Consumption): 应用程序从数据存储中读取数据，进行展示、分析或决策。 二、Kafka：实时数据管道的基石 Apache K …

继续阅读“构建基于Java的实时数据管道：Kafka/Flink/Spark Stream的集成实践”

发布于

Redis 作为实时计算引擎：与 Flink, Spark Streaming 结合

各位听众，大家好！今天咱们聊聊一个挺有意思的话题：Redis 如何摇身一变，成为实时计算引擎，并与 Flink、Spark Streaming 这些大咖们“同台竞技”。 一、Redis：不只是个缓存小弟？ 说到 Redis，大家可能首先想到的是：缓存嘛！速度快，用来缓解数据库压力。这没错，但 Redis 的能力远不止于此。它内置了丰富的数据结构，比如 List、Set、Sorted Set，还支持 Pub/Sub 消息发布订阅，以及 Lua 脚本执行。这些特性组合起来，让 Redis 完全有潜力胜任一些轻量级的实时计算任务。 别误会，我不是说 Redis 能完全取代 Flink 或者 Spark Streaming。它们是专业的，Redis 只是“业余选手”。但是，在一些特定场景下，Redis 凭借其超快的速度和简洁性，能够提供更高效的解决方案。 二、Redis 如何实现“实时计算”？ Redis 实现实时计算的核心在于利用其数据结构和命令，巧妙地模拟一些流处理的操作。 数据结构的选择： 不同的数据结构适用于不同的场景。 List： 适合存储有序的数据流，可以模拟消息队列。 Set： …

继续阅读“Redis 作为实时计算引擎：与 Flink, Spark Streaming 结合”

发布于

云原生大数据平台的运维挑战：Spark/Flink on Kubernetes 的调度与存储

好的，各位观众老爷们，晚上好！欢迎来到“云原生大数据运维吐槽大会”，我是今晚的主讲人，人称“代码界郭德纲”——Coder郭。 今天咱们不聊风花雪月，就聊聊这“云原生大数据平台”这座冰山，以及冰山底下那让人头疼的“Spark/Flink on Kubernetes”的调度与存储。 各位是不是经常听到“云原生”这三个字？感觉就像什么新时代的灵丹妙药，包治百病？ 哎，理想很丰满，现实很骨感。 “云原生”本身没错，但落到实处，尤其是和Spark、Flink这些大数据怪兽结合，再放到Kubernetes这个大集装箱里，那滋味，啧啧，谁用谁知道！ 一、啥是云原生大数据？为啥要自讨苦吃？ 首先，咱们得搞清楚，啥叫云原生大数据？ 简单来说，就是把大数据那一套东西（比如Spark、Flink），放到云上，利用云的弹性、可扩展性、自动化等等优点，解决传统大数据平台的一些痛点。 传统大数据平台： 就像一个装修豪华但又笨重的别墅，一旦建好，想改动就难了。 资源扩展慢、维护成本高、灵活性差，想搬家？ 那更是难上加难！ 云原生大数据平台： 更像一个模块化的乐高玩具，可以根据需要自由组合、拆卸、扩展。 资源按需分配 …

继续阅读“云原生大数据平台的运维挑战：Spark/Flink on Kubernetes 的调度与存储”

发布于

Flink Table API 与 SQL 编程：流批一体的统一查询

Flink Table API 与 SQL 编程：流批一体的统一查询，带你飞！🚀 各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，一个在数据世界里摸爬滚打多年的码农。今天，咱们不聊那些高深莫测的理论，就聊聊Flink Table API 和 SQL，这两个神器如何帮我们实现流批一体的统一查询，让数据处理变得像喝水一样简单！ 开场白：数据世界的“变形金刚” 在数据的江湖里，流处理和批处理就像一对欢喜冤家。流处理实时性强，可以抓住每一个稍纵即逝的机会，但历史数据分析就有点力不从心；批处理能对海量历史数据进行深入挖掘，但面对瞬息万变的数据流就显得笨拙迟缓。 传统的做法是，我们得分别维护两套系统，一套处理流数据，一套处理批数据，数据得来回倒腾，维护成本蹭蹭往上涨。这就像同时养了两只宠物，一只负责抓老鼠，一只负责看家，累死个人！ 但是！有了 Flink Table API 和 SQL，这一切都将成为过去式！它们就像数据世界的“变形金刚”，可以根据需求自由切换形态，让你用一套代码，搞定流和批两种场景，真正实现流批一体！是不是很心动？😍 第一幕：认识一下我们的主角 在正式开始之前，我们先来认识一下今天的主 …

继续阅读“Flink Table API 与 SQL 编程：流批一体的统一查询”