执行时，Flink程序被映射成streaming dataflows，由streams 和转换操作符组成。每个dataflow 从一个或多个sources开始，并以一个或多个sinks结束。...每个操作符子任务根据所选择的转换将数据发送到不同的目标子任务。 KeyBy是按照key的hash值进行重新分区，rebalance()是以随机的方式重新分区。...为了控制worker接受tasks数，worker称之为任务槽数（至少有一个）。 每个task slot代表TaskManager的一个固定部分资源。...默认情况下，Flink允许子任务共享slot，即使它们是不同tasks的subtasks，只要它们来自相同的job。结果是一个slot可以处理整个job pipeline。...除了定义保存状态的数据结构之外，state backends 还实现逻辑以获取键/值状态的 point-in-time 快照，并将该快照存储为checkpoint的一部分。
这里要说明两个概念： 边界：无边界和有边界数据流，可以理解为数据的聚合策略或者条件； 状态：即执行顺序上是否存在依赖关系，即下次执行是否依赖上次结果； 2、应用场景 Data Driven ?...，这种场景在媒体流的推荐或者搜索引擎中十分常见。...FlinkClient 客户端用来准备和发送数据流到JobManager节点，之后根据具体需求，客户端可以直接断开连接，或者维持连接状态等待任务处理结果。...JobManager 在Flink集群中，会启动一个JobManger节点和至少一个TaskManager节点，JobManager收到客户端提交的任务后，JobManager会把任务协调下发到具体的TaskManager...TaskManager 任务槽（slot）是TaskManager中最小的资源调度单位，在启动的时候就设置好了槽位数，每个槽位能启动一个Task，接收JobManager节点部署的任务，并进行具体的分析处理
TaskManager TaskManager是Flink主从架构中的worker。 TaskManager负责具体的任务执行和对应任务在每个节点上的资源申请与管理。...TaskManager是在JVM中的一个或多个线程中执行任务的工作节点。任务执行的并行度由每个TaskManager上可用的任务槽决定。每个任务代表分给任务槽的一组资源。...Flink允许子任务共享Slot，即使它们是不同的task的subtask，只要它们来自相同的job就可以。这种共享可以更好的利用资源。...Libraries层 Libraries层也可以称为Flink应用框架层，根据API层的划分，在API层上构建的满足特定应用的实现计算框架，也分别对应于面向流处理和面向批处理两类。...这两种数据传输模式是两个极端，对应的是流处理系统对低延迟的要求和批处理系统对高吞吐的要求。 Flink的执行引擎采用了一种十分灵活的方式，同时支持了这两种数据传输模型。
，JobMaster会把任务分发给这些task slot 12、7状态更新、计算结果，分发完任务之后，返回给客户端应用的执行状态，是否开始执行了，或者是否有报错执行失败了， 如果是执行成功，将执行的结果返回给客户端...JobMaster会向资源管理器（ResourceManager）发出请求，申请执行任务必要的资源。一旦它获取到了足够的资源，就会将执行图分发到真正运行它们的TaskManager上。...这样一来，一个算子任务就被拆分成了多个并行的“子任务”（subtasks），再将它们分发到不同节点，就真正实现了并行计算。...为了控制并发量，我们需要在TaskManager上对每个任务运行所占用的资源做出明确的划分，这就是所谓的任务槽（task slots）。...，哪怕我还有八个任务槽是空闲状态，他们也会只占用一个 任务槽与并行度的关系2 上图可以看到，现在并行度是2，那么每个算子都会有两个子任务在同时运行，Flink程序相同的算子是不能在一个Slot中的，所以就会分布在不同的
