flink - 反压-低调大师

flink - 反压

2017-04-06 655

http://wuchong.me/blog/2016/04/26/flink-internals-how-to-handle-backpressure/

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/internals/back_pressure_monitoring.html

反压之所以会是需要的，因为当源端流量过大，而消费端无法及时消费时，可能会导致job crash；比如内存耗尽等；

其实通过合理控制资源的使用，JStorm也可以做到自然反压的

spout pending队列是可以配置的，只有当record被ack，才会发送新的record，也可以达到流控的目的

Flink没有实现特别的反压逻辑，是因为对于flink而言，每层的buffer是可控的，是一个固定大小的bufferpool，当buffer用完时，发送端自然会停止发送，达到限流的目的，从而防止资源耗尽

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flink - accumulator

读accumlator JobManager 在job finish的时候会汇总accumulator的值， newJobStatus match { case JobStatus.FINISHED => try { val accumulatorResults = executionGraph.getAccumulatorsSerialized() val result = new SerializedJobExecutionResult( jobID, jobInfo.duration, accumulatorResults) jobInfo.client ! decorateMessage(JobResultSuccess(result)) } 在client请求accumulation时， public Map<String, Object> getAccumulators(JobID jobID, ClassLoader loader) throws Exception { ActorGateway jobManagerGateway = getJobMa...

2017-04-07

586

先看例子， final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<Tuple2<Long, Long>> stream = env.addSource(...); stream .keyBy(0) .timeWindow(Time.of(2500, MILLISECONDS), Time.of(500, MILLISECONDS)) .reduce(new SummingReducer()) .addSink(new SinkFunction<Tuple2<Long, Long>>() {...}); env.execute(); 看出，和batch最大的不同是，这里是DataStream而不是DataSet； /** * A DataStream represents a stream of elements of the same type. A DataStream * can b...

2017-04-07

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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。

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