#Flink #статьи
3 способа загрузить эталонные (справочные) данных в Apache Flink для обогащения потока
1- Предварительная загрузка справочных данных
При предварительной загрузке справочных данных может возникнуть проблема с отсутствием ключей, необходимых для извлечения.
Обогащение в Apache Flink является сложной задачей при работе с большими наборами эталонных данных. Когда задача требует поиска большого количества значений в наборе эталонных данных, можно предварительно загрузить эталонные данные из базы данных в методе open() функции RichFlatMapFunction. Это позволит искать любой ключ, не зная его заранее.
Недостатком этого подхода является то, что он может быть очень неэффективным, если набор эталонных данных большой. (Пример Java-кода, реализующего этот подход, можно посмотреть на сайте).
Другое решение — использовать настраиваемый разделитель, чтобы определить, какая задача будет отвечать за каждый ключ. Этот разделитель будет использоваться для распределения эталонных данных по задачам.
Этот подход более эффективен, чем предыдущее решение, поскольку требует получения данных только для тех ключей, которые относятся к задаче.
Кроме того, этот подход позволяет обрабатывать данные параллельно, что ускоряет процесс обработки.
В качестве примера на сайте рассмотрим разделение потока входных данных на основе идентификатора датчика.
Метод разделения вычисляет индекс раздела, взяв модуль идентификатора датчика с количеством разделов.
В следующий раз разберем - Поиск справочных данных для каждой записи
@BigDataSchool_ru
https://bigdataschool.ru/blog/stream-enrichment-in-flink-app.html
3 способа загрузить эталонные (справочные) данных в Apache Flink для обогащения потока
1- Предварительная загрузка справочных данных
При предварительной загрузке справочных данных может возникнуть проблема с отсутствием ключей, необходимых для извлечения.
Обогащение в Apache Flink является сложной задачей при работе с большими наборами эталонных данных. Когда задача требует поиска большого количества значений в наборе эталонных данных, можно предварительно загрузить эталонные данные из базы данных в методе open() функции RichFlatMapFunction. Это позволит искать любой ключ, не зная его заранее.
Недостатком этого подхода является то, что он может быть очень неэффективным, если набор эталонных данных большой. (Пример Java-кода, реализующего этот подход, можно посмотреть на сайте).
Другое решение — использовать настраиваемый разделитель, чтобы определить, какая задача будет отвечать за каждый ключ. Этот разделитель будет использоваться для распределения эталонных данных по задачам.
Этот подход более эффективен, чем предыдущее решение, поскольку требует получения данных только для тех ключей, которые относятся к задаче.
Кроме того, этот подход позволяет обрабатывать данные параллельно, что ускоряет процесс обработки.
В качестве примера на сайте рассмотрим разделение потока входных данных на основе идентификатора датчика.
Метод разделения вычисляет индекс раздела, взяв модуль идентификатора датчика с количеством разделов.
В следующий раз разберем - Поиск справочных данных для каждой записи
@BigDataSchool_ru
https://bigdataschool.ru/blog/stream-enrichment-in-flink-app.html
Курсы Big Data, Hadoop, Arenadata, Kafka и Spark
Обогащение потока данных в Apache Flink: 3 способа добавить эталонные значения
Что такое потоковое обогащение данных, зачем это нужно и как оно реализуется в Apache Flink. П
#Flink #статьи
3 способа загрузить эталонные (справочные) данных в Apache Flink для обогащения потока
2- Поиск справочных данных для каждой записи
Этот способ включает в себя поиск связанной информации из набора справочных данных для каждой записи входных данных.
Преимущество этого подхода заключается в наличии актуальных данных, поскольку справочный набор данных может обновляться независимо от входных данных. С другой стороны, этот подход требует больше ресурсов и может привести к увеличению времени обработки.
Flink SQL поддерживает как синхронный, так и асинхронный поиск эталонных данных. Синхронный поиск можно реализовать с помощью функции RichFlatMapFunction(), а асинхронный поиск поддерживается оператором асинхронного ввода-вывода Flink. Вызов асинхронной функции AsyncFunction для каждой записи входных данных обеспечивает повышенную пропускную способность, поскольку AsyncFunction может обрабатывать несколько записей одновременно. Кроме того, так можно использовать настраиваемые параметры времени ожидания и пропускной способности, что позволяет пользователю контролировать компромисс между задержкой и пропускной способностью.
Чтобы соответствовать парадигме потоковой передачи событий, Flink использует водяные знаки. Функция unorderedWait() во Flink обеспечивает, чтобы водяные знаки не выдавались слишком рано или слишком поздно. Нарушение порядка, вызванное unorderedWait(), разрешено только между водяными знаками. Flink также избегает потенциальных ловушек, обеспечивая отказоустойчивость. Функции для текущих запросов хранятся в моментальных снимках состояния и повторно запускаются во время восстановления.
Пример Java-кода, реализующего такой подход, смотрите на сайте.
А в следующий раз разберем 3 вариант - Потоковая передача справочных данных и их сохранение в состоянии Apache Flink.
@BigDataSchool_ru
https://bigdataschool.ru/blog/stream-enrichment-in-flink-app.html
3 способа загрузить эталонные (справочные) данных в Apache Flink для обогащения потока
2- Поиск справочных данных для каждой записи
Этот способ включает в себя поиск связанной информации из набора справочных данных для каждой записи входных данных.
Преимущество этого подхода заключается в наличии актуальных данных, поскольку справочный набор данных может обновляться независимо от входных данных. С другой стороны, этот подход требует больше ресурсов и может привести к увеличению времени обработки.
Flink SQL поддерживает как синхронный, так и асинхронный поиск эталонных данных. Синхронный поиск можно реализовать с помощью функции RichFlatMapFunction(), а асинхронный поиск поддерживается оператором асинхронного ввода-вывода Flink. Вызов асинхронной функции AsyncFunction для каждой записи входных данных обеспечивает повышенную пропускную способность, поскольку AsyncFunction может обрабатывать несколько записей одновременно. Кроме того, так можно использовать настраиваемые параметры времени ожидания и пропускной способности, что позволяет пользователю контролировать компромисс между задержкой и пропускной способностью.
