Flink 靠什么征服饿了么工程师?

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1) at-most-once:即fire and forget,朋友 通常写有有4个 多java的应用,不去考虑源头的offset管理,很多很多 我去考虑

在讲述朋友 应用场景然后,先强调实时计算有有4个 多重要概念, 一致性语义:

下面是目前饿了么平台现状架构图:

应用场景

来源于多个数据源的数据写到kafka里,计算引擎主很多很多 我Storm,Spark和Flink,计算引擎出来的结果数据再落地到各种存储上。

平台现状

目前Storm任务相当于有60 多个,Spark任务有60 个左右,Flink暂时还比较少。

目前朋友 集群规模每天数据量有60 TB,计算次数有60 0000000,节点有60 个。这里要提一下,Spark和Flink全部都有on yarn的,其中Flink onyarn主很多很多 我用作任务间jobmanager隔离, Storm是standalone模式。

1.一致性语义