Apache Atlas 对于实时消息的消费处理不满足性能要求，内部使用 Flink 任务的处理方案在 ToB 场景中也存在诸多限制，所以团队自研了轻量级异步消息处理框架，很好地支持了字节内部和火山引擎上同步元数据的诉求...需求定义 使用下面的表格将具体场景定义清楚。 相关工作 在启动自研之前，我们评估了两个比较相关的方案，分别是 Flink 和 Kafka Streaming。...Flink 是我们之前生产上使用的方案，在能力上是符合要求的，最主要的问题是长期的可维护性。...与 Kafka 强绑定：大部分场景下，我们团队不是元数据消息队列的拥有者，也有团队使用 RocketMQ 等提供元数据变更，在应用层，我们希望使用同一套框架兼容。...对于 Conusmer Lag 这类问题的处理步骤大致如下： 查看 Enqueue Time，Queue Length 的监控确定服务内队列是否有堆积。
在这部分，我们通过分析研究 Pulsar 的使用案例，从商业角度对比 Pulsar 与 Kafka。 简介 Pulsar 扩展灵活、操作简单，能够在单个平台内实现消息队列和数据管道两种功能。...是否在实际应用程序中测试过 Pulsar？ 为了更好地了解 Pulsar 的成熟度和使用情况，我们先来介绍一下 Pulsar 的起源和发展背景。...在过去的 18 个月里，Pulsar 的用户和社区迅猛增长。在全球范围内，越来越多的媒体公司、科技公司、金融机构都在使用 Pulsar。以下是一些企业级用例。...目前，有些系统可以同时进行批处理和流处理，如 Apache Flink。Kafka 和 Pulsar 都可以使用 Flink 进行流处理，但 Flink 的批处理能力与 Kafka 并非完全兼容。...Kafka 只能以流交付数据，所以 Kafka 处理批处理工作负载的速度较慢。 相比之下，Pulsar 的分层存储模型提供批存储功能，可以支持 Flink 进行批流处理。
目录 背景 手把手环境搭建 Flink安装 Kafka安装 HBase安装 一个Flink程序串起来的知识点 Kafka Producer生产者 为Flink运行准备Producer消息流 Flink访问...本篇文章从实用性入手，从Kafka消息系统获取消息，经过Flink解析计算，并将计算结果储存到HBase场景为例子。...首先从Kafka、Flink、HBase环境的手把手安装；再到Kafka生产者Producer程序实现及参数讲解，为Flink引擎计算准备消息数据源；再到Flink Table API和SQL及DataStream...Flink CheckPoint机制 在讲Flink CheckPoint之前，先简单说下流引擎消费Kafka消息，将计算结果存放到Mysql场景，如何保证Exactly-Once的...就需要自己实现在实现消费Kafka端，需要手动提交偏移量。在持久化到Mysql端，需封装在一个事务算子内，并记录当前消费的偏移量。
让我们更详细地看看每个工具以及它们如何一起使用。 2 流水线：Apache Kafka 在过去的几年里，Apache Kafka已经成为流数据的事实标准。...在它之前，使用RabbitMQ、ActiveMQ和其他消息队列系统来提供各种消息传递模式，以从生产者分发数据到消费者，但存在规模限制。...快进到今天，Kafka已经变得无处不在，超过80%的财富100强公司使用它¹。这是因为Kafka的架构远远超出了简单消息传递的范畴。...使用它非常简单：连接到Kafka主题，定义查询逻辑，然后连续发射结果，即“设置并忘记”。这使得Flink在需要立即处理流并确保可靠性的用例中非常灵活。...我们可能希望在5分钟的窗口内设置一个阈值：即更新并发出登录尝试的状态。这对于Flink来说很容易。但是，使用Druid，当前的登录尝试也可以与历史数据相关联，以识别过去没有安全问题的相似登录高峰。
我个人在学校期间就开始关注大数据领域的技术迭代和更新，并且有幸在毕业后成为大数据领域的开发者。 在过去的这几年时间里，以 Storm、Spark、Flink 为代表的实时计算技术接踵而至。...Kafka 从众多的消息中间件中脱颖而出，主要是因为高吞吐、低延迟的特点；另外基于 Kafka 的生态越来越完善，各个实时处理框架包括 Flink 在消息处理上都会优先进行支持。...可靠性： 消息可以根据策略进行磁盘的持久化，并且读写效率都很高。 生态丰富： Kafka 周边生态极其丰富，与各个实时处理框架结合紧密。...实时计算服务 - Flink Flink 在当前的架构中主要承担了消息消费、维表关联、消息发送等。在实时计算领域，Flink 的优势主要包括： 强大的状态管理。...30 分钟内容的查询，99% 的请求耗时在1秒内 过去 24 小时内容的查询，90% 的请求耗时在5秒内，99% 的请求耗时在 10 秒内 阿里巴巴批流一体数据仓库建设 我们在上面介绍了 Flink
