FLINK Checkpoint 问题咨询 先谢谢各位大佬!
1.环境 FLINK 版本 :1.7.2 运行模式:flink on yarn (yarn single job)
2.配置 状态保存方式:RocksDBStateBackend backend = new RocksDBStateBackend("hdfs:/user/flink", true) 窗口方式:EventTimeSessionWindows.withGap(Time.hours(1)) 计算方式:.aggregate(new MyAggregate(), new MyProcess())
3.数据 数据为设备信息,正常每30秒一条数据,有10万+设备,每秒的数据1.3K左右
4.需求 监测设备超过1小时没有数据,离线报警 设备在线期间在一定规则的情况下每隔30秒输出一次计算(设备基本都在线,设备会在线很长时间)
5.现象 该job运行一段时间(15天左右)就会频繁挂掉,并且Checkpoint增长很快(参见样例数据)
6.咨询问题 a. 超长时间窗口会将整个在线窗口的数据都保存吗?时间窗口的状态是保存在哪里?内存还是RocksDB b.样例数据中每个3次就会有一次增长很快的备份,这个为什么会这样? c.如果时间窗口的数据会一直保留在内存中,是否有办法可以清空数据(超过多长时间的清理或者超过多少条清理)并且保留窗口状态,能够继续进行后续计算? --样例数据 IDStatusAcknowledgedTrigger TimeLatest AcknowledgementEnd to End DurationState SizeBuffered During Alignment 50459/5916:51:3016:51:344s80.1 MB0 B 50359/5916:31:3016:31:333s80.1 MB0 B 50259/5916:11:3016:11:344s80.4 MB0 B 50159/5915:51:3015:52:2353s3.56 GB0 B 50059/5915:31:5115:31:565s76.8 MB0 B 49959/5915:14:1615:14:193s93.8 MB0 B 49859/5914:54:1614:54:203s93.9 MB0 B 49759/5914:34:1614:35:0447s3.54 GB0 B 49659/5914:14:1614:14:203s92.9 MB0 B 49559/5913:54:1613:54:193s92.8 MB0 B 问题可能会比较低级,如果理解有误,麻烦能给纠正一下,谢谢!*来自志愿者整理的flink邮件归档
你好 1. 窗口数据都会保存的,保存在 State 中,在你的例子中,保存在 RocksDB 中 2. 从给的样例看,应该是增量数据变多了,猜测是往 RocksDB 写数据比较频繁,导致 compaction 之前的 sst 文件无用,这个尝试看 RocksDB 的 log 来验证 3. 窗口的状态暂时无法清楚,你可以用 ProcessFunction [1] 来模拟 window,在 ProcessFunction 中可以按照自己的逻辑清理状态数据
[1] https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/dev/stream/operators/process_function.html*来自志愿者整理的flink
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