Apache Flink 实践问题之ZooKeeper 网络瞬断时如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
云原生网关 MSE Higress,422元/月
简介: Apache Flink 实践问题之ZooKeeper 网络瞬断时如何解决

问题一:ZooKeeper 网络瞬断时,Flink JobManager 会遇到什么问题,以及这是如何影响 Flink 作业的?


ZooKeeper 网络瞬断时,Flink JobManager 会遇到什么问题,以及这是如何影响 Flink 作业的?


参考回答:

当 ZooKeeper 集群中的一台服务器出现网络服务瞬断时,Flink JobManager 依赖的 ZooKeeper 连接状态会经历 connected -> Suspended -> lost -> reconnected 的转换。由于 Flink 使用的 curator2.0 组件在遇到 Suspended 状态时会直接将 leader 丢弃,这会导致大部分 Flink 作业进行重启,对业务造成不可接受的影响。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/674905



问题二:Flink 在哪个版本修复了 curator2.0 组件在 ZooKeeper Suspended 状态下的行为问题?


Flink 在哪个版本修复了 curator2.0 组件在 ZooKeeper Suspended 状态下的行为问题?


参考回答:

Flink 在 1.14 版本中修复了 curator2.0 组件在 ZooKeeper Suspended 状态下直接丢弃 leader 的问题。在之前的版本中,用户可能需要重新实现 LeaderLatch 或者修改 ZooKeeperCheckpointIDCounter(针对 Flink 1.8 版本)。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/674906



问题三:在 Flink 1.8 版本下,除了重新写 LeaderLatch 外,还需要做哪些修改来应对 ZooKeeper 的网络瞬断问题?


在 Flink 1.8 版本下,除了重新写 LeaderLatch 外,还需要做哪些修改来应对 ZooKeeper 的网络瞬断问题?


参考回答:

在 Flink 1.8 版本下,除了重新实现 LeaderLatch 外,还需要修改 ZooKeeperCheckpointIDCounter 以确保在 ZooKeeper 网络状态变化时,CheckpointID 的计数器管理能够正确进行,避免因 ZooKeeper 连接问题导致的作业重启。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/674908



问题四:未来在资源利用方向,我们主要会进行哪些探索?


未来在资源利用方向,我们主要会进行哪些探索?


参考回答:

未来在资源利用方向,我们主要会进行 Elastic Scaling 的调研,以及 K8s Yunikorn 资源队列的调研。由于 Flink 上云后存在资源队列管理的问题,我们需要将用户的资源进行分队列管理,以提高资源利用效率和灵活性。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/674910



问题五:在数据湖方向,我们计划进行哪些探索和服务化建设?


在数据湖方向,我们计划进行哪些探索和服务化建设?


参考回答:

在数据湖方向,我们计划首先进行统一流批服务网关的探索,以解决实时数仓中可能采用的不同引擎(如 Flink 和 Spark)之间的服务整合问题。其次,我们将进行数据血缘、数据资产和数据质量服务化的建设,以提升数据管理的效率和质量。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/674911

相关实践学习
基于MSE实现微服务的全链路灰度
通过本场景的实验操作,您将了解并实现在线业务的微服务全链路灰度能力。
相关文章
|
3天前
|
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。
|
5天前
|
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。
33 15
|
10天前
|
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。
357 14
Flink CDC 在货拉拉的落地与实践
|
7天前
|
云安全 安全 网络安全
云计算环境下的网络安全策略与实践
【9月更文挑战第6天】在数字化浪潮中,云计算已成为企业转型和创新的强大引擎。随之而来的网络安全挑战亦日益突出,成为制约云服务发展的关键因素。本文深入探讨了云计算环境中的安全风险,并提出了一系列切实可行的网络安全策略。从基础的数据加密到高级的身份验证机制,再到细致的访问控制和入侵检测系统的应用,我们细致勾勒出一幅全面的云计算安全蓝图。通过实例分析,文章揭示了安全策略在实际场景中的应用效果,并对未来云计算安全的发展趋势进行了前瞻性的预测。旨在为云计算服务提供商和用户双方提供指导,共同构筑更为坚固的网络安全防线。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
深度学习实践:构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行分类
本文详细介绍如何使用PyTorch构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行图像分类。从数据预处理、模型定义到训练过程及结果可视化,文章全面展示了深度学习项目的全流程。通过实际操作,读者可以深入了解CNN在图像分类任务中的应用,并掌握PyTorch的基本使用方法。希望本文为您的深度学习项目提供有价值的参考与启示。
|
10天前
|
监控 安全 网络安全
云计算与网络安全的融合之路:探索云服务中的信息安全实践
【9月更文挑战第3天】在数字化转型的浪潮中,云计算已成为现代企业不可或缺的技术基石。然而,随着数据和应用逐渐迁移至云端,网络安全和信息安全的挑战亦随之升级。本文将深入探讨云计算环境下的网络安全挑战,并分享如何通过策略和技术手段加强云服务的安全防护,确保企业资产与数据的完整性、可用性和保密性。
28 5
|
14天前
|
存储 安全 网络安全
云上防御:云计算中的网络安全实践与策略
【8月更文挑战第31天】在数字时代的浪潮中,云计算已成为企业信息技术架构的心脏。随之而来的网络安全挑战也日益严峻,如何在云端构建坚不可摧的安全防线成为业界关注的焦点。本文将深入探讨云计算环境下的网络安全措施,从基础的数据加密到复杂的入侵检测系统,提供代码示例和实践策略,旨在为读者揭开云计算安全的神秘面纱,并提供实用的安全工具和解决方案。
|
14天前
|
数据采集 Rust 安全
Rust在网络爬虫中的应用与实践:探索内存安全与并发处理的奥秘
【8月更文挑战第31天】网络爬虫是自动化程序,用于从互联网抓取数据。随着互联网的发展,构建高效、安全的爬虫成为热点。Rust语言凭借内存安全和高性能特点,在此领域展现出巨大潜力。本文探讨Rust如何通过所有权、借用及生命周期机制保障内存安全;利用`async/await`模型和`tokio`运行时处理并发请求;借助WebAssembly技术处理动态内容;并使用`reqwest`和`js-sys`库解析CSS和JavaScript,确保代码的安全性和可维护性。未来,Rust将在网络爬虫领域扮演更重要角色。
34 1
|
7天前
|
安全 算法 网络安全
网络安全与信息安全:知识分享与实践
本文将深入探讨网络安全漏洞、加密技术和安全意识等方面的知识。我们将分析常见的网络攻击方式,如病毒、木马和黑客攻击,并介绍如何通过防火墙、入侵检测系统等技术手段来防止这些攻击。同时,我们还将讨论密码学在保护数据安全中的重要性,包括对称加密、非对称加密和哈希函数等概念。最后,我们将强调提高个人和组织的安全意识的重要性,包括定期更新软件、使用强密码和多因素认证等措施。
|
14天前
|
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。
27 0

推荐镜像

更多