问题一:Flink这里两个页面显示的cpu怎么不太一样?
Flink这里两个页面显示的cpu怎么不太一样?
参考回答:
Flink在不同页面上显示的CPU信息可能有所不同,这取决于它们所关注的方面和使用的度量指标。以下是Flink中两个常见页面上显示的CPU信息以及它们的差异:
- 任务管理器(Task Manager)页面:这个页面显示了每个任务管理器的整体CPU使用情况。它通常根据操作系统提供的CPU利用率统计来计算平均使用率,并显示为一个百分比值。该页面给出了每个任务管理器的汇总信息,可以帮助您了解整个Flink作业的CPU负载情况。
- 任务槽(Task Slot)页面:这个页面显示了每个任务槽的详细CPU使用情况。每个任务槽代表一个并行执行的任务子集,可以在一个或多个任务管理器上运行。任务槽页面提供了每个任务槽的独立CPU利用率,以及与任务槽相关的其他指标,例如网络和内存使用情况。该页面允许您更细粒度地监控每个任务槽的资源情况。
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问题二:Flink这个需求要怎么实现哈?
Flink这个需求要怎么实现哈?我这边有一波数据,主要就2个字段,分别是时间戳和value,例如
t1: 1
t2: 1
t3: 1
t4: 2
t5: 2
t6: 1
t7: 2
t8: 2
我希望筛选出来出来如下的结果
t1-t4 1
t4-t6 2
t6-t7 1
t7-now 2
其实需求的话就是按照value拆出来这个value开始时间和结束时间。
参考回答:
我初步感觉用Flink CEP可以,或者ProcessFunction + State来控制也行。
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问题三:flink sql 多个left join,开启mini batch后乱序,大家有什么解决方案么?
flink sql 多个left join,每个join都是不同的字段。开启mini batch后乱序,大家有什么解决方案么?
参考回答:
在使用 Flink SQL 进行多个 LEFT JOIN
操作时,如果开启了 mini-batch 功能,可能会遇到因为数据乱序导致的问题。Mini-batch 是为了提高吞吐量和减少状态访问频率而设计的,但它可能会引入乱序处理的问题,特别是在涉及时间窗口或顺序敏感的操作时。
解决这个问题的方法通常涉及以下几个方面:
- 调整 Watermark 策略:Watermark 是 Flink 用来处理乱序事件的机制。如果数据乱序严重,可以通过调整 Watermark 的生成策略来应对。比如,可以增加 Watermark 的延迟时间,让系统能够处理更晚到达的数据。
- 优化 Join 逻辑:考虑是否所有的
JOIN
操作都必须使用 mini-batch。在某些情况下,对于特定的JOIN
操作关闭 mini-batch 或者单独处理可能会更有效。 - 使用状态存储和定时器:在更复杂的场景中,可能需要使用 Flink 的底层 API,比如
ProcessFunction
,手动管理状态和定时器来控制数据的处理顺序。 - 调整 Mini-batch 大小:减小 mini-batch 的大小可以减少乱序的影响,但同时也可能降低吞吐量。
- 数据重排序:在某些情况下,可以在
JOIN
操作之前对数据进行重排序,确保数据的时序性。 - 适当的源(Source)配置:确保数据源(Source)配置适当,以最小化乱序数据。例如,如果是从 Kafka 读取数据,可以通过适当的分区策略和消费配置来减少乱序。
- 监控和调试:充分监控你的 Flink 作业,特别是在水印和处理时间上的行为,以便于更好地理解乱序问题的原因并找到最佳解决方案。
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问题四:Flink的web ui页面怎么感觉特别卡 ?
Flink的web ui页面怎么感觉特别卡 ?
一直转 建个文件夹都要等半天
参考回答:
楼主你好,看了你的描述,阿里云Flink的web ui页面卡顿,我先想到的就是你的网络问题,因为一般情况下网络问题是关键,还有就是你的集群资源不够造成的,所以个人觉得你的这个卡顿就是这两个方面造成的。
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问题五:在Flink应该如何定位这个问题?
在Flink应该如何定位这个问题?看起来两个写入busy都还好,但是不知道为啥Cala看起来有反压
参考回答:
当您在Flink中遇到类似的问题,其中两个写入操作表现正常,但Cal看起来有些反压时,可以尝试以下方法来定位和排查问题:
- 检查任务并行度和资源配置:确保每个任务的并行度与可用资源相匹配。如果某个任务的并行度过高,可能会导致资源瓶颈和反压现象。
- 检查数据倾斜:查看数据分布是否不均匀,可能是某些键(Key)或分区(Partition)上的数据过多,导致某些任务处理更多的数据,从而引起反压。可以使用Flink的内置工具,如
KeyGroupStats
或PartitionAssignmentStats
来分析数据倾斜情况。 - 观察水位线(Watermark)和窗口进度:检查水位线是否正常前进,并确保窗口进度不会阻塞。如果窗口无法及时完成处理,可能会导致反压。使用Flink的监控工具,如Flink Web UI或Metrics系统,观察水位线和窗口进度。
- 查看日志和错误信息:检查Flink任务的日志文件,特别是针对Cala任务,查看是否有相关的错误或异常信息。这些信息可能有助于确定问题的根本原因。
- 调整窗口大小和处理时间:尝试调整窗口大小和处理时间的配置,以平衡数据处理的速度和压力。较小的窗口和更短的处理时间可以减轻任务的负载,并可能缓解反压问题。
- 检查网络和硬件资源:确保网络连接畅通,并检查机器的CPU、内存和网络资源是否足够满足任务的需求。
- 使用Flink的监控工具:利用Flink的监控工具来跟踪和诊断任务的性能问题。Flink提供了Web UI、Metrics系统、Event Time分析等工具,可帮助您监视和优化任务的运行情况。
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