Чтобы соответствовать парадигме потоковой передачи событий, Flink использует водяные знаки. Функция unorderedWait() во Flink обеспечивает, чтобы водяные знаки не выдавались слишком рано или слишком поздно. Нарушение порядка, вызванное unorderedWait(), разрешено только между водяными знаками. Flink также избегает потенциальных ловушек, обеспечивая отказоустойчивость. Функции для текущих запросов хранятся в моментальных снимках состояния и повторно запускаются во время восстановления.
Пример Java-кода, реализующего такой подход, смотрите на сайте.
А в следующий раз разберем 3 вариант - Потоковая передача справочных данных и их сохранение в состоянии Apache Flink.
@BigDataSchool_ru
https://bigdataschool.ru/blog/stream-enrichment-in-flink-app.html
Курсы Big Data, Hadoop, Arenadata, Kafka и Spark
Обогащение потока данных в Apache Flink: 3 способа добавить эталонные значения
Что такое потоковое обогащение данных, зачем это нужно и как оно реализуется в Apache Flink. П
#Flink #статьи
3 способа загрузить эталонные (справочные) данных в Apache Flink для обогащения потока
3- Потоковая передача справочных данных и их сохранение в состоянии Apache Flink
Наконец, можно реализовать захват эталонных данных в виде потока.
Для этого Apache Flink предоставляет несколько способов объединения двух потоков и выполнения обогащения:
✔️включение обоих потоков и их ручное соединение с помощью функции CoProcessFunction
✔️включение одного потока и трансляция другого с помощью функции KeyedBroadcastProcessFunction
✔️использование API потока данных для соединения с временным окном
✔️использование SQL-запросов табличных API с несколькими типами соединений (обычные внутренние INNER и внешние OUTER, эти же соединения с временным окном временные соединения с версионными таблицами, а также соединение поиска с внешними базами данных).
Flink предоставляет коннекторы для популярных потоковых источников, включая Apache Kafka, Debezium, Canal.
При работе с состоянием начальной загрузки следует использовать состояние начальной загрузки для обогащения за счет чтения из какого-либо потока до тех пор, пока он не будет достигнут.
Затем надо обрабатывать основной поток, используя это состояние обогащения, продолжая получать обновления для потока обогащения.
Хотя Flink не упрощает эту задачу, можно использовать State Processor API для создания исходной точки сохранения из дампа БД.
Также можно подготовить специальную загрузочную версию задания, которая считывает данные из потока обогащения до тех пор, пока состояние не будет готово.
Затем можно создать точку сохранения и начать само задание с этой точки сохранения, убедившись, что операторы с отслеживанием состояния в обоих заданиях имеют совпадающие UID.
@BigDataSchool_ru
https://bigdataschool.ru/blog/stream-enrichment-in-flink-app.html
3 способа загрузить эталонные (справочные) данных в Apache Flink для обогащения потока
3- Потоковая передача справочных данных и их сохранение в состоянии Apache Flink
Наконец, можно реализовать захват эталонных данных в виде потока.
Для этого Apache Flink предоставляет несколько способов объединения двух потоков и выполнения обогащения:
✔️включение обоих потоков и их ручное соединение с помощью функции CoProcessFunction
✔️включение одного потока и трансляция другого с помощью функции KeyedBroadcastProcessFunction
✔️использование API потока данных для соединения с временным окном
✔️использование SQL-запросов табличных API с несколькими типами соединений (обычные внутренние INNER и внешние OUTER, эти же соединения с временным окном временные соединения с версионными таблицами, а также соединение поиска с внешними базами данных).
Flink предоставляет коннекторы для популярных потоковых источников, включая Apache Kafka, Debezium, Canal.
При работе с состоянием начальной загрузки следует использовать состояние начальной загрузки для обогащения за счет чтения из какого-либо потока до тех пор, пока он не будет достигнут.
Затем надо обрабатывать основной поток, используя это состояние обогащения, продолжая получать обновления для потока обогащения.
Хотя Flink не упрощает эту задачу, можно использовать State Processor API для создания исходной точки сохранения из дампа БД.
Также можно подготовить специальную загрузочную версию задания, которая считывает данные из потока обогащения до тех пор, пока состояние не будет готово.
Затем можно создать точку сохранения и начать само задание с этой точки сохранения, убедившись, что операторы с отслеживанием состояния в обоих заданиях имеют совпадающие UID.
@BigDataSchool_ru
https://bigdataschool.ru/blog/stream-enrichment-in-flink-app.html
Курсы Big Data, Hadoop, Arenadata, Kafka и Spark
Обогащение потока данных в Apache Flink: 3 способа добавить эталонные значения
Что такое потоковое обогащение данных, зачем это нужно и как оно реализуется в Apache Flink. П
#Flink #статьи
Особенности работы с файловыми системами в Apache Flink
Apache Flink имеет собственную абстракцию файловой системы через класс org.apache.flink.core.fs.FileSystem. Эта абстракция обеспечивает общий набор операций и минимальные гарантии для различных типов реализаций файловых систем. Набор доступных операций в классе FileSystem довольно ограничен и не поддерживает весь возможные спектр файловых систем. Например, добавление или изменение существующих файлов не поддерживается. Файловая система идентифицируется ее схемой, такой как file://, hdfs://и т. д. Схема file предназначена для работы с локальной файловой системой. Доступ к другим типам файловых систем осуществляется реализацией, которая связывает набор файловых систем, поддерживаемых Apache Hadoop:
✔️hdfs — распределенная файловая система Hadoop;
✔️s3, s3n, и s3a — файловая система Amazon S3;
✔️gcs — облачное хранилище Google Cloud Storage.
Flink прозрачно загружает файловые системы Hadoop, если находит классы файловой системы Hadoop в пути к классам и находит допустимую конфигурацию Hadoop. По умолчанию он ищет конфигурацию Hadoop в пути к классам. В качестве альтернативы можно указать пользовательское местоположение через запись конфигурации fs.hdfs.hadoopconf.
Экземпляры класса FileSystem и их выходные потоки FsDataOutputStream используются для постоянного хранения данных результатов работы потоковых приложений, а также для обеспечения их отказоустойчивости и восстановления. Поэтому важно четко определить семантика постоянства этих потоков.
