Flink 原理与实现：理解 Flink 中的计算资源-低调大师

Flink 原理与实现：理解 Flink 中的计算资源

2016-11-23 1188

本文所讨论的计算资源是指用来执行 Task 的资源，是一个逻辑概念。本文会介绍 Flink 计算资源相关的一些核心概念，如：Slot、SlotSharingGroup、CoLocationGroup、Chain等。并会着重讨论 Flink 如何对计算资源进行管理和隔离，如何将计算资源利用率最大化等等。理解 Flink 中的计算资源对于理解 Job 如何在集群中运行的有很大的帮助，也有利于我们更透彻地理解 Flink 原理，更快速地定位问题。

Operator Chains

为了更高效地分布式执行，Flink会尽可能地将operator的subtask链接（chain）在一起形成task。每个task在一个线程中执行。将operators链接成task是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区

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Flink 原理与实现：Session Window

在上一篇文章：Window机制中，我们介绍了窗口的概念和底层实现，以及 Flink 一些内建的窗口，包括滑动窗口、翻滚窗口。本文将深入讲解一种较为特殊的窗口：会话窗口（session window）。建议您在阅读完上一篇文章的基础上再阅读本文。当我们需要分析用户的一段交互的行为事件时，通常的想法是将用户的事件流按照“session”来分组。session 是指一段持续活跃的期间，由活跃间隙分隔开。通俗一点说，消息之间的间隔小于超时阈值（sessionGap）的，则被分配到同一个窗口，间隔大于阈值的，则被分配到不同的窗口。目前开源领域大部分的流计算引擎都有窗口的概念，但是没有对 session window 的支持，要实现 session window，需要用户自己去做完大部分事情。而当 Flink 1.1.0 版本正式发布时，Fl

2016-11-24

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Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。而窗口（window）就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁。Flink 提供了非常完善的窗口机制，这是我认为的 Flink 最大的亮点之一（其他的亮点包括消息乱序处理，和 checkpoint 机制）。本文我们将介绍流式处理中的窗口概念，介绍 Flink 内建的一些窗口和 Window API，最后讨论下窗口在底层是如何实现的。什么是 Window 在流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次，但是有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下，我们必须定义一个窗口，

2016-11-24

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Mario

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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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。