Flink 大规模作业调度性能优化

Shopee 在大规模应用 Flink 流批一体的过程中，实现了显著的业务价值和生产优化。以下是关键点的概述：1. 流批一体的应用场景Flink 在 Shopee 的应用广泛，超过60个项目使用了 Flink 批任务，每日生成数千实例支持业务。尤其在数仓领域，Flink 的流批一体解决了Lambda架构中的统一计算问题，通过 Flink+Hu...

DAS分布式振动技术是一种基于光纤传感的先进监测方案。它利用光纤作为传感器，能够实时、连续地监测沿线的各种振动信号。该技术具有高精度、长距离监测、抗干扰能力强等显著优势，特别适用于重要设施如油气管道、铁路轨道等的安全监测。通过DAS分布式振动技术，我们可以及时发现并定位潜在的安全隐患，为设施的安全运行提供有力保障。北京希卓信息技术有限公司是光纤传感测试服务解决方案提供商，拥有光纤光栅解调仪、分布式光纤传感两大核心产品，致力于向客户提供满足其需求的测试解决方案和服务。 希卓拥有专业的技术服务团队，经过多年的努力，希卓信息的业务覆盖了天然气、...

对于迭代式任务,出于性能方面的考虑,Flink会尝试在存储数据的节点上执行相应的计算任务。此外还可进行“增量迭代”,或仅对数据中有改动的部分进行迭代。在用户工具方面,Flink提供了基于Web的调度视图,借此可轻松管理任务并查看系统状态。用户也可以查看已提交任务的优化方案,借此了解任务最终是如何在集群中实现的。对于分...

然后，应用模式（Application Mode）是对单作业模式的优化，将main()方法移至JobManager执行，减少了客户端资源消耗。它支持多作业应用程序，但不支持高可用性，且作业间执行顺序依赖于调用方式。这种模式适用于客户端资源消耗大的场景。在选择Flink的部署模式时，关键在于平衡资源使用、隔离性、作业执行顺序和...

Flink是一个强大的分布式计算引擎，专为流处理设计，具备流批一体的特性，支持高吞吐、低延迟、容错和大规模复杂计算。数据流是带有时间顺序的事件序列，Flink擅长处理无界和有界数据，提供精确的时间控制和有状态计算，通过窗口处理有界数据流，确保数据处理的Exactly-once语义。流批一体的概念强调了Flink的灵...

Hadoop的YARN作为资源管理调度,HDFS作为数据存储。所以Flink可以和开源大数据软件Hadoop无缝对接。目前,这个基于Flink的实时计算平台不仅服务于阿里巴巴集团,还通过阿里云的云产品API向整个开发者生态系统提供基于Flink的云产品支持。Flink在阿里巴巴的大规模应用表现如何?规模:一个系统是否成熟,规模是一个重要的指标。Flink最初...

1.1 JobManager 作为 Flink 集群的大脑，JobManager 承担着以下三个主要职能：•作业调度：负责接收用户提交的作业，并进一步将这些作业拆解为多个任务。•资源管理：与 Flink 的资源管理器（如 YARN 或 Mesos）进行协作，确保作业所需资源的合理分配。•容错与状态管理：负责控制作业的...

作业图（JobGraph）和执行图（ExecutionGraph）是Flink执行逻辑的关键，逻辑流图（StreamGraph）由用户代码生成，经过JobGraph的优化，最终生成物理执行的图形结构。Flink通过Task Slots和资源管理，确保任务的并发执行，优化内存使用，实现任务的隔离和共享，适应不同的作业需求和资源环境。

7. 平衡成本与效能：成本治理通过资产管理和账单清算，降低浪费，效能提升则通过增量集成技术、数据传输优化和任务调度的灵活性来实现。8. 数据治理与工具应用：平台建设策略强调与业务紧密结合，以数据质量和成本控制为优先。开源组件如Flume、Flink等在任务优化和资源管理中发挥关键作用。此外，DataFun2023大会...

配置中，需设置 Application Master 最大重试次数（yarn-site.xml）以及 Application Attempts（flink-conf.yaml）以确保作业的重试机制。总结，Flink JobManager 的高可用配置旨在通过分布式协调服务（如 ZooKeeper）以及集群的容错机制，确保作业的连续运行和集群的稳定性。通过上述步骤，用户可轻松实现 stand...

作业调度方面，实现批流混合调度，离线模式下为批作业，实时模式下为流作业。Flink SQL模板作业中先启动批作业，执行完成后启动实时作业。Flink生态建设中，插件化的connector设计方便拓展不同connector，支持批量读写和流式入湖，以及增量消费，满足不同实时链路需求。流批一体应用场景包括离线集成、实时集成...