Flink从入门到放弃⑥—调优与问题排查:从入门到不秃头
一、前言:生产环境的噩梦1.1 你可能遇到过这些问题1.2 本文内容二、资源配置调优2.1 内存模型2.2 内存配置2.3 内存配置建议2.4 并行度设置并行度配置建议:场景建议Kafka Source= Kafka 分区数普通算子= 全局…
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一、前言:生产环境的噩梦1.1 你可能遇到过这些问题1.2 本文内容二、资源配置调优2.1 内存模型2.2 内存配置2.3 内存配置建议2.4 并行度设置并行度配置建议:场景建议Kafka Source= Kafka 分区数普通算子= 全局…
一、前言:为什么需要 CDC?1.1 传统数据同步的痛点1.2 CDC 的价值1.3 什么是 CDC?CDC = Change Data Capture(变更数据捕获)二、CDC 技术方案对比2.1 CDC 实现方式2.2 CDC 工具对比…
一、前言:为什么用 SQL?1.1 DataStream vs SQL同样的功能对比:1.2 Flink SQL 能力二、快速上手2.1 启动 SQL Client2.2 第一个查询2.3 Table API 入门三、动态表与连续查询3.1…
一、前言:时间的困惑1.1 一个让人崩溃的问题这个问题会导致:1.2 本文要解决的问题什么是事件时间、处理时间?Watermark 到底是什么?数据迟到怎么办?各种窗口怎么选?二、三种时间语义2.1 时间语义图解2.2 三种时间详解时间类型…
一、前言:为什么是 Flink?1.1 流处理框架演进1.2 为什么选择 Flink?1.3 Flink vs Spark Streaming维度Spark StreamingFlink处理模型微批 (Micro-batch)真正流处理延迟…
一、前言:OOM 的噩梦本文将覆盖的 OOM 场景:组件常见 OOM 原因SparkShuffle、广播变量、数据倾斜Flink状态过大、背压、序列化Hive/PrestoMap/Reduce 内存、查询复杂度JVM堆内存、元空间、直接内存…
一、前言:三足鼎立的数据湖江湖选型困境:二、背景与定位2.1 发展历程2.2 背景与设计目标项目公司设计目标核心场景HudiUber解决增量更新问题CDC、实时数仓IcebergNetflix解决 PB 级表管理大规模分析Delta Lak…
一、前言:为什么需要 Iceberg?1.1 Hive 的历史包袱1.2 Netflix 的挑战1.3 Iceberg 发展历程二、Iceberg 核心设计2.1 表格式 vs 存储格式表格式的职责:职责说明元数据管理追踪哪些文件属于这张表…
一、前言:数据湖的困境1.1 传统数据湖的痛点1.2 Hudi 的诞生Hudi = Hadoop Upserts Deletes and IncrementalsUber 的工程师发现:打车订单需要频繁更新状态(下单→接单→进行中→完成),…
一、前言:数据架构的演进之路你可能遇到过这些场景:本文将回答的核心问题:如何设计一个既能支持离线分析,又能支持实时查询的数据架构?二、传统批处理架构的困境2.1 经典批处理架构2.2 批处理的痛点三、Lambda 架构:双轨并行3.1 La…
一、前言:调度器江湖本文将对比的调度器:调度器定位背景Airflow工作流编排平台Apache 顶级项目,Airbnb 开源DolphinScheduler分布式调度平台Apache 顶级项目,国产开源XXL-Job分布式任务调度国产开源,…
一、前言:为什么需要工作流调度?还记得你刚入行时是怎么跑定时任务的吗?Crontab 的致命问题:工作流调度器的价值:二、Airflow 是什么?2.1 一句话定义Airflow = 以 Python 代码定义工作流(DAG)的分布式任务调…
一、前言:OLAP 选型之痛每个团队选 OLAP 引擎时都会纠结:ClickHouse 性能强,但运维复杂Doris 好维护,但性能比 ClickHouse 差一点?Presto 灵活,但到底是查询引擎还是 OLAP?还有 Druid、Ky…
一、前言:OLAP 江湖新势力如果说 ClickHouse 是 OLAP 界的"老炮儿",那 Doris 和 StarRocks 就是正在崛起的"新生代"。关系图谱:本文核心问题:Doris/StarRocks 比 ClickHouse 好…
一、前言:速度与激情先看一组对比数据:场景MySQLHiveClickHouse10亿行数据 COUNT超时2分钟0.3秒10亿行数据 GROUP BY别想了5分钟1.2秒10亿行数据聚合分析🤯😰😎ClickHouse 的江湖地位:今天我们…