Flink 任务槽表 - 处理大规模数据

最新推荐文章于 2024-02-28 11:20:46 发布
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Apache Flink作为一个流式处理引擎，其任务槽表是管理大规模数据处理的关键组件。任务槽是Flink的最小调度单位，负责跟踪和管理任务状态。通过动态分配和管理任务槽，Flink实现高效的任务调度和资源利用，提升系统性能和可扩展性。

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Flink 任务槽表 - 处理大规模数据

随着大数据时代的到来，处理海量数据已经成为了当今的一个重要挑战。为了能够高效地处理这些数据，我们需要使用强大而可扩展的分布式计算框架。Apache Flink 是一个流式处理引擎，它提供了许多功能来处理和分析大规模数据集。其中，Flink 的任务槽表（TaskSlotTable）是一个关键的组件，它用于管理计算集群中的任务。

任务槽表是 Flink 运行时的关键数据结构之一。它负责跟踪和管理每个任务插槽的状态和分配情况。任务槽是 Flink 中最小的调度单位，每个任务槽可以运行一个或多个并发任务。通过任务槽表，Flink 可以动态地分配和管理任务的执行资源，以实现高效的任务调度和资源利用。

下面是一个简单示例，展示了如何使用 Flink 的任务槽表来管理任务的分配和调度。

import org.apache.flink.runtime.clusterfra
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Flink版本中的TaskSlotTable必须启动 - 大数据
TechWhiz的博客
08-28 208
在Flink的版本中，TaskSlotTable是一个关键组件，用于管理任务槽（Task Slot）的分配和调度。在本文中，我们将探讨TaskSlotTable的启动过程，并提供相应的源代码示例。请注意，上述代码示例仅展示了TaskSlotTable的启动过程，并未包含完整的Flink应用程序代码。最后，我们调用TaskSlotTable的start方法来启动它，并传递可用任务槽的数量。通过以上步骤，我们成功启动了TaskSlotTable，并为Flink集群准备好了任务槽的管理和调度功能。
Flink大数据部署性能优化
AlianBlank的博客
08-29 125
通过上述的Flink大数据部署性能优化技巧，我们可以提高Flink集群的性能和稳定性。通过综合应用这些技巧，可以最大程度地提升Flink大数据处理任务的执行效提升Flink大数据处理任务的执行效率。大数据处理框架Flink是一种高效且可扩展的流处理引擎，用于在大规模数据集上执行实时和批处理任务。为了确保Flink集群的高性能和稳定性，我们可以采取一些优化策略来提高其部署性能。本文将介绍一些常见的Flink大数据部署性能优化技巧，并提供相应的源代码示例。希望以上内容对您有帮助！Flink大数据部署性能优化。
深入理解 Flink（六）Flink Job 提交和 Flink Graph 详解
weixin_44512041的博客
01-11 1531
本章节重点介绍了 Flink Job 提交过程，包含了 StreamGraph 到 JobGraph 在客户端的转换和优化，并给出了源码级剖析。虽然是以 per-job 模式下的提交过程为例，但在 session、application 模式下核心代码并无二致，均可作为研究参照。
Flink 状态编程（四）列表状态（ListState）案例
weixin_45417821的博客
04-26 2238
文章目录 在 Flink SQL 中，支持两条流的全量 Join，语法如下： SELECT * FROM A INNER JOIN B WHERE A.id = B.id； 这样一条 SQL 语句要慎用，因为 Flink 会将 A 流和 B 流的所有数据都保存下来，然后进行 Join。不过在这里我们可以用列表状态变量来实现一下这个 SQL 语句的功能。代码如下： public class TwoStreamJoinExample { public static void main(String[]
flink的基本操作
weixin_54868063的博客
03-23 4017
开启flink服务端：./start-cluster.sh 关闭flink服务端：./stop-cluster.sh 运行一个job: bin/flink run -c com.atguigu.wc.StreamWordCount -p 2 jar/testXXXXX.jar --host localhost -c: 任务的全类名。 -p：并行度 --host：模式 --port 7777 查看flink任务 : bin/flink list 查看所有flink任务 ：bin/flink
四、Flink部署 , job配置与运行
JavaCoder_juejue的博客
03-10 4552
一、安装与配置 1.1standalone 模式 1.1.1上传依赖包 打开配置文件 解压依赖包 通过文件传输工具上传到 opt目录下 [root@localhost ~]# cd / [root@localhost /]# ls bin boot dev etc home jdk lib lib64 media mnt mydata opt proc root run sbin srv swapfile sys tmp usr vagrant
如何让你的flink job任务数据流在各subtask均匀分布
阳龙生
09-23 867
如何让你的flink job任务数据流在各subtask均匀分布
flink-1.7.2-bin-scala_2.11.tgz
07-07
Flink 的设计目标是支持低延迟的流处理以及大规模的数据批处理。在这个"flink-1.7.2-bin-scala_2.11.tgz"压缩包中，包含了Flink 1.7.2版本的二进制发行版，适用于Scala 2.11版本。 一、Flink核心概念 1. 流处理：...