这样一来，一个算子任务就被拆分成了多个并行的“子任务”（subtasks），再将它们分发到不同节点，就真正实现了并行计算。...Task Slots Task Slots即是任务槽，slot 在 Flink 里面可以认为是资源组，Flink 将每个任务分成子任务并且将这些子任务分配到 slot 来并行执行程序，我们可以通过集群的配置文件来设定...如果我们没有任何并行度设置，而配置文件中默认parallelism.default=1，那么程序运行的默认并行度为1，总共有3个任务。由于不同算子的任务可以共享任务槽，所以最终占用的slot只有1个。...根据 slot 共享的原则，它们最终还是会占用全部的 9 个 slot，而 sink 任务只在其中一个 slot 上执行，通过这个例子也可以明确地看到，整个流处理程序的并行度，就应该是所有算子并行度中最大的那个...处理的结果保存到文件，这种使用方式不是很常见 支持分桶写入，每一个桶就是一个目录，默认每隔一个小时会产生一个分桶，每个桶下面会存储每一个Thread的处理结果，可以设置一些文件滚动的策略（文件打开、文件大小等
Flink相比传统的Spark Streaming区别? Flink和传统的Spark Streaming是两种流处理框架，它们在设计理念、功能特性和处理模型上存在一些区别。...以下是Flink和传统的Spark Streaming之间的一些区别： 处理模型： Flink采用基于事件时间（Event Time）的处理模型，即根据事件生成的时间戳进行处理，支持事件时间窗口和处理时间窗口...每个任务（Task）处理数据流中的一个并行分区，并生成相应数量的 Barrier。...设置一个定时任务定期清理状态，避免状态数据无限增长。 缺点是需要根据数据规模合理设置定时任务的频率，避免影响正常处理。...将 key 存储在布隆过滤器中，然后在处理每个 key 时，通过布隆过滤器快速判断是否为重复 key。
Flink有一个分层架构，其中每个组件都是特定图层的一部分。 每个图层都建立在其他图层之上，以实现清晰的抽象。 Flink设计用于在本地机器，YARN群集或云上运行。...Flink中的执行者被定义为任务槽。 每个任务管理器都需要管理一个或多个任务槽。 在内部，Flink决定哪些任务需要共享该插槽以及哪些任务必须被放置在特定的插槽中。...任务执行的并行性由每个任务管理器上可用的任务槽决定。 每个任务代表分配给任务槽的一组资源。 例如，如果任务管理器有四个插槽，那么它将为每个插槽分配25％的内存。 可能有一个或多个线程在任务槽中运行。...Flink支持数据驱动的窗口。这意味着我们可以根据时间，计数或会话设计一个窗口。 还可以定制窗口，使我们能够检测事件流中的特定模式。...Flink支持事件时间语义。 这有助于处理事件无序到达的流。 有时事件可能会延迟。 Flink的架构允许我们根据时间，计数和会话来定义窗口，这有助于处理这种情况。
时间机制 Spark Streaming 支持的时间机制有限，只支持处理时间。Flink 支持了流处理程序在时间上的三个定义：处理时间、事件时间、注入时间。...Libraries 层：该层称为 Flink 应用框架层，根据 API 层的划分，在 API 层之上构建的满足特定应用的实现计算框架，也分别对应于面向流处理和面向批处理两类。...理论上 Flink 的内存管理分为三部分： Network Buffers：这个是在 TaskManager 启动的时候分配的，这是一组用于缓存网络数据的内存，每个块是 32K，默认分配 2048 个，...用户提交的 Flink Job 会被转化成一个 DAG 任务运行，分别是：StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph，Flink 中 JobManager 与 TaskManager...JobGraph从 StreamGraph 生成，将可以串联合并的节点进行合并，设置节点之间的边，安排资源共享 slot 槽位和放置相关联的节点，上传任务所需的文件，设置检查点配置等。
