Apache Flink 实践问题之Flume与Hadoop之间的物理墙问题如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: Apache Flink 实践问题之Flume与Hadoop之间的物理墙问题如何解决

问题一:在处理信令数据时,Flume集群经常遇到哪些问题?


在处理信令数据时,Flume集群经常遇到哪些问题?


参考回答:

在处理信令数据时,Flume集群经常遇到的问题包括:Flume channel full的报警提示、防火墙超限报警、Flume写Kafka时Kafka发送端超时报警,以及下游Spark Streaming处理信令数据时的不稳定性。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/674889



问题二:信令数据处理中遇到的性能问题和架构设计问题分别是什么?


信令数据处理中遇到的性能问题和架构设计问题分别是什么?


参考回答:

信令数据处理中遇到的性能问题主要包括Kafka写入频繁超时和Flume发送数据无法达到网卡上限速度;架构设计问题则涉及组件多导致维护成本高、组件职责不清晰(如Flume中存在数据清洗逻辑)以及Spark逻辑和处理逻辑复杂、存在多处shuffle导致处理性能不稳定。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/674891



问题三:如何解决Flume与Hadoop之间的物理墙问题?


如何解决Flume与Hadoop之间的物理墙问题?


参考回答:

虽然文中没有直接提到解决Flume与Hadoop之间物理墙的具体措施,但通常可以通过优化网络配置、增加网络带宽、使用更高效的数据传输协议(如Kafka Connect)或调整Flume和Hadoop集群的部署位置来减少物理墙对数据传输的影响。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/674892



问题四:Spark Streaming在处理信令数据时为什么会出现不稳定的情况?


Spark Streaming在处理信令数据时为什么会出现不稳定的情况?


参考回答:

Spark Streaming在处理信令数据时出现不稳定的情况,可能是由于Spark Streaming的逻辑和处理逻辑过于复杂,导致多处shuffle操作,从而影响了处理性能。此外,数据处理过程中的资源竞争、网络延迟等因素也可能导致处理不稳定。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/674894



问题五:为了解决PRO写入Kafka超时的问题,进行了哪些优化措施?


为了解决PRO写入Kafka超时的问题,进行了哪些优化措施?


参考回答:

为了解决PRO写入Kafka超时的问题,我们优化了防火墙端口,调整了Kafka服务器的性能参数,并在Kafka服务器端进行了性能调优。然而,这些措施并未完全解决问题,于是我们进一步优化了客户端参数,特别是batch.size设置为256兆,buffer.memory设置为128兆,但即便如此,也未达到网卡的最大速度。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/674896

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
相关文章
|
1月前
|
SQL 消息中间件 关系型数据库
Apache Doris Flink Connector 24.0.0 版本正式发布
该版本新增了对 Flink 1.20 的支持,并支持通过 Arrow Flight SQL 高速读取 Doris 中数据。
|
1月前
|
SQL 存储 API
Flink实践:通过Flink SQL进行SFTP文件的读写操作
虽然 Apache Flink 与 SFTP 之间的直接交互存在一定的限制,但通过一些创造性的方法和技术,我们仍然可以有效地实现对 SFTP 文件的读写操作。这既展现了 Flink 在处理复杂数据场景中的强大能力,也体现了软件工程中常见的问题解决思路——即通过现有工具和一定的间接方法来克服技术障碍。通过这种方式,Flink SQL 成为了处理各种数据源,包括 SFTP 文件,在内的强大工具。
102 15
|
2月前
|
消息中间件 监控 数据挖掘
基于RabbitMQ与Apache Flink构建实时分析系统
【8月更文第28天】本文将介绍如何利用RabbitMQ作为数据源,结合Apache Flink进行实时数据分析。我们将构建一个简单的实时分析系统,该系统能够接收来自不同来源的数据,对数据进行实时处理,并将结果输出到另一个队列或存储系统中。
116 2
|
2月前
|
消息中间件 运维 Kafka
Apache Flink 实践问题之达到网卡的最大速度如何解决
Apache Flink 实践问题之达到网卡的最大速度如何解决
37 2
|
22天前
|
消息中间件 资源调度 API
Apache Flink 流批融合技术介绍
本文源自阿里云高级研发工程师周云峰在Apache Asia Community OverCode 2024的分享,内容涵盖从“流批一体”到“流批融合”的演进、技术解决方案及社区进展。流批一体已在API、算子和引擎层面实现统一,但用户仍需手动配置作业模式。流批融合旨在通过动态调整优化策略,自动适应不同场景需求。文章详细介绍了如何通过量化指标(如isProcessingBacklog和isInsertOnly)实现这一目标,并展示了针对不同场景的具体优化措施。此外,还概述了社区当前进展及未来规划,包括将优化方案推向Flink社区、动态调整算子流程结构等。
300 31
Apache Flink 流批融合技术介绍
|
1月前
|
消息中间件 canal 数据采集
Flink CDC 在货拉拉的落地与实践
陈政羽在Apache Asia Community Over Code 2024上分享了《货拉拉在Flink CDC生产实践落地》。文章介绍了货拉拉业务背景、技术选型及其在实时数据采集中的挑战与解决方案,详细阐述了Flink CDC的技术优势及在稳定性、兼容性等方面的应用成果。通过实际案例展示了Flink CDC在提升数据采集效率、降低延迟等方面的显著成效,并展望了未来发展方向。
450 14
Flink CDC 在货拉拉的落地与实践
|
2月前
|
Oracle 关系型数据库 新能源
Flink CDC 在新能源制造业的实践
本文撰写自某新能源企业的研发工程师 单葛尧 老师。本文详细介绍该新能源企业的大数据平台中 CDC 技术架构选型和 Flink CDC 的最佳实践。
406 13
Flink CDC 在新能源制造业的实践
|
2月前
|
数据采集 分布式计算 Kubernetes
Apache Flink 实践问题之ZooKeeper 网络瞬断时如何解决
Apache Flink 实践问题之ZooKeeper 网络瞬断时如何解决
48 4
|
2月前
|
Java 微服务 Spring
驾驭复杂性:Spring Cloud在微服务构建中的决胜法则
【8月更文挑战第31天】Spring Cloud是在Spring Framework基础上打造的微服务解决方案,提供服务发现、配置管理、消息路由等功能,适用于构建复杂的微服务架构。本文介绍如何利用Spring Cloud搭建微服务,包括Eureka服务发现、Config Server配置管理和Zuul API网关等组件的配置与使用。通过Spring Cloud,可实现快速开发、自动化配置,并提升系统的伸缩性和容错性,尽管仍需面对分布式事务等挑战,但其强大的社区支持有助于解决问题。
51 0
|
2月前
|
消息中间件 Java 数据处理
揭秘Apache Flink的Exactly-Once神技:如何在数据流海中确保每条信息精准无误,不丢不重?
【8月更文挑战第26天】Apache Flink 是一款先进的流处理框架,其核心特性 Exactly-Once 语义保证了数据处理的精准无误。尤其在金融及电商等高要求场景下,该特性极为关键。本文深入解析 Flink 如何实现 Exactly-Once 语义:通过状态管理确保中间结果可靠存储;利用一致的检查点机制定期保存状态快照;以及通过精确的状态恢复避免数据重复处理或丢失。最后,提供一个 Java 示例,展示如何计算用户访问次数,并确保 Exactly-Once 语义的应用。
56 0

推荐镜像

更多