Apache-Flink-Computations-over-Data-Streams.pdf
03-11
通过上述知识点的总结，可以看出Apache Flink作为一个先进的流处理框架，具备了处理大规模数据流的出色能力。Flink的易用性、灵活性和高度的可扩展性，使其在大数据处理领域变得越来越受欢迎。对于希望深入理解Flink...
Flink - 尚硅谷- 大数据高级 Flink 技术精讲 - 1
MiaoSO的博客
08-24 4316
Flink - 尚硅谷- 大数据高级 Flink 技术精讲 Flink - 尚硅谷- 大数据高级 Flink 技术精讲 一、Flink 简介 二、Quick Start 2.1 环境 2.1 Flink 安装包 2.2 nc 2.3 pom 配置 2.2 批处理 2.3 流处理 三、Flink 部署 3.1 Standalone 模式 3.2 Yarn 模式 3.2.1 Flink on Yarn 3.2.2 Session Cluster 3.2.3 Per Job Cluster
Flink入门(1)---Flink概述&Flink体系结构
weixin_38813363的博客
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Flink调优指南
VgfCbzgNIP32
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此章节主要介绍了 Flink的调优方式：1.资源配置调优 2.反压处理 3.数据倾斜 4.kafkasource调优 5.FlinkSQL调优几个部分。
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Flink海量数据实时去重 方案1: 借助redis的Set 具体实现代码 缺点 需要频繁连接Redis 如果数据量过大, 对redis的内存也是一种压力 方案2: 使用Flink的MapState 具体实现代码 缺点 如果数据量过大, 状态后端最好选择 RocksDBStateBackend 如果数据量过大, 对存储也有一定压力 方案3: 使用布隆过滤器 布隆过滤器可以大大减少存储的数据的数据量 优点 不需要存储数据本身，只用比特表示，因此空间占用相对于传统方式有巨大的优势，并且能够保密数据；
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赵广陆
09-13 874
目录1 History Server性能优化2 序列化3 复用对象4 数据倾斜 1 History Server性能优化 flink的HistoryServer主要是用来存储和查看任务的历史记录，具体信息可以看官网 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release- 1.12/deployment/advanced/historyserver.html # Directory to upload completed jobs to. Add t
flink cdc全量阶段拉取数据过多导致java heap space
xiaoye1360715890的博客
05-22 1156
排查到这张表的单条数据非常大,有个字段时text类型,而flink cdc 拉取数据是用select *去拉取的,导致查出来的数据非常多,且这些数据全部在内存中。数据因数=(主键最大值 - 最小值) / 估算的数据行数,注意,这里数据行数是用 SHOW TABLE STATUS 查出来的,取得是Rows字段。使用阿里云flink实时计算平台,全新启动flink作业后,作业不报错,无任何异常,也不拉取数据.实际启动的时候可以根据表的相关数据计算内存应该给到多少,也可以缩小chunk的size.
Flink大数据量调优思路总结（二）
数据与算法架构提升之路专栏
04-10 906
数据量越大越需要对flink进行精细化调优
Flink企业级优化
大数据记录
11-03 2546
前言          最近花了一个星期的时间给大家整理了一份Flink优化从多方面下手。末尾有彩蛋。如果对大家有帮助动动发财的小手来个三连，感谢大家~ 1、资源配置调优          Flink性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的
Flink 学习 | 运行时的架构（包括一些核心概念和提交流程）
最新发布
Stack It Up
02-28 1108
Flink 中，并行度相同的 ont to one 算子操作，可以直接连接起来形成一个大的 task 任务，这样，每个 task 会被一个线程执行，这种技术叫算子链。这种模式下，数据流维护着分区及元素的顺序。实际上，每个任务槽就表示了 Task Manager 拥有计算资源的一个固定大小的子集，用来独立执行一个一个的子任务。一个数据流在算子之间传输数据的形式可以有两种，一种是一对一的直通模式，另一种是打乱的重分区模式，这取决于算子的种类。每个算子的子任务，会根据数据传输的策略，将数据发送到不同的下游目标。
【Flink】Flink 1.12.2 TaskSlotTable
九师兄
08-07 705
1.概述 转载：Flink 1.12.2 源码浅析 : TaskSlotTable 多个{@link TaskSlot}实例的容器。 此外，它还维护多个索引，以便更快地访问任务和分配的slots。 当slots无法分配给job manager时会自动超时… 在使用 TaskSlotTable 之前，必须通过 {@link #start} 方法启动它。 二 .TaskSlotTable 接口 名称描述start根据给定的 slot actions 启动 task slot tablegetAllocati.
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