部署Flink应用程序时，Flink会根据应用程序配置的并行性自动识别所需的资源，并向资源管理器请求它们。如果发生故障，Flink会通过请求新资源来替换发生故障的容器。...状态 每个非平凡的流应用程序都是有状态的，即，仅对单个事件应用转换的应用程序不需要状态。 任何运行基本业务逻辑的应用程序都需要记住事件或中间结果，以便在以后的某个时间点访问它们....TaskSlots 任务槽 TaskSlots 任务槽: 每个Worker（TaskManager）是一个JVM进程，可以执行一个或者多个task,这些task可以运行在任务槽上，每个worker上至少有一个任务槽...每个任务槽都有固定的资源，例如：TaskManager有三个TaskSlots,那么每个TaskSlot会将TaskMananger中的内存均分，即每个任务槽的内存是总内存的1/3。...通过调整任务槽的数据量，用户可以指定每个TaskManager有多少任务槽，更多的任务槽意味着更多的task可以共享同一个JVM,同一个JVM中的task共享TCP连接和心跳信息，共享数据集和数据结构，
这样一来，一个算子任务就被拆分成了多个并行的“子任务”（subtasks），再将它们分发到不同节点，就真正实现了并行计算。...，被优化为算子链，这意味着它们将在同一个线程中执行，而不是在不同的线程中执行并通过网络进行数据传输 Task Slots Task Slots即是任务槽，slot 在 Flink 里面可以认为是资源组，...根据 slot 共享的原则，它们最终还是会占用全部的 9 个 slot，而 sink 任务只在其中一个 slot 上执行，通过这个例子也可以明确地看到，整个流处理程序的并行度，就应该是所有算子并行度中最大的那个...example"); } 以上程序首先创建了一个包含五个元组的流，然后使用 keyBy 方法根据元组的第一个字段进行分区，并对每个键对应的第二个字段求和。...执行结果中，每个键的值集合都被映射成了一个新的元组，其第一个字段是键，第二个字段是相应的和。 注意：在以上代码中，keyBy(0) 表示根据元组的第一个字段（索引从0开始）进行分区操作。
Flink 的分布式特点体现在它能够在成百上千台机器上运行，它将大型的计算任务分成许多小的部分，每个机器执行一部分。...任务槽和槽共享 每个TaskManager是一个JVM的进程, 可以在不同的线程中执行一个或多个子任务。为了控制一个worker能接收多少个task。...1) 任务槽 每个task slot表示TaskManager拥有资源的一个固定大小的子集。 flink将进程的内存进行了划分到多个slot中。...2) 槽共享 默认情况下，Flink允许子任务共享插槽，即使它们是不同任务的子任务，只要它们来自同一个作业。结果是一个槽可以保存作业的整个管道。...例如，你有10分钟的窗口和5分钟的滑动，那么每个窗口中5分钟的窗口里包含着上个10分钟产生的数据，如下图所示： 滑动窗口 适用场景：对最近一个时间段内的统计（求某接口最近5min的失败率来决定是否要报警
Flink架构 Spark Streaming将批处理的批次分的足够小，基于批处理引擎的流计算（micro-batching）。...主要特点 1.事件驱动（Event-driven）：data pipe的一部分，根据本地状态快速响应 2.基于流：离线数据是有界的流，实时数据是无界流 3.分层API：SQL/Table...taskmanager.numberOfTaskSlots: 1 为每个Flink TaskManager在集群中提供处理槽， 插槽的数量通常与每个TaskManager的可用CPU内核数成比例 命令行提交...Job Manager会向Resource Manager请求执行任务必要的资源（Task Manager上的Slot），将Execution Graph分发到真正运行它们的Task Manager上。...（2）Task Manager Flink中的工作进程，每个Task Manager包含一定数量的插槽（Slots，线程运行的资源），插槽限制了Task Manager能够执行的任务数量。
而 Spark Streaming 是微批（Micro-Batch）的模型。 下面我们就分几个方面介绍两个框架的主要区别： 1....时间机制 Spark Streaming 支持的时间机制有限，只支持处理时间。 Flink 支持了流处理程序在时间上的三个定义：处理时间、事件时间、注入时间。...Libraries层：该层称为Flink应用框架层，根据API层的划分，在API层之上构建的满足特定应用的实现计算框架，也分别对应于面向流处理和面向批处理两类。...第三部分：Flink 面试源码篇 一、Flink Job的提交流程 用户提交的Flink Job会被转化成一个DAG任务运行，分别是：StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph...JobGraph 从StreamGraph生成，将可以串联合并的节点进行合并，设置节点之间的边，安排资源共享slot槽位和放置相关联的节点，上传任务所需的文件，设置检查点配置等。
