本期内容 : Spark Streaming中的架构设计和运行机制 Spark Streaming深度思考 Spark Streaming的本质就是在RDD基础之上加上Time ,由Time不断的运行触发周而复始的接收数据及产生Job处理数据. 一. ReceiverTracker : Receiver数据接收器的启动.接收数据过程中元数据管理,元数据管理是使用内部的RPC. 根据时间的间隔把数据分配给当前的BatchDuration : 通过Dstreams中的StreamID以及这个DStr…

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有了前文几个步骤的分析和设计,TYPESDK的信息交互流程已经可以正常工作了,但是,这个流程还没有考虑到支付这样的过程中,至关重要的信息安全问题. 在整个交互过程中,游戏服务端,SDK服务端,渠道服务端都属于安全区域,这部分发生的数据交互,基本是可以信任的,只需要作相对简单的处理工作:而客户端,包括游戏客户端,SDK客户端都属于危险区域,在这部分产生的数据和请求,都有可能受到外部的拦截和篡改.因此,我们需要在流程上加以预防和控制. 图1 从示意图1可以看出.针对三类不同安全性的数据流,我们的处理…

Spark Streaming揭秘 Day19 架构设计和运行机制 今天主要讨论一些SparkStreaming设计的关键点,也算做个小结. DStream设计 首先我们可以进行一个简单的理解:DStream就是加上时间维度的RDD.RDD的模板是DStream,DAG的模板是DStreamGraph,RDD的依赖关系就是DStream的依赖关系. 但是,从DStream的设计来看,我们会发现,DStream的操作和RDD并不是一一对应的,DStream并不直接支持join.orderBy等操作…

作者 : 韩曙亮 博客地址 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/42462795 转载请著名出处 相关资源下载 :  -- u-boot 源码 : http://download.csdn.net/detail/han1202012/8342761 -- S3C2440 文档 : http://download.csdn.net/detail/han1202012/8342701 -- S5PV210_iROM_Applicati…

学习目标 总体上了解一下APICloud平台,重点介绍相关的学习资源,入门资料,常见的FAQ等 明确我们这七天要开发一个什么样的APP,明确功能需求,跟上每天的课程节奏,可以课前预习 梳理出对于一款APP,在开发之前(Coding之前),一些通用而又重要的准备工作,适合于所有APP开发,而非单指APICloud 主要内容 APICloud平台介绍 1.1 查看APICloud平台能力 要使用APICloud平台开发APP,很多用户的第一个问题是:APICloud平台能否满足自己的APP开发需求?…

上篇文章详细解析了Receiver不断接收数据的过程,在Receiver接收数据的过程中会将数据的元信息发送给ReceiverTracker:   本文将详细解析ReceiverTracker的的架构设计和具体实现   一.ReceiverTracker的主要功能     ReceiverTracker的主要功能有:     1.在Executor上启动Receivers     2.接受Receiver的注册     3.借助ReceivedBlockTracker来管理Receiver接收数…

本节的主要内容: 一.ReceiverTracker的架构设计 二.消息循环系统 三.ReceiverTracker具体实现 Spark Streaming作为Spark Core基础 架构之上的一个应用程序,其中的ReceiverTracker接收到数据之后,具体该怎么进行数据处理呢?看源码ReceiverSupervisorImpl这个类: /** * Concrete implementation of [[org.apache.spark.streaming.receiver.Recei…

一.分布式任务调度的背景 无论是互联网应用或者企业级应用,都充斥着大量的批处理任务.我们常常需要一些任务调度系统来帮助解决问题.随着微服务化架构的逐步演进,单体架构逐渐演变为分布式.微服务架构.在此背景下,很多原先的任务调度平台已经不能满足业务系统的需求,于是出现了一些基于分布式的任务调度平台. 1.1 分布式任务调度的演进 在实际业务开发过程中,很多时候我们无可避免地需要使用一些定时任务来解决问题.通常我们会有多种解决方案:使用 Crontab 或 SpringCron (当然这种情况可能机器…

