首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布

flink和spark Streaming中的Back Pressure

Spark Streaming的back pressure 在讲flink的back pressure之前,我们先讲讲Spark Streaming的back pressure。...每秒最大可以接收的记录的数据;对于 Direct Approach 的数据接收,我们可以通过配置 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 参数来限制每次作业中每个...Sink正在向上游进行back pressure。 采样线程 Back Pressure(后面翻译成背压)是通过重复采样正在运行的tasks的tack trace样本数据来监控任务的。...Web界面中显示的比率,告诉你在这些stack traces中,阻塞在内部方法调用的stack traces占所有的百分比,例如,0.01,代表着100次中有一次阻塞在内部调用。...栗子 在flink的webui 的job界面中可以看到背压。 正在进行的采样 这意味着JobManager对正在运行的tasks触发stack trace采样。默认配置,这将会花费五秒钟完成。

2.7K20
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Flink Back Pressure

    什么是 Back Pressure 如果看到任务的背压警告(如 High 级别),这意味着 生成数据的速度比下游算子消费的的速度快。以一个简单的 Source -> Sink 作业为例。...如果采样(samples)显示任务线程卡在某个内部方法调用中,则表示该任务存在背压。 默认情况下,JobManager 每50ms为每个任务触发100个堆栈跟踪,来确定背压。...在Web界面中看到的比率表示在内部方法调用中有多少堆栈跟踪被阻塞,例如,0.01表示该方法中只有1个被卡住。...Web 显示 在 Flink WebUI 的作业界面中可以看到 Back Pressure 选项页面。 采样中 表示 JobManager 对正在运行的任务触发堆栈跟踪采样。...Flink 的 back pressure 机制不通,通过一定时间内 stack traces 采样,监控阻塞的比率来确定背压的。

    96610

    Flink Back Pressure

    欢迎您关注《大数据成神之路》 什么是 Back Pressure 如果看到任务的背压警告(如 High 级别),这意味着 生成数据的速度比下游算子消费的的速度快。...如果采样(samples)显示任务线程卡在某个内部方法调用中,则表示该任务存在背压。 默认情况下,JobManager 每50ms为每个任务触发100个堆栈跟踪,来确定背压。...在Web界面中看到的比率表示在内部方法调用中有多少堆栈跟踪被阻塞,例如,0.01表示该方法中只有1个被卡住。...Web 显示 在 Flink WebUI 的作业界面中可以看到 Back Pressure 选项页面。 采样中 表示 JobManager 对正在运行的任务触发堆栈跟踪采样。...Flink 的 back pressure 机制不通,通过一定时间内 stack traces 采样,监控阻塞的比率来确定背压的。

    1.6K20

    流处理框架中的反压(back pressure)机制

    流处理系统通常需要优雅地处理反压(back pressure)问题。反压通常产生是由于短时间内负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。...为了更好的协调数据接收速率与资源处理能力,Spark Streaming 从v1.5开始引入反压机制(back-pressure),通过动态控制数据接收速率来适配集群数据处理能力。...LocalBufferPool1中有空间存储的buffer) buffer被送到Task 2中从这个buffer中读出记录(LocalBufferLocal2中有空间接收的buffer) 数据传输有两个场景...在接收端,会从 LocalBufferPool 中申请 buffer,然后拷贝网络中的数据到 buffer 中。如果没有可用的 buffer,会停止从 TCP 连接中读取数据。...这保证了网络中不会有太多的数据。如果接收端停止消费网络中的数据(由于接收端缓冲池没有可用 buffer),网络中的缓冲数据就会堆积,那么发送端也会暂停发送。

    5.1K20

    【C++11 之 emplace_back 原理、使用、与push_back对比】

    在 C++ 的 STL (Standard Template Library) 容器,如 std::vector, std::list, std::deque 等中,push_back 和 emplace_back...emplace_back emplace_back 是 C++11 引入的一个成员函数,它允许你直接在容器的末尾构造元素,而无需先创建该元素。...; v.push_back(s); // 这会复制 s 到 v 的末尾 // 使用 emplace_back v.emplace_back("Hello, World!")...; // 这会在 v 的末尾直接构造一个字符串 在上面的示例中,使用 emplace_back 可以避免创建一个临时的 std::string 对象,并直接在 vector 的末尾构造所需的字符串。...总结 当你可以在容器的末尾直接构造元素时,应该优先考虑使用 emplace_back 而不是 push_back,因为它通常可以提供更好的性能。

    11710

    神经网络算法——反向传播 Back Propagation

    前言 本文将从反向传播的本质、反向传播的原理、反向传播的案例三个方面,详细介绍反向传播(Back Propagation)。...(2)反向传播(Back Propagation) 反向传播算法利用链式法则,通过从输出层向输入层逐层计算误差梯度,高效求解神经网络参数的偏导数,以实现网络参数的优化和损失函数的最小化。...反向传播 利用链式法则: 反向传播算法基于微积分中的链式法则,通过逐层计算梯度来求解神经网络中参数的偏导数。...2、反向传播的原理 (1)链式法则(Chain Rule) 链式法则是微积分中的一个基本定理,用于计算复合函数的导数。...在神经网络中,偏导数用于量化损失函数相对于模型参数(如权重和偏置)的变化率。

    14.6K21
    领券