在StreamGraph 翻译为 JobGraph 的过程中 Flink 会为每一个算子生成对应的 OperatorID,并传递到 Jobvertex 中。JobVertex 是 JobGraph 中的节点,每个 JobV...
Operator State 是状态的大头,在它的不定长结构中,主要包含了每个 Operator 的 ID(由两个 Long 拼起来组成),以及当前算子的并行度(parallelism)和最大并行度(maximum parallelism),还有子任务(subtask)状态的个数、每个子任务的 index、元数据(是否包含 raw 和 managed 的 Operator State、是否包含 raw 和 manage...
false\njobmanager.memory.process.size: 2048m\ntaskmanager.rpc.port: 6122\nkubernetes.jobmanager.cpu.amount: 1.0\ninternal.cluster.execution-mode: NORMAL\n$internal.pipeline.job-id: 457164662f25d342a566635bb8cee7b6\nexecution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention: RETAIN_ON_CANCELLATION\npipe...
在Flink里状态可以分为两类:operator state(算子状态)和keyed state(键值分区状态),下面我们详细的介绍着两种state。 第2章 Flink中的State 2.1 Operator state(算子状态) Operator state的作用域是算子任务,所有在同一个并行任务之内的记录都能访问到相同的state。注意Operator state不能通过其他任务访问,无论任务是否...
为了能够在将来升级程序,主要的必要更改是通过uid(String)方法手动指定operator ID 。这些ID用于确定每个运算符的状态。 DataStream<String>stream=env.// Stateful source (e.g. Kafka) with ID.addSource(newStatefulSource()).uid("source-id")// ID for the source operator.shuffle()// Stateful mapper wit...
// unique OperatorIDs only exist in streaming, so we have to rely on the name for batch operators final String key = operatorID + name; synchronized (this) { OperatorMetricGroup previous = operators.put(key, operator); if (previous == null) { ...
flatMap(Tuple(int,long)t,Collector collector){longkeyedCount okeyedState.value() +1;//更新keyedState数量keyedState.update(keyedCount);//更新本地算子operatorCount值operatorCount =operatorCount+1;//输出结果,包括id,id对应的数量统计keyedCount,算子输入数据的数量统计operatorCountcollector.collect(t.f0,ke...
上图中我们选择其中一个 operator，点击所有的 subtask，然后按照 Records Received/Bytes Received/TPS 从大到小进行排序，能看到前面几个 subtask 会比其他的 subtask 要处理的数据多。如果存在反压或者数据倾斜的情况，我们需要首先解决反压或者数据倾斜问题之后，再查看 Checkpoint 的时间是否符合预期。2.2.2 ...
2.2、Keyed State和Operator State 对Managed State继续细分,它又有两种类型:Keyed State和Operator State。 Keyed State是KeyedStream上的状态。假如输入流按照id为Key进行了keyBy分组,形成一个KeyedStream,数据流中所有id为1的数据共享一个状态,可以访问和更新这个状态,以此类推,每个Key对应一个自己的状态。下图展示了...
第一个"#"后面的id是算hash用的id,也就是遍历时该Node的id。 in edges表示前向依赖的Node,后面的#接这个node的hash值,再#后面是该node的name out edges表示后续的Node,后面的#接这个node的hash值,再#后面是该node的name 整个链路如下: Node:Source: LogRiverEvent-1, #0. ...