如果你的 keyed 状态包含在某个 Flink 的默认窗口中，则将是安全的：即使未使用 TTL，在处理窗口的元素时也会注册一个清除计时器，该计时器将调用 clearAllState 函数，并删除与该窗口关联的状态及其元数据...(1) Could not build the program from JAR file 该信息不甚准确，因为绝大多数情况下都不是JAR包本身有毛病，而是在作业提交过程中出现异常退出了。...因此需要查看本次提交产生的客户端日志（默认位于$FLINK_HOME/logs目录下），再根据其中的信息定位并解决问题。...如果负载或网络问题无法彻底缓解，需考虑调大akka.ask.timeout参数的值（默认只有10秒）；另外，调用外部服务时尽量异步操作（Async I/O）。...Skipping current checkpoint 在当前检查点还未做完时，收到了更新的检查点的barrier，表示当前检查点不再需要而被取消掉，一般不需要特殊处理。
如果你的keyed状态包含在某个Flink的默认窗口中，则将是安全的：即使未使用TTL，在处理窗口的元素时也会注册一个清除计时器，该计时器将调用clearAllState函数，并删除与该窗口关联的状态及其元数据...(1) Could not build the program from JAR file 该信息不甚准确，因为绝大多数情况下都不是JAR包本身有毛病，而是在作业提交过程中出现异常退出了。...因此需要查看本次提交产生的客户端日志（默认位于$FLINK_HOME/logs目录下），再根据其中的信息定位并解决问题。...如果负载或网络问题无法彻底缓解，需考虑调大akka.ask.timeout参数的值（默认只有10秒）；另外，调用外部服务时尽量异步操作（Async I/O）。...Skipping current checkpoint 在当前检查点还未做完时，收到了更新的检查点的barrier，表示当前检查点不再需要而被取消掉，一般不需要特殊处理。
分析定位 Flink 作业在 Kubernetes 环境下的提交流程 首先我们来看一下 Flink 原生 Kubernetes 模块的架构图，其中我们关心的是 K8s Deployment（代表 Flink...image.png 我们可以根据上图，复现一下本作业的提交过程： Flink-Client 模块负责用户作业的提交，它内嵌了 Fabric8 的 Kubernetes Client SDK，向 Kubernetes...把这段代码注释掉后，作业提交立刻变得正常了。 后来我们回顾了一下，之前对 IP 做反向解析时，只做了手动的几个 IP 的查询，发现响应速度很快，因此当时没有确认是这里的问题。...后面我们通过短时间快速查询多个 IP 的主机名时，确认 DNS 反应速度会变的异常缓慢（后续了解到是云 DNS 做了反查频率限制导致的），而正是服务器迟迟不返回造成 Flink Akka Dispatcher...点此查看 Flink 文档中关于如何参与贡献的说明。 邮件讨论 当遇到疑难问题时，建议订阅并向 Flink 的 User 组发邮件进行咨询。
，如Checkpoint 协调各个 Task 的 Checkpoint。...Task，部署到不同的 TaskManager 上去执行；ctorSystem 是 基于 akka 实现的一个通信模块，负责节点之间的通信，如 Client 和 JobManager 之间，JobManager...和 TaskManager 之间的通信； 负责资源管理，对于不同的部署模式，有相应的 ResourceManager 的实现； TaskManager 启动时，会向 JobManager 注册自己，并时刻和...TaskManager 是作为一个虚拟机进程存在，TaskManager 启动的时候，会向 JobManager 注册自己； JobManager 提交作业的时候，TaskManager 会启动 Task...Client 是客户端，当用户写好一个 Flink 的程序之后，会用 bin/flink run 这样的方式去提交 jar 包。
如果你的 keyed 状态包含在某个 Flink 的默认窗口中，则将是安全的：即使未使用 TTL，在处理窗口的元素时也会注册一个清除计时器，该计时器将调用 clearAllState 函数，并删除与该窗口关联的状态及其元数据...Could not build the program from JAR file 该信息不甚准确，因为绝大多数情况下都不是JAR包本身有毛病，而是在作业提交过程中出现异常退出了。...因此需要查看本次提交产生的客户端日志（默认位于$FLINK_HOME/logs目录下），再根据其中的信息定位并解决问题。 3....作业。...Skipping current checkpoint 在当前检查点还未做完时，收到了更新的检查点的barrier，表示当前检查点不再需要而被取消掉，一般不需要特殊处理。 2.