В Apache Flink, данные, записываемые в выходной поток, считаются постоянными, если выполняются два требования:
✔️Требование видимости: должно быть гарантировано, что все другие процессы, машины, виртуальные машины, контейнеры и т. д., которые могут получить доступ к файлу, видят данные последовательно, когда им задан абсолютный путь к файлу. Это требование похоже на семантику close-to-open , определенную в POSIX, но ограничено самим файлом (его абсолютным путем).
✔️Требование к долговечности, т.е. к устойчивости и постоянству файловой системы. Они специфичны для конкретной файловой системы. Например, локальная файловая система (LocalFileSystem) не дает никаких гарантий устойчивости при сбоях аппаратного обеспечения и операционной системы, в отличие от реплицированных распределенных файловых систем, таких как HDFS. Распределенные файловые системы обычно гарантируют устойчивость при наличии до n одновременных отказов узлов, где n — фактор репликации.
Продолжение на сайте.
@BigDataSchool_ru
https://bigdataschool.ru/blog/flink-and-file-systems.html
Особенности работы с файловыми системами в Apache Flink
Apache Flink имеет собственную абстракцию файловой системы через класс org.apache.flink.core.fs.FileSystem. Эта абстракция обеспечивает общий набор операций и минимальные гарантии для различных типов реализаций файловых систем. Набор доступных операций в классе FileSystem довольно ограничен и не поддерживает весь возможные спектр файловых систем. Например, добавление или изменение существующих файлов не поддерживается. Файловая система идентифицируется ее схемой, такой как file://, hdfs://и т. д. Схема file предназначена для работы с локальной файловой системой. Доступ к другим типам файловых систем осуществляется реализацией, которая связывает набор файловых систем, поддерживаемых Apache Hadoop:
✔️hdfs — распределенная файловая система Hadoop;
✔️s3, s3n, и s3a — файловая система Amazon S3;
✔️gcs — облачное хранилище Google Cloud Storage.
Flink прозрачно загружает файловые системы Hadoop, если находит классы файловой системы Hadoop в пути к классам и находит допустимую конфигурацию Hadoop. По умолчанию он ищет конфигурацию Hadoop в пути к классам. В качестве альтернативы можно указать пользовательское местоположение через запись конфигурации fs.hdfs.hadoopconf.
Экземпляры класса FileSystem и их выходные потоки FsDataOutputStream используются для постоянного хранения данных результатов работы потоковых приложений, а также для обеспечения их отказоустойчивости и восстановления. Поэтому важно четко определить семантика постоянства этих потоков.
В Apache Flink, данные, записываемые в выходной поток, считаются постоянными, если выполняются два требования:
✔️Требование видимости: должно быть гарантировано, что все другие процессы, машины, виртуальные машины, контейнеры и т. д., которые могут получить доступ к файлу, видят данные последовательно, когда им задан абсолютный путь к файлу. Это требование похоже на семантику close-to-open , определенную в POSIX, но ограничено самим файлом (его абсолютным путем).
✔️Требование к долговечности, т.е. к устойчивости и постоянству файловой системы. Они специфичны для конкретной файловой системы. Например, локальная файловая система (LocalFileSystem) не дает никаких гарантий устойчивости при сбоях аппаратного обеспечения и операционной системы, в отличие от реплицированных распределенных файловых систем, таких как HDFS. Распределенные файловые системы обычно гарантируют устойчивость при наличии до n одновременных отказов узлов, где n — фактор репликации.
Продолжение на сайте.
@BigDataSchool_ru
https://bigdataschool.ru/blog/flink-and-file-systems.html
Курсы Big Data,Arenadata,Greenplum, Kafka и Spark
Как Apache Flink работает с файловыми системами
Какие файловые системы поддерживает Apache Flink: средства взаимодействия с файлами, хранящимися локально или в хранилищах HDFS, S3 и GCS
#Flink #статьи
Зачем Apache Flink нужны сетевые буферы
Каждая запись в Flink отправляется следующей подзадаче вместе с другими записями в сетевом буфере — наименьшей единице связи между подзадачами.
Чтобы поддерживать стабильно высокую пропускную способность, Flink использует очереди сетевых буферов (текущих данных) на входной и выходной стороне процесса передачи.
Каждая подзадача имеет входную очередь, ожидающую потребления данных, и выходную очередь, ожидающую отправки данных следующей подзадаче.
Наличие большего объема передаваемых данных означает, что Flink может обеспечить более высокую и устойчивую пропускную способность конвейера. Однако, это приведет к увеличению времени прохождения контрольной точки.
Контрольные точки во Flink могут завершиться только после того, как все подзадачи пройдут все заданные барьеры. В согласованных (выровненных) контрольных точках эти барьеры перемещаются по графу задания вместе с сетевыми буферами.
Чем больше объем данных, тем дольше время распространения барьера контрольной точки. Размер невыровненных контрольных точек прямо пропорционален объему передаваемых данных, поскольку все захваченные текущие данные должны сохраняться как часть контрольной точки.
Поэтому, чтобы предупредить чрезмерное увеличение сетевого буфера из-за большого объема передаваемых данных, ранее нужно было жестко задать объем буфера с учетом модели памяти Flink-приложений.
Напомним, процесс диспетчера задач Flink представляет собой типичный JVM-процесс, память которого состоит из кучи JVM и памяти вне кучи. Эти типы памяти используются Flink напрямую или JVM для своих конкретных целей, например, метапространства.
У Flink есть два основных потребителя памяти: пользовательский код задач оператора заданий и сам фреймворк, потребляющий память для внутренних структур данных, сетевых буферов и пр.
Пользовательский код имеет прямой доступ ко всем типам памяти: JVM Heap, Direct и Native Memory. Поэтому Flink не может контролировать его распределение и использование.
Однако, существует два типа памяти вне кучи, которые используются задачами и явно контролируются Flink: управляемая память Off-Heap и сетевые буферы, которые являются частью прямой памяти JVM, выделенной для обмена данными пользовательских записей между задачами оператора.