另外一个最核心的区别是：Spark Streaming 是微批处理，运行的时 候需要指定批处理的时间，每次运行 job 时处理一个批次的数据；Flink 是基于事件驱动的， 事件可以理解为消息。...4）RescalePartitioner 这种分区器会根据上下游算子的并行度，循环的方式输出到下游算子的每个实例。这里有点难以理解，假设上游并行度为2，编号为A和B。...Flink 程序由多个任务（Source、Transformation、Sink）组成。任务被分成多个并行实例 来执行，每个并行实例处理任务的输入数据的子集。任务的并行实例的数量称之为并行度。...需要注意的优先级：算子层面>环境层面>客户端层面>系统层面。 5 Flink 支持哪几种重启策略？分别如何配置？...说说他们的使用场景 Tumbling Time Window 假如我们需要统计每一分钟中用户购买的商品的总数，需要将用户的行为事件按每一分钟进 行切分，这种切分被成为翻滚时间窗口（Tumbling Time
TaskManager 在启动的时候就设置好了槽位数（Slot），每个 slot 能启动一个 Task，Task 为线程。...每个块都会生成一个Spark Job处理，然后分批次提交job到集群中去运行，运行每个 job的过程和真正的spark 任务没有任何区别。...对比Flink和spark streaming的cluster模式可以发现，都是AM里面的组件（Flink是JM,spark streaming是Driver）承载了task的分配和调度，其他 container...承载了任务的执行（Flink是TM，spark streaming是Executor），不同的是spark streaming每个批次都要与driver进行 通信来进行重新调度，这样延迟性远低于Flink...实时框架如何选择 1：需要关注流数据是否需要进行状态管理 2：At-least-once或者Exectly-once消息投递模式是否有特殊要求 3：对于小型独立的项目，并且需要低延迟的场景，建议使用
这块可以分为两个部分，一部分是我们公司接下来会怎么去更深入的使用 Flink，另一部分就是 Flink 以后可能会有的的一些新的特性。...以下两张图分别代表正常状态下的任务，和出问题的任务。 ? 出错后 ? 在涉及到这个问题细节之前，我先介绍一下 Flink 是如何和 Yarn 整合到一块的。...根据下图，我们从下往上一个一个介绍这些组件是做什么的。 ? TaskExecutor 是实际任务的执行者，它可能有多个槽位，每个槽位执行一个具体的子任务。...首先，我们的配置是3个 TaskManager，每个 TaskManager 有两个 Slot，也就是总共需要6个槽位。...在做 SQL 实时任务时，首先是外部系统的抽象，将数据源和数据池抽象为流资源，用户将它们数据的 Schema 信息和元信息注册到平台中，平台根据用户所在的项目组管理读写的权限。
现在我们要做个转账，将 50 元从账户 A 转移到账户 B，我们把这个请求放进队列中，然后这个转账请求被分解为对账户 A 和 B 分别进行操作，并且根据键将这两个操作路由到维护账户 A 和维护账户 B...的这两台机器上，这两台机器分别根据要求对账户 A 和账户 B 的余额进行改动。...因此第一步是定义事务执行的顺序，也就是说需要有一个聪明的算法来为每个事务制定事件时间。 在图上，假设这三个事务的事件时间分别是 T+2, T 和 T+1。...而当前两个事务之间的操作的到达顺序与事件时间不符时，Flink 则会依据它们的事件时间进行排序后再处理。...我们实际上已经完成了这个工作，称之为流式账簿（Streaming Ledger），这是个在 Apache Flink 上很小的库。它基于流处理器做到了满足 ACID 的多键事务性操作。
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