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
|
22天前
|
存储 人工智能 大数据
The Past, Present and Future of Apache Flink
本文整理自阿里云开源大数据负责人王峰(莫问)在 Flink Forward Asia 2024 上海站主论坛开场的分享,今年正值 Flink 开源项目诞生的第 10 周年,借此时机,王峰回顾了 Flink 在过去 10 年的发展历程以及 Flink社区当前最新的技术成果,最后展望下一个十年 Flink 路向何方。
312 33
The Past, Present and Future of Apache Flink
|
3月前
|
SQL Java API
Apache Flink 2.0-preview released
Apache Flink 社区正积极筹备 Flink 2.0 的发布,这是自 Flink 1.0 发布以来的首个重大更新。Flink 2.0 将引入多项激动人心的功能和改进,包括存算分离状态管理、物化表、批作业自适应执行等,同时也包含了一些不兼容的变更。目前提供的预览版旨在让用户提前尝试新功能并收集反馈,但不建议在生产环境中使用。
882 13
Apache Flink 2.0-preview released
|
2月前
|
消息中间件 存储 监控
构建高可用性Apache Kafka集群:从理论到实践
【10月更文挑战第24天】随着大数据时代的到来,数据传输与处理的需求日益增长。Apache Kafka作为一个高性能的消息队列服务,因其出色的吞吐量、可扩展性和容错能力而受到广泛欢迎。然而,在构建大规模生产环境下的Kafka集群时,保证其高可用性是至关重要的。本文将从个人实践经验出发,详细介绍如何构建一个高可用性的Kafka集群,包括集群规划、节点配置以及故障恢复机制等方面。
104 4
|
7天前
|
运维 供应链 安全
阿里云先知安全沙龙(武汉站) - 网络空间安全中的红蓝对抗实践
网络空间安全中的红蓝对抗场景通过模拟真实的攻防演练,帮助国家关键基础设施单位提升安全水平。具体案例包括快递单位、航空公司、一线城市及智能汽车品牌等,在演练中发现潜在攻击路径,有效识别和防范风险,确保系统稳定运行。演练涵盖情报收集、无差别攻击、针对性打击、稳固据点、横向渗透和控制目标等关键步骤,全面提升防护能力。
|
29天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深入解析图神经网络:Graph Transformer的算法基础与工程实践
Graph Transformer是一种结合了Transformer自注意力机制与图神经网络(GNNs)特点的神经网络模型,专为处理图结构数据而设计。它通过改进的数据表示方法、自注意力机制、拉普拉斯位置编码、消息传递与聚合机制等核心技术,实现了对图中节点间关系信息的高效处理及长程依赖关系的捕捉,显著提升了图相关任务的性能。本文详细解析了Graph Transformer的技术原理、实现细节及应用场景,并通过图书推荐系统的实例,展示了其在实际问题解决中的强大能力。
155 30
|
9天前
|
存储 监控 安全
网络安全视角:从地域到账号的阿里云日志审计实践
日志审计的必要性在于其能够帮助企业和组织落实法律要求,打破信息孤岛和应对安全威胁。选择 SLS 下日志审计应用,一方面是选择国家网络安全专用认证的日志分析产品,另一方面可以快速帮助大型公司统一管理多组地域、多个账号的日志数据。除了在日志服务中存储、查看和分析日志外,还可通过报表分析和告警配置,主动发现潜在的安全威胁,增强云上资产安全。
|
2月前
|
存储 消息中间件 分布式计算
Cisco WebEx 数据平台:统一 Trino、Pinot、Iceberg 及 Kyuubi,探索 Apache Doris 在 Cisco 的改造实践
Cisco WebEx 早期数据平台采用了多系统架构(包括 Trino、Pinot、Iceberg 、 Kyuubi 等),面临架构复杂、数据冗余存储、运维困难、资源利用率低、数据时效性差等问题。因此,引入 Apache Doris 替换了 Trino、Pinot 、 Iceberg 及 Kyuubi 技术栈,依赖于 Doris 的实时数据湖能力及高性能 OLAP 分析能力,统一数据湖仓及查询分析引擎,显著提升了查询性能及系统稳定性,同时实现资源成本降低 30%。
Cisco WebEx 数据平台:统一 Trino、Pinot、Iceberg 及 Kyuubi,探索 Apache Doris 在 Cisco 的改造实践
|
2月前
|
存储 数据挖掘 数据处理
巴别时代使用 Apache Paimon 构建 Streaming Lakehouse 的实践
随着数据湖技术的发展,企业纷纷探索其优化潜力。本文分享了巴别时代使用 Apache Paimon 构建 Streaming Lakehouse 的实践。Paimon 支持流式和批处理,提供高性能、统一的数据访问和流批一体的优势。通过示例代码和实践经验,展示了如何高效处理实时数据,解决了数据一致性和故障恢复等挑战。
128 61
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习中的卷积神经网络(CNN): 从理论到实践
本文将深入浅出地介绍卷积神经网络(CNN)的工作原理,并带领读者通过一个简单的图像分类项目,实现从理论到代码的转变。我们将探索CNN如何识别和处理图像数据,并通过实例展示如何训练一个有效的CNN模型。无论你是深度学习领域的新手还是希望扩展你的技术栈,这篇文章都将为你提供宝贵的知识和技能。
308 7
|
2月前
|
数据采集 XML 存储
构建高效的Python网络爬虫:从入门到实践
本文旨在通过深入浅出的方式,引导读者从零开始构建一个高效的Python网络爬虫。我们将探索爬虫的基本原理、核心组件以及如何利用Python的强大库进行数据抓取和处理。文章不仅提供理论指导,还结合实战案例,让读者能够快速掌握爬虫技术,并应用于实际项目中。无论你是编程新手还是有一定基础的开发者,都能在这篇文章中找到有价值的内容。

推荐镜像

更多