一、概述Apache Flink 是一个针对无界和有界数据流进行有状态计算的框架。Flink 自底向上在不同的抽象级别提供了多种 API，并且针对常见的使用场景开发了专用的扩展库，能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。 二、学习笔记 引用本站文章 Flink-理论笔记系列 Joker 三、源码学习 引用本站文章 Flink-源码学习系列 Joker 四、大厂分享 引用本站文章 ...

根据用户通过 Stream API 编写的代码，从 Source 节点开始，每一次 transform 生成一个 StreamNode，两个 StreamNode 通过 StreamEdge 连接在一起,形成 DAG StreamNode 用来代表 operator 的类，并具有所有相关的属性，如并发度、入边和出边等。 StreamEdge表示连接两个StreamNode的边。 当客户端调用 StreamExecution Environment.execute() 方法执行应用程序代码时，就会通过 StreamExecutionEnvironment 中提供的方法生成StreamGraph 对象。StreamGraph 结构描述了作业的逻辑拓扑结构，并以有向无环图的形式描述作业中算子之间的上下游连接关系。下面来看StreamGraph的底层实现及构建过程～～～ 一、概述StreamGraph 结构是由 StreamGraphGenerator 通过 Transformation 集合转换而来的，StreamGraph 实现了Pipeline的接口，且通过有向无环图的结 ...

一个 Flink 流式作业，从 Client 提交到 Flink 集群，到最后执行，总共会经历四种不同的状态。总的来说： Client 首先根据用户编写的代码生成 StreamGraph，然后把 StreamGraph 构建成 JobGraph 提 交给 Flink 集群主节点 然后启动的 JobMaster 在接收到 JobGraph 后，会对其进行并行化生成 ExecutionGraph 后调度 启动 StreamTask 执行。 StreamTask 并行化的运行在 Flink 集群，就是最终的物理执行图状态结构。 一、概述Flink 中的执行图可以分成四层：StreamGraph ==> JobGraph ==> ExecutionGraph ==> 物理执行图。 StreamGraph 根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。用来表示程序的拓扑结构。 JobGraph StreamGraph 经过优化后生成了 JobGraph，提交给 JobManager 的数据结构。主要的优化为，将多个符合条件的节点 chain 在一起 ...

一、概述在Spark中，SQL缓存是重复使用某些计算的常用技术。它有可能加快使用相同数据的其他查询的速度，但如果我们想获得良好的性能，有一些注意事项需要牢记。 CacheManager 是 Spark SQL 中内存缓存的管理者，在 Spark SQL 中提供对缓存查询结果的支持，并在执行后续查询时自动使用这些缓存结果。数据使用 InMemoryRelation 中存储的字节缓冲区进行缓存。CacheManager 通过 SharedState 在 SparkSessions 之间共享。 二、设计CacheManager 负责跟踪查询计划中已经缓存的计算。当 $cache()$ 被调用时，CacheManager 会在引擎盖下被直接调用，它会调出缓存函数被调用的DataFrame的分析逻辑计划，并将该计划存储在名为 cachedData 的索引序列中。 缓存管理器阶段是逻辑规划的一部分，它发生在分析器之后，优化器之前： https://towardsdatascience.com/best-practices-for-caching-in-spark-sql-b22fb0f02d ...

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Flink Job 提交脚本解析当编写好 Flink 的应用程序，正常的提交方式为：打成jar包，通过 flink 命令来进行提交。 flink 命令脚本的底层，是通过 java 命令启动：CliFrontend 类 来启动 JVM 进程执行任务的构造和提 交。 1flink run xxx.jar class arg1 arg2 CliFrontend 提交分析当用户把 Flink 应用程序打成 jar 使用 flink run … 的 shell 命令提交的时候，底层是通过 CliFrontend 来处理。底层的逻辑，**就是通过反射来调用用户程序的 main() 方法执行。** 在刚组建内部，主要有以下几件事要做： 根据 flink 后面的执行命令来确定执行方法(run ==> run(params)) 解析 main 参数，构建 PackagedProgram，然后执行 PackagedProgram 通过反射获取应用程序的 main 方法的实例，通过反射调用执行起来 总的来说，就是准备执行 Program 所需要的配置，jar包，运行主类等的必要的信 ...

当编写好 Flink 的应用程序，正常的提交方式为：打成jar包，通过 flink 命令来进行提交。flink 命令脚本的底层，是通过 java 命令启动：CliFrontend 类 来启动 JVM 进程执行任务的构造和提交。 一、概述当用户构建好 Flink 应用程序后，会在客户端运行 StreamExecutionEnvironment.execute() 方 法生 成 StreamGraph 对象，并将StreamGraph 通过 PipelineExecutor 提交到远程集群中执行。在这个过程中，首先会通过 DataStream API 生成 Transformation转换集合；然后基于 Transformation 转换集合构建 Pipeline 的实现类，也就是 StreamGraph 数据结构；最后再通过PipelineExecutor 将 StreamGraph 转换为 JobGraph 数据结构，并将 JobGraph 提交到集群中运行。 二、提交脚本解析三、源码当编写好 Flink 的应用程序，正常的提交方式为：打成jar包，通过 flink 命令来进行提交 ...

一、概述ShareState 负责保存多个有效 session 之间的共享状态。SharedState 中包含变量: warehousePath、cacheManager、statusStore、externalCatalog、globalTempViewManager、jarClassLoader。这些变量对于所有的 SparkSession 都是公用的。 二、初始化123lazy val sharedState: SharedState = { existingSharedState.getOrElse(new SharedState(sparkContext, initialSessionOptions))} 综上可以看出，SparkSession 重用 sharedState，但是会新 $clone$ 或者创建新的 sessionState，但是如果在创建多个 SparkSession 时，传入的 existingSharedState 都为空，则多个 SparkSession 也会创建多个 sharedState。 2.1. 解析和处理 S ...

一、概述对于 7x24 小时不间断运行的流式系统来讲，保证集群核心组件的高可用是非常重要的。Flink 集群在运行时中主要通过 HighAvailabilityServices 公共基础服务来创建和初始化核心组件的高可用服务 二、 HighAvailabilityServices当启动集群运行时的时候，会初始化 HighAvailabilityServices 高可用基础服务实现。ClusterEntrypoint 会在 initializeServices() 方法中调用 createHaServices() 方法创建 HighAvailabilityServices。 1haServices = createHaServices(configuration, ioExecutor); HighAvailabilityServices 主要分为 AbstractNonHaServices 和 ZooKeeperHaServices 两种类型， AbstractNonHaServices 实际上不提供高可用能力 ZooKeeperHaServices 通过 ZooKeeper ...