阿里云文档 2024-10-22

如何实现Flink+DLF数据入湖与分析

数据湖构建(DLF)可以结合阿里云实时计算Flink版(Flink VVP),以及Flink CDC相关技术,实现灵活定制化的数据入湖。并利用DLF统一元数据管理、权限管理等能力,实现数据湖多引擎分析、数据湖管理等功能。本文为您介绍Flink+DLF数据湖方案具体步骤。

阿里云文档 2024-09-19

Flink+DLF数据入湖与分析实践

阿里云实时计算Flink版结合DLF Paimon Catalog,实现Flink作业结果到数据湖的高效写入和元数据同步,支持无缝对接多种计算引擎并优化数据湖管理,本文为您介绍具体的操作流程。

阿里云文档 2024-07-17

Flink SQL开发调优实践

说明实时计算Flink版控制台界面和功能可能会发生变化,具体请以实际控制台为准。

文章 2023-05-08 来自:开发者社区

日常节省 30%计算资源:阿里云实时计算 Flink 自动调优实践

摘要:本文整理自阿里云开发工程师,Apache Flink Contributor 钟旭阳,在 Flink Forward Asia 2022 生产实践的分享。本篇内容主要分为四个部分:历史背景框架简介案例介绍未来规划点击查看原文视频 & 演讲PPT一、历史背景批作业在算子实际处理数据时,可以提前感知到要处理的这部分数据有多大。从而可以根据数据量的大小,选择合适的资源处理数据。但流作业是....

日常节省 30%计算资源:阿里云实时计算 Flink 自动调优实践
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

Flink RocksDB 状态后端参数调优实践

作者:LittleMagic 截至当前,Flink 作业的状态后端仍然只有 Memory、FileSystem 和 RocksDB 三种可选,且 RocksDB 是状态数据量较大(GB 到 TB 级别)时的唯一选择。RocksDB 的性能发挥非常仰赖调优,如果全部采用默认配置,读写性能有可能会很差。 但是,RocksDB 的配置也是极为复杂的,可调整的参数多达百个,没有放之四海而皆准的优化方案。....

Flink RocksDB 状态后端参数调优实践
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

Flink作业问题分析和调优实践

作者:李康 摘要:本文主要分享 Flink 的 CheckPoint 机制、反压机制及 Flink 的内存模型。对这3部分内容的熟悉是调优的前提,文章主要从以下几个部分分享: 原理剖析 性能定位 经典场景调优 内存调优 Checkpoint 机制 1.什么是 checkpoint 简单地说就是 Flink 为了达到容错和 exactly-once 语义的功能,定期把 state 持久化下...

Flink作业问题分析和调优实践

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实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。

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