Flink流计算接口，基于此接口之上抽象出不同应用类型的组件库，例如：FlinkML 机器学习库、FlinkCEP 复杂事件处理库、Flink Gelly 图处理库、SQL&Table 库。...Flink Clients客户端 Flink客户端负责将任务提交到集群，与JobManager构建Akka连接，然后将任务提交到JobManager，通过和JobManager之间进行交互获取任务执行状态...在Standalone集群中，集群启动会同时启动TaskManager，不支持提交任务时启动TaskManager（没有Per-Job任务提交模式），ResourceManager只能分配可用TaskManager...组件对JobGraph进行分发和执行，并为每个提交的作业启动一个新的 JobMaster，它还运行 Flink WebUI 用来提供作业执行信息。...执行图进行调度和执行，最终向TaskManager中提交和运行Task实例，同时监控各个Task的运行状况，直到整个作业中所有的Task都执行完毕。
，同时在此基础上抽象出不同的应用类型的组件库，如基于流处理的CEP(复杂事件处理库)、SQL&Table库和基于批处理的FlinkML(机器学习库)等、Gelly(图处理库)等。...Runtime核心层 该层主要负责对上层不同接口提供基础服务，也是Flink分布式计算框架的核心实现层，支持分布式Stream作业的执行、JobGraph到ExecutionGraph的映射转换、任务调度等...所有组件之间的通信都是借助于Akka Framework，包括任务的状态以及Checkpoint触发等信息。...1.Client客户端 客户端负责将任务提交到集群，与JobManager构建Akka连接，然后将任务提交到JobManager，通过和JobManager之间进行交互获取任务执行状态。...客户端提交任务可以采用CLI方式或者通过使用Flink WebUI提交，也可以在应用程序中指定JobManager的RPC网络端口构建ExecutionEnvironment提交Flink应用。
磁盘带宽，如果您依赖于基于磁盘的状态后端，如 RocksDB（并考虑其他磁 盘使用，如 Kafka 或 HDFS） 可用的机器数量、CPU 和内存 Flink CheckPoint问题如何排查？...当待启动的 Container 数量较多且分布式文件存储如 HDFS 性能较慢（启动前需上传 TaskManager配置）时 Container启动请求容易堆积在内部，FLINK-13184 对这个问题进行了优化...作业在扫描 MySQL 全量数据时，checkpoint 超时，出现作业 failover，如下图： 原因：Flink CDC 在 scan 全表数据（我们的实收表有千万级数据）需要小时级的时间（受下游聚合反压影响...Flink 作业自动停止 现象：本应长期运行的作业，突然停止运行，且再也不恢复。 如果 Flink 作业在编程时，源算子实现不当，则可能造成源算子处理完数据以后进入 FINISHED 状态。...如果经常受此困扰，可以考虑升级 Flink 版本到最新，其默认开启自动内存管理功能。 Flink作业频繁重启 现象：作业频繁重启又自行恢复，陷入无尽循环，无法正常处理数据。
Flink REST API 介绍Flink REST API 是 JobManager 提供的 HTTP 接口，用户可以通过 GET、POST 等 REST 定义的方法，请求获取作业、JobManager...作为平台方，我们会给 Flink 增加各项新功能，例如提交 SQL 代码、动态调整作业配置、实时开启或关闭某些特性、下发调试指令等等，都可以通过扩展 REST API 来实现。...JobManager 和 TaskManager 的通讯机制与超时处理Flink 使用 Akka 的 Actor 模型来实现 JobManager 与 TaskManager 的命令下发与执行。...我们定义了 RPC 接口后，Flink 与 Akka 会通过动态代理的方式，为我们自动生成 RPC 远程调用所需的对象；因此我们只需要把他当作本地方法来实现即可，无需关心被调用方的位置。...REST API 很简单；但是如果设计不当，阻塞了 Flink 的核心流程，会造成作业不稳定甚至多组件超时退出的后果。
Checkpoint介绍 checkpoint机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保...2) 当某个source算子收到一个barrier时，便暂停数据处理过程，然后将自己的当前状态制作成快照，并保存到指定的持久化存储中，最后向CheckpointCoordinator报告自己快照制作情况...1) 假设算子C有A和B两个输入源 2) 在第i个快照周期中，由于某些原因(如处理时延、网络时延等)输入源A发出的 barrier 先到来，这时算子C暂时将输入源A的输入通道阻塞，仅收输入源B的数据。...4) 当由于某些原因出现故障时，CheckpointCoordinator通知流图上所有算子统一恢复到某个周期的checkpoint状态，然后恢复数据流处理。...ExternalizedCheckpointCleanup.DELETE_ON_CANCELLATION：当作业在被cancel时，删除检查点，检查点仅在作业失败时可用 //设置checkpoint
