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弱结构化日志 Flink SQL 怎么写?SLS SPL 来帮忙

作者:潘伟龙(豁朗) 背景 日志服务 SLS 是云原生观测与分析平台,为 Log、Metric、Trace 等数据提供大规模、低成本、实时的平台化服务,基于日志服务的便捷的数据接入能力,可以将系统日志、业务日志等接入 SLS 进行存储、分析;阿里云 Flink 是阿里云基于 Apache Flink 构建的大数据分析平台,在实时数据分析、风控检测等场景应用广泛。阿里云 Flink 原生支持阿里云日志服务 SLS 的 Connector,用户可以在阿里云 Flink 平台将 SLS 作为源表或者结果表使用。 阿里云 Flink SLS Connector 对于结构化的日志非常直接,通过配置,SLS 的日志字段可以与 Flink SQL 的 Table 字段列一一映射;然后仍有大量的业务日志并非完全的结构化,例如会将所有日志内容写入一个字段中,需要正则提前、分隔符拆分等手段才可以提取出结构化的字段,基于这个场景,本文介绍一种使用 SLS SPL 配置 SLS Connector 完成数据结构化的方案,覆盖日志清洗与格式规整场景。 弱结构化日志处理的痛点 弱结构化日志现状与结构化处理需求的矛...

Kube Queue:Kubernetes 任务排队的利器

批处理作业(Batch Job)常应用于数据处理、仿真计算、科学计算和人工智能等领域,主要用于执行一次数据处理或模型训练任务。由于这类任务往往需要消耗大量计算资源,因此必须根据任务的优先级和提交者的可用资源情况进行合理排队,才能最大化集群资源的利用效率。 Scheduler 在任务调度领域水土不服 当前 Kubernetes 的调度器提供了完善的 Pod 通用调度功能,但是在面对大量任务排队时,依然暴露出了局限性: 缺少自动化的排队机制 默认情况下,批处理任务会直接创建作业 Pod,当集群可用资源不足时,大量 Pending Pod 会严重拖慢 Kubernetes 调度器的处理速度,影响在线业务扩容和调度。因此,迫切需要能够自动根据集群资源控制作业启停的自动化排队机制。 缺少多样化的排队策略 为提升任务排队效率,需要根据集群资源和任务规模,采取阻塞队列、优先级队列、回填调度等不同的排队策略。然而,Kubernetes 调度器的默认调度策略主要根据优先级和 Pod 创建顺序进行排队,难以应对多样化的任务排队需求。 缺少多队列能力 为隔离不同用户或租户的任务,避免资源被单一用户的大量任务...

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