Flink源码阅读:状态管理
前面我们介绍了 Flink 状态的分类和应用。今天从源码层面再看一下 Flink 是如何管理状态的。
前面我们介绍了 Flink 状态的分类和应用。今天从源码层面再看一下 Flink 是如何管理状态的。
前文中,我们已经了解了 Flink 的三种执行图是怎么生成的。今天继续看一下 Flink 集群是如何启动的。
今天我们一起来了解 Flink 最后一种执行图,ExecutionGraph 的执行过程。
前文我们介绍了 Flink 的四种执行图,并且通过源码了解了 Flink 的 StreamGraph 是怎么生成的,本文我们就一起来看下 Flink 的另一种执行图——JobGraph 是如何生成的。
Flink 中有四种执行图,分别是 StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph 和 Physical Graph。今天我们来看下我们编写的 Flink 程序代码是如何生成 StreamGraph 的。
今天来聊在 Flink 运维过程中比较常见的一个问题:反压。
我们继续来聊 Flink 容错相关的内容。前面在介绍 Checkpoint 和 Savepoint 时提到了 State 的稳定存储,那究竟如何存储以及存储在什么地方呢?相信通过读完本文之后,你会有答案。
现在我们已经了解了 Flink 的状态如何定义和使用,那 Flink 是如何做容错的呢?今天我们一起来了解一下。
Flink 被广泛应用的原因,除了我们前面提到的对时间以及窗口的应用之外,另一点就是它强大的容错机制,以及对 Exactly Once 的支持。
前面我们已经了解了 Flink 几个核心概念,分别是时间、Watermark 已经窗口。今天我们来一起了解下 Flink 是怎么进行多个流的 Join 的。