这里记录过去一周，大数据相关值得分享的东西，每周发布。 今天尝试写第 6 期，记录过去一周一点所见所闻。...在使用 Storm 开发时处理逻辑与实现需要固化在 Bolt 的代码。...本文从 Flink Kafka Connector 的基本使用到 Kafka 在 Flink 中端到端的容错原理展开讨论。...按照我的分析有以下特性： 唯一性：生成的ID全局唯一，在特定范围内冲突概率极小 有序性：生成的ID按某种规则有序，便于数据库插入及排序 可用性：可保证高并发下的可用性 自主性：分布式环境下不依赖中心认证即可自行生成...ID 安全性：不暴露系统和业务的信息 3、真实案例 | Flink实时计算处理脏数据问题 Flink在处理实时数据时，假如其中一条数据是脏数据，例如格式错误，字段缺少等会报错，这时候该怎么处理呢？
给出一个使用TwoPhaseCommitSinkFunction实现 exactly-once semantics的文件Sink实例 1 Flink应用的仅一次处理 当谈及仅一次处理时，我们真正想表达的是每条输入消息只会影响最终结果一次...在过去的几年间，Flink开发出了checkpointing机制，而它则是提供这种应用内仅一次处理的基石。 在继续之前我们简要总结一下checkpointing算法，这对于我们了解本文内容至关重要。...在Flink 1.4版本之前，仅一次处理只限于Flink应用内。Flink处理完数据后需要将结果发送到外部系统，这个过程中Flink并不保证仅一次处理。...2 Flink实现仅一次语义的应用 下面将给出一个实例来帮助了解两阶段提交协议以及Flink如何使用它来实现仅一次处理语义。该实例从Kafka中读取数据，经处理之后再写回到Kafka。...当然，Flink支持这种仅一次处理语义并不只是限于与Kafka的结合，可以使用任何source/sink，只要它们提供了必要的协调机制。
1.2.1 任务内存视角 那么如何分析 Flink 任务的堆内存呢？这里我们是结合 Flink 任务 GC 日志来进行分析，GC 日志包含了每次 GC 堆内不同区域内存的变化和使用情况。...1.2.2 任务消息处理能力视角 对于 Flink 任务消息处理能力分析，我们主要是看实时任务消费的数据源单位时间的输入，和实时任务各个 Operator / Task 消息处理能力是否匹配。...在获取到实时任务 Kafka Topic 单位时间输入后，下面就是判断实时任务的消息处理能力是否与数据源输入匹配。...Kafka Topic 单位时间输入进行比对，判断实时任务消息处理能力是否合理。...平台管理员再收到报警提示后，同时也会判定实时任务消息能力是否合理，如果消息处理最慢的 Vertex (某段实时逻辑)，其所有 Task 单位时间处理消息记录数的总和约等于实时任务消费的 Kafka Topic
2018刚过去，趁着春节放假对过去一年主导开发的项目做个梳理和总结 项目背景 平台运营到一定阶段，一定会累积大批量的用户数据，这些用户数据是运营人员的黄金财产。...业务场景 先看几个具有代表性的需求 用户可用额度在20000～50000元，而且有借款记录，未还本金为0，性别为“男” 用户发生了A行为且未还本金大于5000 用户在1天内发生A行为次数大于等于3次 用户在...A行为前24小时内未发生B行为 用户在A行为后一个月内未发生B行为 业务上有两种消息类型 日常消息：由业务人员通过条件筛选锁定用户群，定时或即时给批量用户发送消息或者优惠券 触达消息：主要由用户自身的行为触发...规则引擎 在设计规则引擎前，我们对业界已有的规则引擎，主要包括Esper, Drools, Flink CEP，进行了初步调研。...Flink CEP Flink 是一个流式系统，具有高吞吐低延迟的特点，Flink CEP是一套极具通用性、易于使用的实时流式事件处理方案。
Flink 流计算作业拓扑示例 在本案例中，我将部署一个典型的 Flink 流处理作业，该作业使用 Flink 的 Kafka 数据消费者从 Kafka 消息源中读取数据。...这意味着将在每分钟更新过去 5 分钟的聚合量。流计算作业为每个用户 id 创建一个合计量。从 Kafka 消息源消费的每条消息大小（平均）为 2 kb。 假设吞吐量为每秒 100 万条消息。...Kafka 缓存代理（brokers）在不同的机器上分开运行。 每台机器有 16 个 CPU 核。为了简化处理，不考虑 CPU 和内存需求。...正在读取的 Kafka 消息源的数据（在 Kafka 中）可能会根据不同的分区方案进行分区。...到目前为止，我只查看了 Flink 正在处理的用户数据。在实际情况中需要计入从磁盘访问的开销，包括到 RocksDB 的存储状态和检查点。