Можно настроить распределение памяти, пропорционально разбив ее общий объем между управляемой памятью и сетевыми буферами. Оставшаяся память затем назначается куче задач, если она не задана явно, и другим фиксированным компонентам кучи JVM и компонентам вне кучи.
О том, как настроить размер сетевого буфера, читаем по ссылка далее.
@BigDataSchool_ru
https://bigdataschool.ru/blog/network-buffers-in-apache-flink.html
Зачем Apache Flink нужны сетевые буферы
Каждая запись в Flink отправляется следующей подзадаче вместе с другими записями в сетевом буфере — наименьшей единице связи между подзадачами.
Чтобы поддерживать стабильно высокую пропускную способность, Flink использует очереди сетевых буферов (текущих данных) на входной и выходной стороне процесса передачи.
Каждая подзадача имеет входную очередь, ожидающую потребления данных, и выходную очередь, ожидающую отправки данных следующей подзадаче.
Наличие большего объема передаваемых данных означает, что Flink может обеспечить более высокую и устойчивую пропускную способность конвейера. Однако, это приведет к увеличению времени прохождения контрольной точки.
Контрольные точки во Flink могут завершиться только после того, как все подзадачи пройдут все заданные барьеры. В согласованных (выровненных) контрольных точках эти барьеры перемещаются по графу задания вместе с сетевыми буферами.
Чем больше объем данных, тем дольше время распространения барьера контрольной точки. Размер невыровненных контрольных точек прямо пропорционален объему передаваемых данных, поскольку все захваченные текущие данные должны сохраняться как часть контрольной точки.
Поэтому, чтобы предупредить чрезмерное увеличение сетевого буфера из-за большого объема передаваемых данных, ранее нужно было жестко задать объем буфера с учетом модели памяти Flink-приложений.
Напомним, процесс диспетчера задач Flink представляет собой типичный JVM-процесс, память которого состоит из кучи JVM и памяти вне кучи. Эти типы памяти используются Flink напрямую или JVM для своих конкретных целей, например, метапространства.
У Flink есть два основных потребителя памяти: пользовательский код задач оператора заданий и сам фреймворк, потребляющий память для внутренних структур данных, сетевых буферов и пр.
Пользовательский код имеет прямой доступ ко всем типам памяти: JVM Heap, Direct и Native Memory. Поэтому Flink не может контролировать его распределение и использование.
Однако, существует два типа памяти вне кучи, которые используются задачами и явно контролируются Flink: управляемая память Off-Heap и сетевые буферы, которые являются частью прямой памяти JVM, выделенной для обмена данными пользовательских записей между задачами оператора.
Можно настроить распределение памяти, пропорционально разбив ее общий объем между управляемой памятью и сетевыми буферами. Оставшаяся память затем назначается куче задач, если она не задана явно, и другим фиксированным компонентам кучи JVM и компонентам вне кучи.
О том, как настроить размер сетевого буфера, читаем по ссылка далее.
@BigDataSchool_ru
https://bigdataschool.ru/blog/network-buffers-in-apache-flink.html
Курсы Big Data,Arenadata,Greenplum, Kafka и Spark
Сетевые буферы в Apache Flink: что это такое и при чем здесь контрольные точки
Как Apache Flink обеспечивает стабильно высокую пропускную способность потоковой обработки
#Flink #статьи
3 этапа преобразования задания Apache Flink
Задание Apache Flink проходит несколько этапов перед своим физическим выполнением:
✔️сперва пользовательский код преобразуется в потоковый граф (Stream Graph);
✔️затем узлы потокового графа преобразуются в узлы графа задания (JobGraph), который представляет собой низкоуровневое представление потока данных, принимаемое JobManager, где выполняется объединение нескольких операторов в один.
✔️наконец, в кластере с помощью JobManager запускается граф выполнения ExecutionGraph, где физической единицей является Задача.
Ресурсы выполнения во Flink определяются через слоты задач (Task Slots). Каждый менеджер задач (TaskManager) имеет один или несколько слотов задач, каждый из которых может запускать один конвейер параллельных задач.
Конвейер состоит из нескольких последовательных задач, таких как n-й параллельный экземпляр MapFunction вместе с n-м параллельным экземпляром DownloadFunction.
Flink часто выполняет последовательные задачи одновременно: для потоковых программ это происходит в любом случае, но и для пакетных программ это происходит часто.
Во время выполнения задания менеджер заданий (JobManager) отслеживает распределенные задачи, решает, когда запланировать следующую задачу или набор задач, и реагирует на завершенные задачи или сбои выполнения. JobManager получает JobGraph, который представляет собой поток данных, состоящий из операторов (JobVertex) и промежуточных результатов (IntermediateDataSet ).
У каждого оператора есть свойства, такие как параллелизм и код, который он выполняет. Кроме того, к JobGraph имеется набор подключенных библиотек, необходимых для выполнения кода операторов. JobManager преобразует JobGraph в ExecutionGraph, который представляет собой параллельную версию JobGraph. Для каждой JobVertex он содержит ExecutionVertex для каждой параллельной подзадачи.
Оператор с параллелизмом 100 будет иметь один JobVertex и 100 ExecutionVertices. ExecutionVertex отслеживает состояние выполнения конкретной подзадачи. Все ExecutionVertices из одного JobVertex хранятся в ExecutionJobVertex, который отслеживает состояние оператора в целом. Помимо вершин, ExecutionGraph также содержит общий промежуточный результат (IntermediateResult) и разделенный по разделам (IntermediateResultPartition).
Первый отслеживает состояние IntermediateDataSet, второй — состояние каждого из его разделов. С каждым ExecutionGraph связан статус задания, который указывает текущее состояние его выполнения.
Задание Flink сначала находится в состоянии создано, затем переходит в состояние выполнения и по завершении всей работы переходит в состояние завершения. В случае сбоя задание сначала переключается на сбой , при котором все запущенные задачи отменяются. Во время выполнения ExecutionGraph каждая параллельная задача проходит несколько этапов: от создания до завершения или сбоя. Задача может выполняться несколько раз, например, при устранении сбоя.
По этой причине выполнение ExecutionVertex отслеживается в Execution. Каждая ExecutionVertex имеет текущее выполнение и предыдущие исполнения.
Разобравшись с основными принципами преобразования задания, далее рассмотрим их более подробно.
@BigDataSchool_ru
https://bigdataschool.ru/blog/flink-job-lifecycle.html
3 этапа преобразования задания Apache Flink
Задание Apache Flink проходит несколько этапов перед своим физическим выполнением:
✔️сперва пользовательский код преобразуется в потоковый граф (Stream Graph);
✔️затем узлы потокового графа преобразуются в узлы графа задания (JobGraph), который представляет собой низкоуровневое представление потока данных, принимаемое JobManager, где выполняется объединение нескольких операторов в один.
✔️наконец, в кластере с помощью JobManager запускается граф выполнения ExecutionGraph, где физической единицей является Задача.
Ресурсы выполнения во Flink определяются через слоты задач (Task Slots). Каждый менеджер задач (TaskManager) имеет один или несколько слотов задач, каждый из которых может запускать один конвейер параллельных задач.
Конвейер состоит из нескольких последовательных задач, таких как n-й параллельный экземпляр MapFunction вместе с n-м параллельным экземпляром DownloadFunction.
Flink часто выполняет последовательные задачи одновременно: для потоковых программ это происходит в любом случае, но и для пакетных программ это происходит часто.
Во время выполнения задания менеджер заданий (JobManager) отслеживает распределенные задачи, решает, когда запланировать следующую задачу или набор задач, и реагирует на завершенные задачи или сбои выполнения. JobManager получает JobGraph, который представляет собой поток данных, состоящий из операторов (JobVertex) и промежуточных результатов (IntermediateDataSet ).
У каждого оператора есть свойства, такие как параллелизм и код, который он выполняет. Кроме того, к JobGraph имеется набор подключенных библиотек, необходимых для выполнения кода операторов. JobManager преобразует JobGraph в ExecutionGraph, который представляет собой параллельную версию JobGraph. Для каждой JobVertex он содержит ExecutionVertex для каждой параллельной подзадачи.
Оператор с параллелизмом 100 будет иметь один JobVertex и 100 ExecutionVertices. ExecutionVertex отслеживает состояние выполнения конкретной подзадачи. Все ExecutionVertices из одного JobVertex хранятся в ExecutionJobVertex, который отслеживает состояние оператора в целом. Помимо вершин, ExecutionGraph также содержит общий промежуточный результат (IntermediateResult) и разделенный по разделам (IntermediateResultPartition).
Первый отслеживает состояние IntermediateDataSet, второй — состояние каждого из его разделов. С каждым ExecutionGraph связан статус задания, который указывает текущее состояние его выполнения.
Задание Flink сначала находится в состоянии создано, затем переходит в состояние выполнения и по завершении всей работы переходит в состояние завершения. В случае сбоя задание сначала переключается на сбой , при котором все запущенные задачи отменяются. Во время выполнения ExecutionGraph каждая параллельная задача проходит несколько этапов: от создания до завершения или сбоя. Задача может выполняться несколько раз, например, при устранении сбоя.
По этой причине выполнение ExecutionVertex отслеживается в Execution. Каждая ExecutionVertex имеет текущее выполнение и предыдущие исполнения.
Разобравшись с основными принципами преобразования задания, далее рассмотрим их более подробно.
@BigDataSchool_ru
https://bigdataschool.ru/blog/flink-job-lifecycle.html
Курсы Big Data,Arenadata,Greenplum, Kafka и Spark
Под капотом задания Apache Flink: 3 этапа преобразования
Как планируются и исполняются задания Apache Flink: от пользовательского Java-кода до физическ
#Flink #статьи
Потоковые примитивы и низкоуровневый API
На самом нижнем уровне абстракции обработка потоков с сохранением состояния реализуется с помощью примитивов – строительных блоков, которые можно отнести к одной из следующих категорий:
✔️потоки – это основы потоковой обработки. Они могут быть неограниченными или ограниченными, т.е. наборами данных фиксированного размера. Flink имеет сложные функции для обработки неограниченных потоков, а также выделенных операторов для эффективной обработки ограниченных потоков.
Flink поддерживает два способа обработки данных: потоковый (в реальном времени) по мере создания или сохранения потока в системе хранения, например, файловой системе или хранилище объектов, а также пакетный – последующая обработка ограниченного набора данных.
Приложения Flink могут обрабатывать записанные потоки или потоки в реальном времени.
✔️Обычно потоковое приложение имеет состояние. Только приложения, которые применяют преобразования к отдельным событиям, не требуют состояния. Любому приложению, выполняющему базовую бизнес-логику, необходимо запоминать события или промежуточные результаты, чтобы получить к ним доступ в более поздний момент времени, например, при получении следующего события или по истечении определенного периода времени.
Flink предоставляет примитивы состояния для различных структур данных, таких как атомарные значения, списки или сопоставления. Разработчик выбирает наиболее эффективный примитив состояния в зависимости от шаблона доступа к функции. Состояние приложения управляется и контролируется подключаемым сервером состояния, который хранит состояние в памяти или во встроенном key-value хранилище RocksDB. Также можно подключить бэкэнды с пользовательским состоянием. Механизмы контрольных точек и точек сохранения Flink гарантируют согласованность состояния приложения в случае сбоя.
Flink способен поддерживать состояние приложения размером в несколько терабайт благодаря асинхронному и инкрементному механизму контрольных точек. Flink поддерживает масштабирование stateful-приложений путем перераспределения состояния между большим или меньшим количеством рабочих процессов.
✔️время — еще один важный компонент потоковых приложений. Большинству потоков событий присуща семантика времени, поскольку каждое событие создается в определенный момент времени. Более того, многие общие потоковые вычисления основаны на времени, например, агрегирование окон, разбивка по сеансам, обнаружение шаблонов и соединения на основе времени.
Важным аспектом потоковой обработки является то, как приложение измеряет время, т. е. разницу между временем события и временем обработки.
Flink имеет богатый набор функций, связанных со временем: приложения, которые обрабатывают потоки с семантикой времени события, вычисляют результаты на основе временных меток событий.
Flink использует водяные знаки для определения времени в приложениях, реагирующих на события. Механизм watermark обеспечивает компромисс между задержкой и полнотой результатов. Для обработки запоздалых событий Flink позволяет перенаправить их через побочные выходы и обновление ранее завершенных результатов. Также фреймворк поддерживает режим вычислений, который подходит для приложений со строгими требованиями к малой задержке и допускает приблизительные результаты.
✔️ProcessFunctions — это наиболее выразительные функциональные интерфейсы, которые предлагает Flink для обработки отдельных событий из одного или двух входных потоков или событий, сгруппированных в окне.
ProcessFunctions обеспечивают детальный контроль над временем и состоянием, может произвольно изменять свое состояние и регистрировать таймеры, которые в будущем вызовут функцию обратного вызова.
Следовательно, ProcessFunctions может реализовать сложную бизнес-логику для каждого события, что требуется для многих приложений, управляемых событиями.
Также разработчик может регистрировать время событий и обратные вызовы времени обработки, чтобы выполнять сложные вычисления.
Далее читайте о Высокоуровневых API
@BigDataSchool_ru https://bigdataschool.ru/blog/flink-api-overview.html
Потоковые примитивы и низкоуровневый API
На самом нижнем уровне абстракции обработка потоков с сохранением состояния реализуется с помощью примитивов – строительных блоков, которые можно отнести к одной из следующих категорий:
✔️потоки – это основы потоковой обработки. Они могут быть неограниченными или ограниченными, т.е. наборами данных фиксированного размера. Flink имеет сложные функции для обработки неограниченных потоков, а также выделенных операторов для эффективной обработки ограниченных потоков.
Flink поддерживает два способа обработки данных: потоковый (в реальном времени) по мере создания или сохранения потока в системе хранения, например, файловой системе или хранилище объектов, а также пакетный – последующая обработка ограниченного набора данных.
Приложения Flink могут обрабатывать записанные потоки или потоки в реальном времени.
✔️Обычно потоковое приложение имеет состояние. Только приложения, которые применяют преобразования к отдельным событиям, не требуют состояния. Любому приложению, выполняющему базовую бизнес-логику, необходимо запоминать события или промежуточные результаты, чтобы получить к ним доступ в более поздний момент времени, например, при получении следующего события или по истечении определенного периода времени.
Flink предоставляет примитивы состояния для различных структур данных, таких как атомарные значения, списки или сопоставления. Разработчик выбирает наиболее эффективный примитив состояния в зависимости от шаблона доступа к функции. Состояние приложения управляется и контролируется подключаемым сервером состояния, который хранит состояние в памяти или во встроенном key-value хранилище RocksDB. Также можно подключить бэкэнды с пользовательским состоянием. Механизмы контрольных точек и точек сохранения Flink гарантируют согласованность состояния приложения в случае сбоя.
Flink способен поддерживать состояние приложения размером в несколько терабайт благодаря асинхронному и инкрементному механизму контрольных точек. Flink поддерживает масштабирование stateful-приложений путем перераспределения состояния между большим или меньшим количеством рабочих процессов.
✔️время — еще один важный компонент потоковых приложений. Большинству потоков событий присуща семантика времени, поскольку каждое событие создается в определенный момент времени. Более того, многие общие потоковые вычисления основаны на времени, например, агрегирование окон, разбивка по сеансам, обнаружение шаблонов и соединения на основе времени.
Важным аспектом потоковой обработки является то, как приложение измеряет время, т. е. разницу между временем события и временем обработки.
Flink имеет богатый набор функций, связанных со временем: приложения, которые обрабатывают потоки с семантикой времени события, вычисляют результаты на основе временных меток событий.
Flink использует водяные знаки для определения времени в приложениях, реагирующих на события. Механизм watermark обеспечивает компромисс между задержкой и полнотой результатов. Для обработки запоздалых событий Flink позволяет перенаправить их через побочные выходы и обновление ранее завершенных результатов. Также фреймворк поддерживает режим вычислений, который подходит для приложений со строгими требованиями к малой задержке и допускает приблизительные результаты.
✔️ProcessFunctions — это наиболее выразительные функциональные интерфейсы, которые предлагает Flink для обработки отдельных событий из одного или двух входных потоков или событий, сгруппированных в окне.
ProcessFunctions обеспечивают детальный контроль над временем и состоянием, может произвольно изменять свое состояние и регистрировать таймеры, которые в будущем вызовут функцию обратного вызова.
Следовательно, ProcessFunctions может реализовать сложную бизнес-логику для каждого события, что требуется для многих приложений, управляемых событиями.
Также разработчик может регистрировать время событий и обратные вызовы времени обработки, чтобы выполнять сложные вычисления.
Далее читайте о Высокоуровневых API
@BigDataSchool_ru https://bigdataschool.ru/blog/flink-api-overview.html
Курсы Big Data,Arenadata,Greenplum, Kafka и Spark
Возможности Apache Flink для разработчика: 3 API фреймворка
Какие возможности Apache Flink предоставляет разработчику и как их использовать: краткий обзор существующих API и потоковых примитивов
#Flink #статьи
Apache Flink и Paimon
Apache Flink позволяет работать с динамическими таблицами, которые напоминают материализованные представления в базах данных.
Однако, в отличие от материализованных представлений, динамические таблицы не подлежат прямым запросам.
Чтобы обойти это ограничение, было предложено встроенное хранилище динамических таблиц. Впоследствии эта идея из фичи Apache Flink под названием Flink Table Store, превратилась в отдельный проект под названием Paimon.
Эта инициатива стала проектом фонда Apache и сегодня находится в стадии инкубации.
По сути, Apache Paimon – это уровень хранения для Flink, который использует формат таблицы, позволяя напрямую обращаться к промежуточным данным в динамических таблицах.
Это похоже на архитектуру Lakehouse, также поддерживает потоковую передачу данных и быстрые аналитические запросы, включая интеграцию с универсальными концепциями Flink и захват измененных данных CDC (Change Data Capture).
Apache Paimon — это платформа потокового озера данных, которая поддерживает высокоскоростной прием данных, отслеживание изменений данных и эффективную аналитику в реальном времени.