Web UI，需要注意的是，只有用户在访问点击某一个作业时，才会触发反压状态的计算。...因此为了让用户执行流和批处理作业时无需更改集群的配置，我们规定从现在起 managed 内存只能在堆外。...统一的作业提交逻辑 在此之前，提交作业是由执行环境负责的，且与不同的部署目标（例如 Yarn, Kubernetes, Mesos）紧密相关。...Client 当用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群中处理，所以Client需要从用户提交的Flink...SubmitJob: 由提交作业到系统的Client发送。提交的信息是JobGraph形式的作业描述信息。 CancelJob: 请求取消指定id的作业。
这是因为 Flink 的架构中使用了 Akka 来实现底层的分布式通信，而 Akka 是用 Scala 开发的。...在1.12版本之前的流处理和批处理提供了两套api，从1.12官方推荐使用DataStream API 然后在提交任务 指定是流处理还是批处理 $ bin/flink run -Dexecution.runtime-mode...、resourceManager注意：这是Flink内置的资源管理器要跟跟其他平台的区分开 3、分发器：提供一个rest接口用来提交应用，并为每个新提交的作业启动一个新的jobmaster “资源”，主要是指...图片 作业提交流程步骤： 1、客户端将程序通过分发器提供的rest接口，提交到jobmanager 2、分发器启动jobmaster，并将作业提交给jobmaster 3、jobmaster将jobGraph...word, 1L)).setParallelism(2); 2、代码中设置，执行环境设置，这样所有的算子并行度都一样，优先级中 env.setParallelism(2); 3、如果代码中没设置，可以在提交作业的时候使用
Flink 同样是非常流行的分布式处理框架，它也可以运行在 Kubernetes 之上。...二、flink概念：Flink 由Job Manager和Task Manager两个部分组成，Job Manager负责协调流处理作业，管理作业的提交以及生命周期，并把工作分配给任务管理器。...Flink还引入Checkpoint机制，来周期性记录各种流处理操作的状态，并且进行持久化存储，在从故障恢复的时候，流处理作业可以从最新的检查点继续执行。...taskmanager.heap.size: 1024m log4j.properties: |+ log4j.rootLogger=INFO, file log4j.logger.akka...log4j.appender.file.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} %-5p %-60c %x - %m%n log4j.logger.org.apache.flink.shaded.akka.org.jboss.netty.channel.DefaultChannelPipeline
Flink程序需要提交给作业客户端。 作业客户端然后将作业提交给作业管理器。 作业管理者有责任编排资源分配和作业执行。 它所做的第一件事是分配所需的资源。...一旦资源分配完成，任务就被提交给相应的任务管理器。 在接收任务时，任务管理器启动一个线程开始执行。 在执行到位的同时，任务经理不断向作业管理器报告状态变化。...可以有各种状态，如开始执行，进行中或完成。 作业执行完成后，结果会发送回客户端。...将每个快照状态报告给Flink作业管理器的检查点协调器。 在绘制快照时，Flink处理记录对齐，以避免由于任何故障而重新处理相同的记录。 这种对齐通常需要几毫秒。...作业客户端负责接受来自用户的程序，然后创建数据流，然后将数据流提交给作业管理器以供进一步执行。 一旦执行完成，作业客户端将结果提供给用户。 数据流是一个执行计划。
Flink支持不同的重启策略，重启策略控制在作业失败后如何重启。可以使用默认的重启策略启动集群，这个默认策略在作业没有特别指定重启策略时使用。...如果在提交作业时指定了重启策略，那么此策略将覆盖集群的默认配置策略。 1. 概述 默认的重启策略通过Flink的配置文件flink-conf.yaml进行设置。...重启策略 值 固定延迟重启策略 fixed-delay 失败率重启策略 failure-rate 不重启策略 none 除了定义一个默认的重启策略之外，还可以为每个Flink作业定义一个指定的重启策略...当程序与外部系统进行交互时，延迟重试会很有帮助 akka.ask.timeout，或10s(如果通过检查点激活) Example: restart-strategy.fixed-delay.attempts...，但当超过失败率(每个时间间隔的失败)时，作业最终会失败。