目前负责 Flink 引擎在快手内的研发、应用以及周边子系统建设。2013 年毕业于大连理工大学，曾就职于奇虎 360、58 集团。主要研究领域包括：分布式计算、调度系统、分布式存储等系统。...如果数据在FLink内进行了一系列的计算，想把结果写出到文件里，也可以直接使用内部预定义的一些sink，比如将结果已文本或csv格式写出到文件中，可以使用DataStream的writeAsText(path...使用flink的同学，一定会很熟悉kafka，它是一个分布式的、分区的、多副本的、 支持高吞吐的、发布订阅消息系统。...Kafka时戳，是指kafka为每条消息增加另一个时戳。该时戳可以表示消息在proudcer端生成时的时间、或进入到kafka broker时的时间。...setFlushOnCheckpoint，默认为true，是控制是否在checkpoint时fluse数据到kafka，保证数据已经写到kafka。
Data Mock：作为生产者模拟数据，负责从本地文件系统中读取数据并发往 Kafka； Zookeeper：Kafka 的依赖； KafKa：消息队列，可以用于发布和订阅消息； Flink：流式处理引擎...Kafka 是否有消息产生： kafka-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --topic user_behavior --from-beginning...我们在简介里提到 Flink 支持事件时间处理指的就是这个。 接着我们需要订阅 Kafka 的消息作为数据流的来源。...windowAll 即开窗操作，并使用基于事件时间的滑动 SlidingEventTimeWindows，配上参数可以理解为每 5 秒统计一下过去 10 秒的窗口； process 是对窗口进行的一些操作...3.总结 本文介绍了如何使用 Kafka、Flink、ES、Kibana 搭建一个实时数据分析系统的 Demo，整个过程相对比较简单，但是想搭建一个完整的系统还是很花时间和精力的，特别是在 Kibana
这些数字是粗略的“背后”值，并且它们并不全面 - 在帖子的最后，我还将确定在进行此计算时我忽略的一些方面。 示例Flink流式处理作业和硬件 ?...示例Flink Streaming作业拓扑 对于此示例，我将部署一个典型的Flink流式作业，该作业使用Flink的Kafka使用者从Kafka主题读取数据。 然后使用键控聚合窗口运算符来变换流。...窗口操作符在5分钟的时间窗口上执行聚合。 由于总是有新数据，我将窗口配置为一个滑动窗口，滑动时间为1分钟。 这意味着我将获得每分钟更新过去5分钟的聚合。 流式传输作业为每个userId创建一个聚合。...扩大你的方式 根据我的分析，此示例使用5节点集群，并且在典型操作中，每台计算机需要处理760 MB / s的数据，包括输入和输出，总容量为1250 MB / s。...对于40％是否是适当的余量，没有一个通用的答案，但这个算术应该给你一个很好的起点。 尝试上面的计算，更换机器数量，key数量或每秒消息数，以便选择要考虑的值，然后根据预算和运营因素进行平衡。
Kafka 消息大小默认配置太小，导致数据未处理 业务背景 正常的Flink任务消费 Topic 数据，但是Topic中的数据为 XML 以及 JSON，单条数据较大 问题描述 Flink各项metrics...业务上对数据切片，在上游 kafka producer 端将数据切片为 10K，使用分区主键确保同一条数据发送到同一Partition，consumer对消息重组。...Tps 很大，Kafka Ack 默认配置 拖慢消息处理速度 业务背景 实时任务，上游接流量页面点击事件的数据，下游输出Kafka，输出tps很大。...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...>' are missing 在Flink内使用Java Lambda表达式时，由于类型擦除造成的副作用，注意调用returns()方法指定被擦除的类型。
Kafka消息大小默认配置太小，导致数据未处理 业务背景： 正常的Flink任务消费Topic数据，但是Topic中的数据为XML以及JSON，单条数据较大。...业务上对数据切片，在上游kafka producer端将数据切片为10K，使用分区主键确保同一条数据发送到同一Partition，consumer对消息重组。...Tps很大，Kafka Ack默认配置 拖慢消息处理速度 业务背景： 实时任务，上游接流量页面点击事件的数据，下游输出Kafka，输出tps很大。流量数据不重要，可接受丢失的情况。...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...>' are missing 在Flink内使用Java Lambda表达式时，由于类型擦除造成的副作用，注意调用returns()方法指定被擦除的类型。