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.场景案例简介 1.场景描述 分布式事务在业务系统中是十分常见的,最经典的场景就是电商架构中的交易业务,如图: 客户端通过请求订单服务,执行下单操作,实际上从订单服务上又触发了多个服务链请求,基本步骤如下: 客户端请求在订单服务上创建订单: 订单服务调用账户服务扣款: 订单服务调用库存服务执行库存扣减: 订单通过物流服务,转化为物流运单: 这套流程在电商系统中是基本业务,在实际的开发中远比这里描述的复杂. 2.服务时序图 上述1中是业务…

本期内容 : ReceiverTracker的架构设计 消息循环系统 ReceiverTracker具体实现 一. ReceiverTracker的架构设计 1. ReceiverTracker可以以Driver中的具体自己的算法来在具体的Execute中启动Receiver,启动Receiver的方式会把每个Receiver都封装成为一个Tracker, Tracker是这个Job中唯一的Tracker,实质上讲ReceiverTracker启动Receiver的方式就是封装成一个个Job ,…

Android架构设计和软硬整合完整训练 Android架构设计和软硬整合完整训练:HAL&Framework&Native Service&Android Service&Best Practice 如何理解Android架构设计的初心并开发出搭载Android系统并且具备深度定制和软硬整合能力特色产品,是本课程解决的问题. 课程以Android的五大核心:HAL.Binder.Native Service.Android Service(并以AMS和WMS为例).Vie…

YARN是开源项目Hadoop的一个资源管理系统,最初设计是为了解决Hadoop中MapReduce计算框架中的资源管理问题,但是现在它已经是一个更加通用的资源管理系统,可以把MapReduce计算框架作为一个应用程序运行在YARN系统之上,通过YARN来管理资源.如果你的应用程序也需要借助YARN的资源管理功能,你也可以实现YARN提供的编程API,将你的应用程序运行于YARN之上,将资源的分配与回收统一交给YARN去管理,可以大大简化资源管理功能的开发.当前,也有很多应用程序已经可以构建于Y…

一. 功能综述 OLAP引擎为存储和计算二合一的引擎,自身内部涵盖了对数据的管理以及提供查询能力.底层数据完全规划在引擎内部,外部系统不允许直接操作底层数据,而是需要通过暴露出来的接口来读写引擎内部数据. 目前整体来说OLAP功能由两部分组成:数据管理,查询引擎. 1.1 数据管理 引擎中数据核心概念包括:事实表,维度表,模型表,加速表,其中事实表和维度表统称为Dataset表.数据操作包括以下几点: 事实表创建.定时导入.清理.补数. 维度表创建.定时导入.清理.补数: 模型表创建.删除: 加…

大数据分析的下一代架构--IOTA架构设计实践[下] 原创置顶 代立冬 发布于2018-12-31 20:59:53 阅读数 2151  收藏 展开 IOTA架构提出背景 大数据3.0时代以前,Lambda数据架构成为大数据公司必备的架构,它解决了大数据离线处理和实时数据处理的需求.典型的Lambda架构如下:Lambda架构的核心思想是:数据从底层的数据源开始,经过各样的格式进入大数据平台,然后分成两条线进行计算.一条线是进入流式计算平台,去计算实时的一些指标:另一条线进入批量数据处理离线计算…

一.基本概念 1.RDD Resillient Distributed Dataset 弹性分布式数据集 2.DAG 反映RDD之间的依赖关系 3.Executor 进程驻守在机器上面,由进程派生出很多的线程,然后去执行任务. 4.应用application 5.任务 6.作业Job 一个应用程序提交之后,会生成若干个作业,每个作业,会被切分成很多个任务子集,每个任务子集叫一个阶段.所以说一个作业包含多个RDD以及作用于相应RDD上的各种操作. 7.阶段stage 阶段是作业的基本调度单位,一个…

