API资源规范ResourceSpec-实时计算 Flink版-阿里云
名称类型描述示例值object资源规范cpudoublecpu 大小1.0memorystringmemory 大小4Gi
配置Flink作业的可用性与性能监控告警-实时计算 Flink版-阿里云
本文档提供实时计算 Flink 的关键告警指标、告警配置建议及运维实践示例,帮助您更好地监控系统性能并进行故障诊断。
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
摘要:本文整理自阿里云智能集团研究员、开源大数据平台负责人王峰(莫问)老师在云栖大会的开源大数据专场上的分享。主要有以下几个内容: Apache Flink 已经成为业界流计算事实标准Flash 向量化流计算引擎核心技术解读Flash 性能测试数据Flash在阿里集团的落地效果 今天给大家带来的分享是阿里云的开源大数据团队在实时计算领域最...
Flink 新一代流计算和容错问题之将 Flink 的容错与云原生的弹性扩缩容相结合要怎么操作
问题一:容错在 Flink 中为什么重要? 容错在 Flink 中为什么重要? 参考回答: 容错是 Flink 流计算的关键路径,它保证了在发生故障时能够迅速恢复作业,减少数据丢失,保证数据处理的连续性和准确性。 关于本问题的更多回答可点击原文查看: https://developer.aliyun.com/ask/67118...
Flink 新一代流计算和容错问题之Flink 通过 Key Group 管理状态是怎么操作的
问题一:为什么状态重新分配的时间远大于从远端存储读取状态数据的时间? 为什么状态重新分配的时间远大于从远端存储读取状态数据的时间? 参考回答: 状态重新分配涉及将状态数据根据新的并行度切分并分配到各个算子,这一过程比简单的数据读取更复杂,且需要确保数据的一致性和连续性,因此耗时较长。 ...
Flink 新一代流计算和容错问题之如何实现 Generalized Log-Based Incremental Checkpoint
问题一:Generalized Log-Based Incremental Checkpoint 是如何实现的? Generalized Log-Based Incremental Checkpoint 是如何实现的? 参考回答: Generalized Log-Based Incremental Checkpoint 通过将有状态的算子的状态更新同时...
Flink 新一代流计算和容错问题之在有状态的算子中,状态更新是怎么记录的
问题一:Buffer Debloating 如何帮助 Unaligned Checkpoint? Buffer Debloating 如何帮助 Unaligned Checkpoint? 参考回答: Buffer Debloating 通过减少中间流动的数据量,使得 Unaligned Checkpoint 在做快照时需要额外存储的中间数据也变少,从而...
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