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JRC Flink流作业调优指南

作者:京东物流 康琪 本文综合Apache Flink原理与京东实时计算平台(JRC)的背景,详细讲述了大规模Flink流作业的调优方法。通过阅读本文,读者可了解Flink流作业的通用调优措施,并应用于生产环境。 写在前面 Apache Flink作为Google Dataflow Model的工业级实现,经过多年的发展,如今已经成为流式计算开源领域的事实标准。它具有高吞吐、低时延、原生流批一体、高一致性、高可用性、高伸缩性的特征,同时提供丰富的层级化API、时间窗口、状态化计算等语义,方便用户快速入门实时开发,构建实时计算体系。 古语有云,工欲善其事,必先利其器。要想让大规模、大流量的Flink作业高效运行,就必然要进行调优,并且理解其背后的原理。本文是笔者根据过往经验以及调优实践,结合京东实时计算平台(JRC)背景产出的面向专业人员的Flink流作业调优指南。主要包含以下四个方面: TaskManager内存模型调优 网络栈调优 RocksDB与状态调优 其他调优项 本文基于Flink 1.12版本。阅读之前,建议读者对Flink基础组件、编程模型和运行时有较深入的了解。 01 T...

如何高效实现 MySQL 与 elasticsearch 的数据同步

MySQL 自身简单、高效、可靠,是又拍云内部使用最广泛的数据库。但是当数据量达到一定程度的时候,对整个 MySQL 的操作会变得非常迟缓。而公司内部 robin/logs 表的数据量已经达到 800w,后续又有全文检索的需求。这个需求直接在 MySQL 上实施是难以做到的。 原数据库的同步问题 由于传统的 mysql 数据库并不擅长海量数据的检索,当数据量到达一定规模时(估算单表两千万左右),查询和插入的耗时会明显增加。同样,当需要对这些数据进行模糊查询或是数据分析时,MySQL作为事务型关系数据库很难提供良好的性能支持。使用适合的数据库来实现模糊查询是解决这个问题的关键。 但是,切换数据库会迎来两个问题,一是已有的服务对现在的 MySQL 重度依赖,二是 MySQL 的事务能力和软件生态仍然不可替代,直接迁移数据库的成本过大。我们综合考虑了下,决定同时使用多个数据库的方案,不同的数据库应用于不同的使用场景。而在支持模糊查询功能的数据库中,elasticsearch 自然是首选的查询数据库。这样后续对业务需求的切换也会非常灵活。 那具体该如何实现呢?在又拍云以往的项目中,也有遇到相似...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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