基本概念 在具体讲解Spark运行架构之前,需要先了解几个重要的概念: RDD:是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)的简称,是分布式内存的一个抽象概念,提供了一种高度受限的共享内存模型: DAG:是Directed Acyclic Graph(有向无环图)的简称,反映RDD之间的依赖关系: Executor:是运行在工作节点(Worker Node)上的一个进程,负责运行任务,并为应用程序存储数据: 应用:用户编写的Spark应用程序: 任务:运行在E…

spark的runtime参考:Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系浪尖分享资料 standalone Spark可以通过部署与Yarn的架构类似的框架来提供自己的集群模式.该集群模式的架构设计与HDFS和Yarn大相径庭,都是由一个主节点多个从节点组成.在Spark 的Standalone模式中:主:为master从:为worker 任务提交流程: spark-submit 提交任务给 Master Master 收到任务请求后通过 LaunchDriver…

对象存储概念及特性 在介绍 QingStor️对象存储内部的的架构和设计原理之前,我们首先来了解一下对象存储的概念,也就是从外部视角看,对象存储有什么特性,我们应该如何使用. 对象存储本质上是一款存储产品,与其他的存储,如文件存储.块存储,功能是类似的,主要的功能都是数据的读和写.最大的不同在于对象存储是把数据作为对象进行管理,这是它最主要的特征,所有的数据在这里面都当做一个对象处理. 对象存储有一些非常鲜明的特点: 它的结构是扁平的,不像文件存储那样有目录层级,在读写数据时不需要对目录进行层层…

[本期推荐]华为云社区6月刊来了,新鲜出炉的Top10技术干货.重磅技术专题分享:还有毕业季闯关大挑战,华为云专家带你做好职业规划. 摘要:本文将会系统地为大家介绍MRS IoTDB的来龙去脉和功能特性,重点为大家介绍MRS IoTDB时序数据库的整体架构设计与实现. 本文分享自华为云社区<MRS IoTDB时序数据库的总体架构设计与实现>,原文作者:cloudsong. MRS IoTDB是华为FusionInsight MRS大数据套件最新推出的时序数据库产品,其领先的设计理念在时序数据库…

此文为个人学习笔记如需系统学习请访问http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1709-2/ 基本概念 *  RDD:是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)的简称,是分布式内存的一个抽象概念,提供了一种高度受限的共享内存模型: *  DAG:是Directed Acyclic Graph(有向无环图)的简称,反映RDD之间的依赖关系: *  Executor:是运行在工作节点(Worker Node)上的一个进程,负责运行任务,并为…

MRS IoTDB时序数据库的总体架构设计与实现 MRS IoTDB是华为FusionInsight MRS大数据套件最新推出的时序数据库产品,其领先的设计理念在时序数据库领域展现出越来越强大的竞争力,得到了越来越多的用户认可.为了大家更好地了解MRS IoTDB,本文将会系统地为大家介绍MRS IoTDB的来龙去脉和功能特性,重点为大家介绍MRS IoTDB时序数据库的整体架构设计与实现. 什么是时序数据库 时序数据库是时间序列数据库的简称,指的是专门对带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序…

背景 一面数据创立于 2014 年,是一家领先的数据智能解决方案提供商,通过解读来自电商平台和社交媒体渠道的海量数据,提供实时.全面的数据洞察.长期服务全球快消巨头(宝洁.联合利华.玛氏等),获得行业广泛认可.公司与阿里.京东.字节合作共建多个项目,旗下知乎数据专栏"数据冰山"拥有超30万粉丝.一面所属艾盛集团(Ascential)在伦敦证券交易所上市,在 120 多个国家为客户提供本地化专业服务. 公司在 2016 年线下机房部署了 CDH 集群,到 2021 年已存储和处理 PB…

Conference架构概述 先贴一下Conference案例的在线地址,UI因为完全拿了微软的实现,所以都是英文的,以后我有空再改为中文的. Conference后台会议管理:http://www.enode.me/conference Conference前台预定座位:http://www.enode.me/registration ENode论坛开源案例:http://www.enode.me/post ENode开源项目地址:https://github.com/tangxuehua/e…

