实时计算 Flink版产品使用合集之企业级本地部署如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

问题一:Flink的vvr的8.x ds连接器什么时候发呀?


Flink的vvr的8.x ds连接器什么时候发呀?


参考回答:

Apache Flink的VVR(Versioned Value State)是Flink 1.14版本引入的一种新的状态存储后端。关于VVR与DS(Distributed SQL System)连接器的集成,目前官方并没有明确的时间表。


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https://developer.aliyun.com/ask/576336



问题二:Flink这个产品企业级可以本地部署吗?


Flink这个产品企业级可以本地部署吗?


参考回答:

是的,Flink确实可以在本地进行部署。Flink支持多种安装模式,包括Local模式,这是Flink提供的最简单部署模式,可以在单台服务器上运行,适用于日常的开发和调试。此外,Flink还支持在独立集群或者在被 YARN 管理的集群上运行,也能部署在云上。

具体来说,你可以在个人电脑上编写并运行第一个Flink程序,构建你的Flink集群。对于开发和测试环境,Flink提供了Standalone和StandaloneHA模式,这两种模式都是Flink自带的集群。而对于生产环境,则可以选择将计算资源统一由Hadoop YARN管理。


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https://developer.aliyun.com/ask/576335



问题三:Flink这个产品企业级可以本地部署吗?


Flink这个产品企业级可以本地部署吗?


参考回答:

Flink确实可以在本地进行部署。Flink的部署模式有三种常见模式,包括本地模式、Standalone模式和Flink on YARN模式。在本地模式下,Flink适用于本地开发和测试环境,占用的资源较少,部署相对简单。此外,Flink还支持在独立集群或者在被YARN管理的集群上运行,也能部署在云上。对于单机部署,尽管它适用于学习和开发,但并不建议用于生产环境。


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https://developer.aliyun.com/ask/576334



问题四:在Flink有的明细表的流程需要走一个月。如果设置tyler 设置成一个月,状态有可能几十个g。这样操作合适吗?


在Flink有的明细表的流程需要走一个月。如果设置tyler 设置成一个月,状态有可能几十个g。这样操作合适吗?


参考回答:

Flink的有状态流计算引擎可以处理大状态的作业,但确实需要对大状态进行优化才能确保作业的可靠性和性能。当您说明细表流程需要走一个月,且设置Tyler为一个月时,意味着作业的状态可能会非常大,这确实是一个挑战。

对于大状态的作业,需要考虑以下几点:

  1. Checkpoint策略:为了确保作业在发生故障后能够快速恢复,需要选择合适的Checkpoint策略。这包括选择适当的Checkpoint间隔、最小快照间隔等。
  2. StateBackend选择:Flink支持多种StateBackend,如MemoryStateBackend、FsStateBackend和RocksDBStateBackend等。根据状态的大小和应用的需求,选择合适的StateBackend是非常重要的。
  3. 状态存储优化:考虑使用外部存储系统,如Redis或Aerospike,来存储大状态。这样可以避免作业因为状态过大而受到影响。
  4. 任务并行度:调整任务的并行度可以帮助平衡作业的资源需求和状态大小。
  5. 资源管理:确保为作业分配足够的资源,特别是内存和CPU,以满足大状态的需求。


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问题五:Flink版本 从 vvr 8.0.1 升级到 8.0.4 具体怎么操作呢?


Flink版本 从 vvr 8.0.1 升级到 8.0.4 具体怎么操作呢?


参考回答:

升级Flink从vvr 8.0.1到8.0.4,可以参考以下步骤:

  1. 在旧版本的Flink中为需要迁移的作业创建一个Savepoint。这个操作用来备份当前运行的状态和数据,以防在升级过程中出现问题。
  2. 停止正在运行的Flink作业。
  3. 对Flink的配置文件进行修改,以匹配新版本的要求。
  4. 将新版本的Flink解压到一个新的目录中。
  5. 在新的Flink版本下,使用之前在旧版本中创建的Savepoint来恢复作业。这样,作业可以从之前的状态和数据继续执行。
  6. 启动作业并进行验证,确保新版本的Flink能够正常运行作业,且作业的状态和数据都得到了正确的恢复。


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