Paimon предлагает следующие основные возможности:
✔️унифицированная пакетная и потоковая передача, включая пакетную запись и пакетное чтение, а также потоковую запись изменений и потоковое чтение журналов изменений таблицы;
✔️озеро данных с низкой стоимостью, высокой надежностью и масштабируемыми метаданными;
✔️различные механизмы слияния, включая дедупликацию, частичное обновление и агрегацию данных;
✔️логгирование изменений, с поддержкой поиска и полного сжатия данных;
✔️таблицы только для добавления (AO, Append-Only) – Paimon автоматически сжимает небольшие файлы и обеспечивает упорядоченное чтение потоков. Это позволяет использовать Paimon вместо очередей сообщений, которые рассчитаны только на кратковременное хранение небольших сообщений.
Более детально про Paimon читаем по ссылке.
@BigDataSchool_ru
https://bigdataschool.ru/blog/news/flink/what-is-streamhouse-on-apache-flink-and-paimon.html
Apache Flink и Paimon
Apache Flink позволяет работать с динамическими таблицами, которые напоминают материализованные представления в базах данных.
Однако, в отличие от материализованных представлений, динамические таблицы не подлежат прямым запросам.
Чтобы обойти это ограничение, было предложено встроенное хранилище динамических таблиц. Впоследствии эта идея из фичи Apache Flink под названием Flink Table Store, превратилась в отдельный проект под названием Paimon.
Эта инициатива стала проектом фонда Apache и сегодня находится в стадии инкубации.
По сути, Apache Paimon – это уровень хранения для Flink, который использует формат таблицы, позволяя напрямую обращаться к промежуточным данным в динамических таблицах.
Это похоже на архитектуру Lakehouse, также поддерживает потоковую передачу данных и быстрые аналитические запросы, включая интеграцию с универсальными концепциями Flink и захват измененных данных CDC (Change Data Capture).
Apache Paimon — это платформа потокового озера данных, которая поддерживает высокоскоростной прием данных, отслеживание изменений данных и эффективную аналитику в реальном времени.
Paimon предлагает следующие основные возможности:
✔️унифицированная пакетная и потоковая передача, включая пакетную запись и пакетное чтение, а также потоковую запись изменений и потоковое чтение журналов изменений таблицы;
✔️озеро данных с низкой стоимостью, высокой надежностью и масштабируемыми метаданными;
✔️различные механизмы слияния, включая дедупликацию, частичное обновление и агрегацию данных;
✔️логгирование изменений, с поддержкой поиска и полного сжатия данных;
✔️таблицы только для добавления (AO, Append-Only) – Paimon автоматически сжимает небольшие файлы и обеспечивает упорядоченное чтение потоков. Это позволяет использовать Paimon вместо очередей сообщений, которые рассчитаны только на кратковременное хранение небольших сообщений.
Более детально про Paimon читаем по ссылке.
@BigDataSchool_ru
https://bigdataschool.ru/blog/news/flink/what-is-streamhouse-on-apache-flink-and-paimon.html
Курсы Big Data,Arenadata,Greenplum, Kafka и Spark
Еще одна архитектура данных: Streamhouse с Apache Paimon
Как Lakehouse и потоковая передача объединяются в архитектуру данных Streamhouse: Apache Paimon на основе табличного хранилища Flink
#OLAP #Flink
🖋️OLAP-сервис Apache Flink
Как с Apache Flink настроить локальную службу OLAP, а также развернуть ее в рабочей среде производственного кластера: архитектура, принципы работы и параметры конфигурации для сложных аналитических сценариев.
Служба Flink OLAP: архитектура и принципы работы
Идея выделить в Apache Flink механизм OLAP для анализа данных в потоковом хранилище появилась еще год назад в дорожной карте развития фреймворка.
Полная статья: https://bigdataschool.ru/blog/news/clickhouse/clickhouse-resources-and-workload-management.html
Курс: https://bigdataschool.ru/courses/clickhouse
Наш сайт: https://bigdataschool.ru/
Копирование, размножение, распространение, перепечатка (целиком или частично), или иное использование материала допускается только с письменного разрешения правообладателя ООО "УЦ Коммерсант"
🖋️OLAP-сервис Apache Flink
Как с Apache Flink настроить локальную службу OLAP, а также развернуть ее в рабочей среде производственного кластера: архитектура, принципы работы и параметры конфигурации для сложных аналитических сценариев.
Служба Flink OLAP: архитектура и принципы работы
Идея выделить в Apache Flink механизм OLAP для анализа данных в потоковом хранилище появилась еще год назад в дорожной карте развития фреймворка.
Полная статья: https://bigdataschool.ru/blog/news/clickhouse/clickhouse-resources-and-workload-management.html
Курс: https://bigdataschool.ru/courses/clickhouse
Наш сайт: https://bigdataschool.ru/
Копирование, размножение, распространение, перепечатка (целиком или частично), или иное использование материала допускается только с письменного разрешения правообладателя ООО "УЦ Коммерсант"
#Flink #обработка отказов
Внешние ресурсы и пользовательская обработка отказов в Apache Flink
Как расширить возможности Apache Flink с помощью дополнительных плагинов: подключение внешних ресурсов и обогащение отказов пользовательскими метками. Разбираемся с продвинутыми настройками для эффективной эксплуатации фреймворка.
Внешние ресурсы Apache Flink
Помимо процессора и памяти, многим рабочим нагрузкам также требуются другие ресурсы, например, графические процессоры для глубокого обучения. Для поддержки внешних ресурсов Flink предоставляет соответствующую структуру.
Полная статья: https://bigdataschool.ru/blog/news/flink/flink-plugins-enrichment.html
Курс: https://bigdataschool.ru/courses/flink-stream-processing
Наш сайт: https://bigdataschool.ru
Копирование, размножение, распространение, перепечатка (целиком или частично), или иное использование материала допускается только с письменного разрешения правообладателя ООО "УЦ Коммерсант"
Внешние ресурсы и пользовательская обработка отказов в Apache Flink
Как расширить возможности Apache Flink с помощью дополнительных плагинов: подключение внешних ресурсов и обогащение отказов пользовательскими метками. Разбираемся с продвинутыми настройками для эффективной эксплуатации фреймворка.
