实际过程中,采用原生 Flink 在该规模下会遇到较多的性能问题,如在早期 Flink 1.3.* 版本,其稳定性会较差。 SJoin-技术痛点:下图是 Flink 使用 WindowOperator 时的内部拓扑图。用户打开窗口,每一条记录都是一个 Window 窗口。第一个问题是窗口分配量巨大,QPS 与窗口分配量基本持恒。第二个问题是 Timer Service ...
从source到map的data flow,是一个一对一的关系,没必要产生shuffle操作;而从map到groupBy操作,flink会根据key将数据重分布,即shuffle操作,目的是聚合数据,产生正确的结果。
我认为目前做批处理还是spark合适点。目前flink跑任务如果不开ck假如因为资源网络问题导致某个taskmanager挂了,整个作业就失败了。而spark跑任务executor挂了会另起一个节点接着跑。另外我觉得spark的rdd/dataframe更灵活点,比如调用缓存api更便捷点。flink虽然有算子chain合并优化序列化和网络io,但是在flinksql方式有些却...
比较典型的有:实现批处理的开源方案有MapReduce、Spark;实现流处理的开源方案有Storm;Spark的Streaming 其实本质上也是微批处理。 Flink在实现流处理和批处理时,与传统的一些方案完全不同,它从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来:Flink是完全支持流处理,也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的;批处理...
Flink 使用 RocksDB 和 Gemini 的性能对比实验 曹富强&晨馨 Flink 中文社区 微博机器学习平台使用 Flink 实现多流 join 来生成在线机器学习需要的样本。时间窗口内的数据会被缓存到 state 里,且 state 访问的延迟通常决定了作业的性能。开源 Flink 的状态存储主要包括 RocksDB 和 Heap 两种,而在去年的 Flink ...