1. 架构设计的目的 对程序进行架构设计的原因,归根到底是为了提高生产力.通过设计使程序模块化,做到模块内部的高聚合和模块之间的低耦合.这样做的好处是使得程序在开发的过程中,开发人员只需要专注于一点,提高程序开发的效率,并且更容易进行后续的测试以及定位问题.但设计不能违背目的,对于不同量级的工程,具体架构的实现方式必然是不同的,切忌犯为了设计而设计,为了架构而架构的毛病.举个简单的例子,一个Android App如果只有3个Java文件,那只需要做点模块和层次的划分就可以,引入框架或者架构反而提…

阅读目录: 1.背景介绍 2.SOA的架构层次 2.1.应用服务(原子服务) 2.2.组合服务 2.3.业务服务(编排服务) 3.SOA化的重构 3.1.保留服务空间,为了将来服务的组合 4.运用DDD+GRASP进行分析和设计(防止主观的判断导致错误的假设) 5.SOA分布式下的数据一致性 5.1.分布式事务(基于DTC的分布式事务) 5.2.事务补偿(提供正向或反向的操作来让数据在业务上是一致的) 5.3.异步EDA(基于异步事件流来实现柔性的分布式事务) 6.总结 1.背景介绍 最近一段时…

阅读目录: 1.背景介绍 2.SOA架构下的显示端架构腐化 3.有效使用防腐层来隔离碎片服务导致显示端逻辑腐烂 4.剥离服务调用的技术组件让其依赖接口 5.将服务的DTO与显示端的ViewModel之间的转换放入防腐层 5.1.转换逻辑过程化,直接写在防腐层的方法中 5.2.转换逻辑对象化,建立起封装.重用结构,防止进一步腐化 6.防腐层的两种依赖倒置设计方法 6.1.事件驱动(防腐层监听显示逻辑事件) 6.2.依赖注入接口 7.总结 1.背景介绍 随着现在的企业应用架构都在向着SOA方向转变,…

App架构设计经验谈:接口的设计 App与服务器的通信接口如何设计得好,需要考虑的地方挺多的,在此根据我的一些经验做一些总结分享,旨在抛砖引玉. 安全机制的设计 现在,大部分App的接口都采用RESTful架构,RESTFul最重要的一个设计原则就是,客户端与服务器的交互在请求之间是无状态的,也就是说,当涉及到用户状态时,每次请求都要带上身份验证信息.实现上,大部分都采用token的认证方式,一般流程是: 用户用密码登录成功后,服务器返回token给客户端: 客户端将token保存在本地,发起后…

阅读目录: 1.背景介绍 2.SOA的架构层次 2.1.应用服务(原子服务) 2.2.组合服务 2.3.业务服务(编排服务) 3.SOA化的重构 3.1.保留服务空间,为了将来服务的组合 4.运用DDD+GRASP进行分析和设计(防止主观的判断导致错误的假设) 5.SOA分布式下的数据一致性 5.1.分布式事务(基于DTC的分布式事务) 5.2.事务补偿(提供正向或反向的操作来让数据在业务上是一致的) 5.3.异步EDA(基于异步事件流来实现柔性的分布式事务) 6.总结 1.背景介绍 最近一段时…

在设计的前夕,设计人员喜欢把领导对未来业务的期望带入到设计目标当中,比如当前业务也不过是接入几千辆车,未来业务增长也不过几万台,但领导很多激情,强势要求二期平台的接入能力要达到20万台,这个要求带入到架构设计当中,很多人立即崩溃了,在设计的时候,意淫出很多奇妙的东西,很复杂的数据库结构或者库表,在设计的初期就早早的确立一些框架如MQ,Memcached,Ehcache等等,在后来的实际运行过程中,由于不熟悉,起到反面的作用,性能差,bug多. 要知道设计和实现,是不同的人或团队在做,如果设计的思…