Flink 任务状态可以理解为实时任务计算过程中，中间产生的数据结果，同时这些计算结果会在后续实时任务处理时，能够继续进行使用。...依赖外部存储系统，在进行数据交互时，出错，异常没有处理。比如输出数据到 Kafka、Redis、HBase等，客户端抛出了超时异常，没有进行捕获，Flink 任务容错机制会再次重启。...打个比方，Flink 输出数据到 Kafka 消息系统中，如果使用 Kafka 0.10 的版本，Flink 不支持端到端的 EXACTLYONCE，可能存在消息重复输入到 Kafka。 ?...，再次恢复时，该部分数据可能再次重放到 Kafka 消息系统中。...我们会每 5 分钟检查一次实时任务，统计实时任务近 15 分钟内，Flink Checkpoint 失败次数的最大值和最小值的差值达到平台默认的阈值，则会立马给用户报警，让用户能够及时的处理问题。
Kafka不但是分布式消息系统而且也支持流式计算，所以在介绍Kafka在Apache Flink中的应用之前，先以一个Kafka的简单示例直观了解什么是Kafka。...Kafka需要使用ZooKeeper，要进行投产部署我们需要安装ZooKeeper集群，这不在本篇的介绍范围内，所以我们利用Kafka提供的脚本，安装一个只有一个节点的ZooKeeper实例。...通过命令打印验证添加的测试消息 only for test; 最简单的FlinkJob source->map->sink 对测试消息进行map处理："Flink study ".concat(s);...Kafka携带Timestamps 在Kafka-0.10+ 消息可以携带timestamps，也就是说不用单独的在msg中显示添加一个数据列作为timestamps。...Flink中使用Kafka。
AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内，对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景，对性能和吞吐量的要求还在其次。...Kafka一直缺乏一个商业公司来推动，所以发展并不是很快。几年过去了，自己看了看，还是0.10版本，特性也发展比较慢。.../ 1）at most once: 消费者fetch消息，保存offset，处理消息 消费者处理消息过程中出现意外，消费者恢复之后，将不能恢复处理出错的消息 2）at least once: 消费者fetch...消息，处理消息，保存offset 消费者处理消息过程中出现意外，可以恢复之后再重新读取offsert处的原来的消息 3）exactly once: 确保消息唯一消费一次，这个是分布式流处理最难的部分。...5、主要应用场景 kafka的核心应用场景还是轻量级ETL，和flink/storm更多是一个补充作用。
Flink 在 Flink 中需要端到端精准一次处理的位置有三个： [Flink 端到端精准一次处理] Source 端：数据从上一阶段进入到 Flink 时，需要保证消息精准一次消费。...在 Flink 1.4 版本之前，精准一次处理只限于 Flink 应用内，也就是所有的 Operator 完全由 Flink 状态保存并管理的才能实现精确一次处理。...，故这些外部系统必须提供一种手段允许提交或回滚这些写入操作，同时还要保证与 Flink Checkpoint 能够协调使用（Kafka 0.11 版本已经实现精确一次处理语义）。...我们以 Flink 与 Kafka 组合为例，Flink 从 Kafka 中读数据，处理完的数据在写入 Kafka 中。...当然，Flink 支持这种精准一次处理语义并不只是限于与 Kafka 的结合，可以使用任何 Source/Sink，只要它们提供了必要的协调机制。
2.6 时间机制对比 流处理的时间：流处理程序在时间概念上总共有三个时间概念： 处理时间：处理时间是指每台机器的系统时间，当流程序采用处理时间时将使用运行各个运算符实例的机器时间。...然而在分布式和异步环境中，处理时间不能提供消息事件的时序性保证，因为它受到消息传输延迟，消息在算子之间流动的速度等方面制约。...事件在 source 算子处获取 source 的当前时间作为事件注入时间，后续的基于时间的处理算子会使用该时间处理数据。...由此可以分析，假设要保证数据恰一次处理语义，那么结果输出和 offset 提交必须在一个事务内完成。...当结合外部系统的时候，外部系统必须要支持可与两阶段提交协议捆绑使用的事务。显然本例中的 sink 由于引入了 kafka sink，因此在预提交阶段 data sink 必须预提交外部事务。
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