得物Flink内核探索实践

一、前言

随着大数据技术的飞速发展，实时处理能力变得越来越重要。在众多实时处理框架中，Apache Flink以其强大的流处理能力和丰富的功能集，受到了广泛关注和应用。在实时业务日益增长的趋势下，这促使我们深入探索Flink的内核，以更好地保障Flink任务的维护。本次分享将重点介绍得物在Flink内核方面的探索与实践，探讨如何通过深度优化和定制，实现更加高效和稳定的数据处理能力。

二、读者收益

通过阅读本次分享，读者将获得以下收益：

• 深入理解Flink内核：了解Flink的核心架构和关键组件，掌握Flink内核的运行机制。

• 优化实践：学习得物在Flink优化方面的实战经验，包括如何通过参数调优和内核定制，提升系统性能。

• 问题解决方案：掌握处理Flink常见问题的方法和技巧，提高在实际项目中应对复杂场景的能力。

• 实时处理案例：通过实际案例，了解如何在复杂业务场景中应用Flink，实现高效的实时数据处理。

• 最佳实践：获得得物在Flink应用中的最佳实践建议，帮助在实际项目中少走弯路，提高开发效率。

无论你是刚接触Flink的初学者，还是有一定经验的开发者，相信通过本次分享，都能有所收获，进一步提升在实时数据处理方面的能力。

三、自研特性

自研调度器

Apache Flink是一个开源的流处理框架，调度器是其重要的一部分。

在调度器上，我们新增了一款集合社区各款调度器优点的DwScheduler。

SchedulerNG (interface)
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   +-- SchedulerBas