Flink批处理自适应执行计划优化
摘要:本文整理自阿里集团爱橙科技高级开发工程师、Apache Flink Contributor孙夏老师在Flink Forward Asia 2024 核心技术(二)专场中的分享。内容主要为以下三部分: 1、自适应逻辑执行计划 2、自适应 Join 算子优化 3、未来展望 01、自适应逻辑执行计划 1.1作业的执行计划 首先,让我们先来简单回顾下目前Flink支持了哪些执行计划。左边...

Flink 批作业的运行时自适应执行管控
摘要:本文整理自阿里云高级技术专家朱翥,在 FFA 核心技术专场的分享。本篇内容是关于在过去的一年中,Apache Flink 对运行时的作业执行管控进行的一些改进。这些改进,让 Flink 可以更好的利用运行时的信息,来灵活的控制作业的执行,从而使得 Flink 批处理作业的执行可以更加的稳定、更有效率,并且更容易运维。详细内容主要分为两个部分:自适应执行计划同源实例的并行执行点击查看直播回放....

《朱翥、贺小令|更快更稳更易用:Flink 自适应批处理能力演》电子版地址
《朱翥、贺小令|更快更稳更易用:Flink 自适应批处理能力演》朱翥、贺小令|更快更稳更易用:Flink 自适应批处理能力演 电子版下载地址: https://developer.aliyun.com/ebook/7765 电子书: </div>

更快更稳更易用: Flink 自适应批处理能力演进
本文整理自阿里巴巴高级技术专家朱翥、阿里巴巴高级技术专家贺小令在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的演讲。主要内容包括:Adaptive Batch SchedulerSpeculative ExecutionHybrid ShuffleDynamic Partition Pruning点击查看原文视频 & 演讲PPT Flink 是流批一体计算框架,早些年主要....

自适应批作业调度器:为 Flink 批作业自动推导并行度
作者|王立杰 & 朱翥点击进入 Flink 中文学习网一、引言对大部分用户来说,为 Flink 算子配置合适的并行度并不是一件容易的事。对于批作业,小的并行度会导致作业运行时间长,故障恢复慢,而不必要的大并行度会导致资源浪费,任务部署和数据 shuffle 开销也会变大。为了控制批作业的执行时长,算子的并行度应该和其需要处理的数据量成正比。用户需要通过预估算子需要处理的数据量来配置并行度....

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