Внешние ресурсы Apache Flink
Помимо процессора и памяти, многим рабочим нагрузкам также требуются другие ресурсы, например, графические процессоры для глубокого обучения. Для поддержки внешних ресурсов Flink предоставляет соответствующую структуру.
Полная статья: https://bigdataschool.ru/blog/news/flink/flink-plugins-enrichment.html
Курс: https://bigdataschool.ru/courses/flink-stream-processing
Наш сайт: https://bigdataschool.ru
Копирование, размножение, распространение, перепечатка (целиком или частично), или иное использование материала допускается только с письменного разрешения правообладателя ООО "УЦ Коммерсант"
#Flink #JobMaster
Как Apache Flink восстанавливает пакетные задания после сбоя JobMaster?
Зачем в Apache Flink 1.20 добавлена новая функция восстановления пакетных заданий после сбоя JobMaster, как она работает и какие параметры надо настроить для повышения ее эффективности.
Восстановление пакетных заданий Flink после сбоя JobMaster
Как и любой фреймворк стека Big Data, Apache Flink включает множество компонентов, каждый из которых выполняет конкретную функцию обеспечения доступности и/или согласованности распределенной обработки больших данных. В частности, за управление выполнением пакетных и потоковых заданий отвечает мастер или диспетчер заданий (JobMaster). В кластере Flink одновременно могут выполняться несколько заданий, каждым из которых управляет как минимум один отдельный JobMaster.
Статья
Курсы: FLINK
Наш сайт
Копирование, размножение, распространение, перепечатка (целиком или частично), или иное использование материала допускается только с письменного разрешения правообладателя ООО "УЦ Коммерсант"
Как Apache Flink восстанавливает пакетные задания после сбоя JobMaster?
Зачем в Apache Flink 1.20 добавлена новая функция восстановления пакетных заданий после сбоя JobMaster, как она работает и какие параметры надо настроить для повышения ее эффективности.
Восстановление пакетных заданий Flink после сбоя JobMaster
Как и любой фреймворк стека Big Data, Apache Flink включает множество компонентов, каждый из которых выполняет конкретную функцию обеспечения доступности и/или согласованности распределенной обработки больших данных. В частности, за управление выполнением пакетных и потоковых заданий отвечает мастер или диспетчер заданий (JobMaster). В кластере Flink одновременно могут выполняться несколько заданий, каждым из которых управляет как минимум один отдельный JobMaster.
Статья
Курсы: FLINK
Наш сайт
Копирование, размножение, распространение, перепечатка (целиком или частично), или иное использование материала допускается только с письменного разрешения правообладателя ООО "УЦ Коммерсант"
#RSS #Flink #Remote #Shuffle #Service
Как RSS-служба Apache Flink реализует обмен данными в распределенной среде
Что такое Remote Shuffle Service в Apache Flink, зачем это нужно и как служба удаленного перемешивания позволяет создавать масштабируемые и надежные приложения для унифицированной потоковой и пакетной обработки больших объемов данных.
Что такое Remote Shuffle Service в Apache Flink
Apache Flink рассматривает пакетную обработку как частный случай потоковых вычислений. Однако, перемешивание, т.е. процесс обмена данными между узлами распределенной системы для потоковых заданий Flink отличается от перемешивания для пакетных заданий.
Статья
Курс: FLINK
Наш сайт
Копирование, размножение, распространение, перепечатка (целиком или частично), или иное использование материала допускается только с письменного разрешения правообладателя ООО "УЦ Коммерсант"
Как RSS-служба Apache Flink реализует обмен данными в распределенной среде
Что такое Remote Shuffle Service в Apache Flink, зачем это нужно и как служба удаленного перемешивания позволяет создавать масштабируемые и надежные приложения для унифицированной потоковой и пакетной обработки больших объемов данных.
Что такое Remote Shuffle Service в Apache Flink
Apache Flink рассматривает пакетную обработку как частный случай потоковых вычислений. Однако, перемешивание, т.е. процесс обмена данными между узлами распределенной системы для потоковых заданий Flink отличается от перемешивания для пакетных заданий.
Статья
Курс: FLINK
Наш сайт
Копирование, размножение, распространение, перепечатка (целиком или частично), или иное использование материала допускается только с письменного разрешения правообладателя ООО "УЦ Коммерсант"
#Fluss #Flink #Kafka #Ververica
Зачем вам Fluss: новое унифицированное потоковое хранилище для работы с Apache Flink
Чтобы сделать конвейеры обработки данных еще более эффективными, устраняя промежуточные хранилища для потоковых вычислений и сократить количество ETL-инструментов, немецкая компания Ververica разработала Fluss – потоковое хранилище для Apache Flink. Читайте далее, что это и чем полезно в непрерывной обработке потоков Big Data.
Что не так с архитектурой конвейеров обработки данных на Apache Flink и Kafka
Чтобы совмещать обработку данных в реальном времени с историческими данными, например, в конвейерах расширенной аналитики или машинном обучении, необходима соответствующая архитектура.
Статья
Курсы: FLINK
Наш сайт
Копирование, размножение, распространение, перепечатка (целиком или частично), или иное использование материала допускается только с письменного разрешения правообладателя ООО "УЦ Коммерсант"
Зачем вам Fluss: новое унифицированное потоковое хранилище для работы с Apache Flink
Чтобы сделать конвейеры обработки данных еще более эффективными, устраняя промежуточные хранилища для потоковых вычислений и сократить количество ETL-инструментов, немецкая компания Ververica разработала Fluss – потоковое хранилище для Apache Flink. Читайте далее, что это и чем полезно в непрерывной обработке потоков Big Data.
Что не так с архитектурой конвейеров обработки данных на Apache Flink и Kafka
Чтобы совмещать обработку данных в реальном времени с историческими данными, например, в конвейерах расширенной аналитики или машинном обучении, необходима соответствующая архитектура.
Статья
Курсы: FLINK
Наш сайт
Копирование, размножение, распространение, перепечатка (целиком или частично), или иное использование материала допускается только с письменного разрешения правообладателя ООО "УЦ Коммерсант"