通讯、Web UI 缓存、高可用相关的线程等各类新版 Connector 的 SplitEnumerator，用于动态感知和划分数据源的分片Session 或 Application 等部署模式下，用户提交作业时...除了 Connector 对 JobManager 造成堆内存压力外，当用户提交 Flink 作业时，如果有额外的长期线程创建（例如通过 Curator 协调多个作业的数据处理范围），也可能导致提交时的...Flink 方面，堆外内存的用户主要有 Flink Akka 框架通讯，以及用户提交作业时代码（通常很少见），或者 Checkpoint 回调函数中的用户代码（通常也很少见）。...通常无需调整它，除非用户提交 Flink 作业时，用了大量的动态类生成和加载的 “魔法”，造成 JVM 报出 OutOfMemoryError: Metaspace.JVM 运行时开销（JVM Overhead...如果提交 Flink 作业时，有通过 JNI 调用 C/C++ 相关类库，那么也有可能用到这部分内存空间。
Web UI 缓存、高可用相关的线程等 各类新版 Connector 的 SplitEnumerator，用于动态感知和划分数据源的分片 Session 或 Application 等部署模式下，用户提交作业时...除了 Connector 对 JobManager 造成堆内存压力外，当用户提交 Flink 作业时，如果有额外的长期线程创建（例如通过 Curator 协调多个作业的数据处理范围），也可能导致提交时的...Flink 方面，堆外内存的用户主要有 Flink Akka 框架通讯，以及用户提交作业时代码（通常很少见），或者 Checkpoint 回调函数中的用户代码（通常也很少见）。...通常无需调整它，除非用户提交 Flink 作业时，用了大量的动态类生成和加载的 “魔法”，造成 JVM 报出 OutOfMemoryError: Metaspace....如果提交 Flink 作业时，有通过 JNI 调用 C/C++ 相关类库，那么也有可能用到这部分内存空间。
Gearpump 是以 Akka 为核心的分布式轻量级流计算，Akka stream 和 Akka http 模块享誉技术圈。...Spark 早期的分布式消息传递用 Akka，Flink 一直用 Akka 做模块间消息传递。...当前处在试验阶段的流式引擎，提供了 1 毫秒的时延，但不能保证 exactly-once 语义，支持 at-least-once 语义。同时，微批作业打了快照，作业改为流式模式重启作业是不兼容的。...Flink 打快照的方式，是笔者见过最为优雅的一个。Flink 支持局部恢复快照，作业快照数据保存后，修改作业，DAG 变化，启动作业恢复快照，新作业中未变化的算子的状态仍旧可以恢复。...这就催生了低功耗 AI 芯片如昇腾 310、各种智能摄像头和边缘盒子。 Flink 这类能敏捷瘦身且能力不减的流计算框架，正适合在低功耗边缘盒子上大展身手。
1.关于任务堆外内存 平台方的解释是有些用户的作业需要这部分内存，但从Flink Runtime的角度讲，主要是批作业（如Sort-Merge Shuffle过程）会积极地使用它。...所以，当作业遇到瓶颈时，盲目增大网络缓存对吞吐量有害无益。...2.akka.ask.timeout 默认值10s（社区版）/ 60s（平台），表示Akka Actor的Ask RPC等待返回结果的超时。...如果网络拥塞或者拓扑过于复杂，就会出现AskTimeoutException: Ask timed out on Actor akka://xx after xx ms的信息，应调大此值，如120s。...如果作业是处理时间语义，可以禁用水印发射，即：`Execution Config# set Auto WatermarkInterval (0)`。
2.2 Akka Flink底层RPC基于Akka实现。Akka是一个开发并发、容错和可伸缩应用的框架。它是Actor Model的一个实现，和Erlang的并发模型很像。...如JobManager的构造方式，第一个参数就是需要知道RpcService。...整个 Flink 集群中只有一个 ResourceManager。 系统中有几个JobManager？JobManager 负责管理作业的执行。...Per job模式中TaskManager数量是在提交作业时根据并发度动态计算，即Number of TM = Parallelism/numberOfTaskSlots。...-001]flink的心跳机制 Flink中心跳机制 flink1.8 心跳服务 你有必要了解一下Flink底层RPC使用的框架和原理 flink RPC(akka) 弄清Flink1.8的远程过程调用
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