Question

首要：

我是Flink的新手（了解原理并能够创建我需要的任何基本流工作）
我使用Kinesis Analytics运行Flink作业，默认情况下，它使用间隔为1分钟的增量检查点。
Flink作业正在使用FlinkKinesisConsumer和自定义反序列化器（将字节反序列化为一个简单的Java对象，在整个作业中使用）从Kinesis流中读取事件

我想存档的只是简单地计算过去24小时内有多少个ENTITY_ID / FOO和ENTITY_ID / BAR事件。重要的是，此计数应尽可能准确，这就是为什么我使用此Flink功能而不是自己在5分钟的翻滚窗口上进行累加总和的原因。我还希望能够从一开始就具有“总计”事件的计数（而不仅仅是过去24小时），因此我也要在结果中输出过去5分钟的事件计数，以便后期处理应用可以只需花费这5分钟的数据并计算总和即可。（此计数不一定是准确的，如果发生中断并且我丢失了一些计数也可以）

现在，这项工作一直很好，直到上周我们的流量激增了10倍以上。从那以后，Flink变成了香蕉。检查点大小开始逐渐从约500MB增长到20GB，检查点时间大约需要1分钟，并且随着时间的推移逐渐增加。该应用程序开始出现故障，并且永远无法完全恢复，并且事件迭代器的寿命没有回升，因此没有新的事件被消耗。

由于我是Flink的新手，所以我不确定我进行滑动计数的方式是否完全未优化或完全错误。

这是代码关键部分的一小段：

源（MyJsonDeserializationSchema扩展了AbstractDeserializationSchema并仅读取字节并创建Event对象）：

SourceFunction<Event> source =
      new FlinkKinesisConsumer<>("input-kinesis-stream", new MyJsonDeserializationSchema(), kinesisConsumerConfig);

输入事件，简单的java pojo，将在Flink运算符中使用：

public class Event implements Serializable {
  public String entityId;
  public String entityType;
  public String entityName;
  public long eventTimestamp = System.currentTimeMillis();
}

env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

DataStream<Event> eventsStream = kinesis
      .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Event>(Time.seconds(30)) {
        @Override
        public long extractTimestamp(Event event) {
          return event.eventTimestamp;
        }
      })

DataStream<Event> fooStream = eventsStream
      .filter(new FilterFunction<Event>() {
        @Override
        public boolean filter(Event event) throws Exception {
          return "foo".equalsIgnoreCase(event.entityType);
        }
      })

 DataStream<Event> barStream = eventsStream
      .filter(new FilterFunction<Event>() {
        @Override
        public boolean filter(Event event) throws Exception {
          return "bar".equalsIgnoreCase(event.entityType);
        }
      })


StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
    Table fooTable = tEnv.fromDataStream("fooStream, entityId, entityName, entityType, eventTimestame.rowtime");
    tEnv.registerTable("Foo", fooTable);
    Table barTable = tEnv.fromDataStream("barStream, entityId, entityName, entityType, eventTimestame.rowtime");
    tEnv.registerTable("Bar", barTable);

Table slidingFooCountTable = fooTable
      .window(Slide.over("24.hour").every("5.minute").on("eventTimestamp").as("minuteWindow"))
      .groupBy("entityId, entityName, minuteWindow")
      .select("concat(concat(entityId,'_'), entityName) as slidingFooId, entityid as slidingFooEntityid, entityName as slidingFooEntityName, entityType.count as slidingFooCount, minuteWindow.rowtime as slidingFooMinute");

Table slidingBarCountTable = barTable
      .window(Slide.over("24.hout").every("5.minute").on("eventTimestamp").as("minuteWindow"))
      .groupBy("entityId, entityName, minuteWindow")
      .select("concat(concat(entityId,'_'), entityName) as slidingBarId, entityid as slidingBarEntityid, entityName as slidingBarEntityName, entityType.count as slidingBarCount, minuteWindow.rowtime as slidingBarMinute");

    Table tumblingFooCountTable = fooTable
      .window(Tumble.over(tumblingWindowTime).on("eventTimestamp").as("minuteWindow"))
      .groupBy("entityid, entityName, minuteWindow")
      .select("concat(concat(entityName,'_'), entityName) as tumblingFooId, entityId as tumblingFooEntityId, entityNamae as tumblingFooEntityName, entityType.count as tumblingFooCount, minuteWindow.rowtime as tumblingFooMinute");
   
    Table tumblingBarCountTable = barTable
      .window(Tumble.over(tumblingWindowTime).on("eventTimestamp").as("minuteWindow"))
      .groupBy("entityid, entityName, minuteWindow")
      .select("concat(concat(entityName,'_'), entityName) as tumblingBarId, entityId as tumblingBarEntityId, entityNamae as tumblingBarEntityName, entityType.count as tumblingBarCount, minuteWindow.rowtime as tumblingBarMinute");

    Table aggregatedTable = slidingFooCountTable
      .leftOuterJoin(slidingBarCountTable, "slidingFooId = slidingBarId && slidingFooMinute = slidingBarMinute")
      .leftOuterJoin(tumblingFooCountTable, "slidingFooId = tumblingBarId && slidingFooMinute = tumblingBarMinute")
      .leftOuterJoin(tumblingFooCountTable, "slidingFooId = tumblingFooId && slidingFooMinute = tumblingFooMinute")
      .select("slidingFooMinute as timestamp, slidingFooCreativeId as entityId, slidingFooEntityName as entityName, slidingFooCount, slidingBarCount, tumblingFooCount, tumblingBarCount");

    DataStream<Result> result = tEnv.toAppendStream(aggregatedTable, Result.class);
    result.addSink(sink); // write to an output stream to be picked up by a lambda function

如果有更多使用Flink的经验的人可以对我的计算方式发表评论，我将不胜感激？我的代码是否设计过度？是否有更好，更有效的方法来计数24小时内的事件？

我在Stackoverflow @DavidAnderson的某个地方读过，建议使用地图状态创建我们自己的滑动窗口，并按时间戳将事件切片。但是我不确定这意味着什么，也没有找到任何代码示例来显示它。

Answer 1

您正在其中创建许多窗口。如果您要创建一个大小为24h且滑动时间为5分钟的滑动窗口，这意味着其中将有很多打开的窗口，因此您可能希望您在给定日期收到的所有数据都将在考虑一下，至少要有一个窗口。因此，可以确定的是，检查点的大小和时间会随着数据本身的增长而增长。

要想得到答案，可以重写代码。您需要在此处提供更多详细信息，以了解您到底想达到什么目的。

Flink检查点的大小增长到20GB以上，检查点的时间超过1分钟

1 个答案: