Flink实时数仓同步：切片表实战详解
实现上述需求，我们可以利用实时同步任务将业务数据实时同步至下游的 MPP（Massively Parallel Processing）库，从而构建切片表。结合市场上常见的技术组件，本文选择了实时引擎 FlinkCDC 和 Doris（MPP）库作为实时同步技术架构。整体架构如下： 三、设计方案 从背景需求不难看出只需实现切片表即可满足需求，但是在flink + Mpp库中却可以有多种方案，可分为三种，具体如...
Flink 资源管理
目录 前言ResourceManager详解Slot 管理器SlotProviderSlot资源池Slot共享Slot共享的优点Slot 共享组与 Slot 共享管理器Slot资源申请 总结 前言 在Flink中，资源管理是一个核心组件，它负责分配和管理计算资源，以确保任务能够高效、稳定地运行。以下是关于Flink资源管理的详细解释： 资源管理的目标： 高效性：确保任务能够充分利用可用的计算资源，达到最佳的...
Flink ExecuteGraph构建源码解析
文章目录 前言ExecutionGraph中的主要抽象概念源码核心代码入口源码核心流程： 前言 在JobGraph构建过程中分析了JobGraph的构建过程，本文分析ExecutionGraph的构建过程。JobManager(JobMaster) 根据 JobGraph 生成 ExecutionGraph。ExecutionGraph是JobGraph 的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。 Exec...
Flink实时数仓同步：实时表实战详解
实现上述需求，我们可以利用实时同步任务将业务数据实时同步至下游的 MPP（Massively Parallel Processing）库，从而构建实时表。结合市场上常见的技术组件，本文选择了实时引擎 FlinkCDC 和 Doris（MPP）库作为实时同步技术架构。整体架构如下： 三、实现方式 FlinkCDC 提供了三种实现方式，具体如下： Flink run jar 模式： 这种模式适用于处理复杂的流数...
【Flink网络数据传输（3）】RecordWriter的能力：实现数据分发策略或广播到下游InputChannel
文章目录 一.创建RecordWriter实例都做了啥1. 根据recordWrites数量创建不同的代理类2. 创建RecordWriters3. 单个RecordWriter的创建细节 二. RecordWriter包含的主要组件1. RecordWriter两种实现类分别实现分发策略和广播2. ChannelSelectorRecordWriter的发送策略2.1. ChannelSelector根...
【Flink网络数据传输】OperatorChain的设计与实现
文章目录 1.OperatorChain的设计与实现2.OperatorChain的创建和初始化3.创建RecordWriterOutput 1.OperatorChain的设计与实现 OperatorChain的大致逻辑 OperatorChain的Output组件：将数据发送到下游 OperatorChain的collect()：收集处理完的数据 OperatorChain的Output接...
【Flink网络数据传输（4）】RecordWriter（下）封装数据并发送到网络的过程
文章目录 一. RecordWriter封装数据并发送到网络1. 数据发送到网络的具体流程2. 源码层面2.1. Serializer的实现逻辑a. SpanningRecordSerializer的实现b. SpanningRecordSerializer中如何对数据元素进行序列化 2.2. 将ByteBuffer中间数据写入BufferBuilder 二. BufferBuilder申请资源并创建1....
Flink JobGraph构建过程
reamGraph构建过程中分析了StreamGraph的构建过程，在StreamGraph构建完毕之后会对StreamGraph进行优化构建JobGraph，然后再提交JobGraph。优化过程中，Flink会尝试将尽可能多的StreamNode聚合在一个JobGraph节点中，通过合并创建JobVertex，并生成JobEdge，以减少数据在不同节点之间流动所产生的序列化、反序列化、网络传输的开销。它包...
StreamTask数据流：StreamTask能力概述、Flink处理网络数据逻辑
c(); //通过算子链处理 operator.setKeyContextElement1(record); operator.processElement(record); }} 四. 小结 Flink从InputGate中拉取数据元素并进行反序列化操作，转换成StreamElement类型后，再调用StreamTaskNetworkOutput.emitRecord()方法将数据元素推送到Oper...
【Flink精讲】Flink状态及Checkpoint调优
的吞吐量。 开启增量检查点和本地恢复 1）开启增量检查点 RocksDB 是目前唯一可用于支持有状态流处理应用程序增量检查点的状态后端，可以修改参数开启增量检查点： 调整预定义选项 Flink 针对不同的设置为 RocksDB 提供了一些预定义的选项集合,其中包含了后续提到 的一些参数，如果调整预定义选项后还达不到预期，再去调整后面的 block、 writebuffer 等参数。 当 前...