一.设计思想及介绍 基本思想:“一切数据都是流,批是流的特例” 1.Micro Batching 模式 在Micro-Batching模式的架构实现上就有一个自然流数据流入系统进行攒批的过程,这在一定程度上就增加了延时.具体如下示意图: 2.Native Streaming 模式 Native Streaming 计算模式每条数据的到来都进行计算,这种计算模式显得更自然,并且延时性能达到更低.具体如下示意图: 很明显Native Streaming模式占据了流计算领域 "低延时" 的核…

有状态函数:独立于平台的有状态无服务器堆栈   这是一种在现代基础设施上创建高效.可扩展且一致的应用程序的简单方法,无论规模大小.   有状态函数是一种API,它通过为无服务器架构构建的运行时简化了分布式有状态应用程序的构建.它结合了有状态流处理的优点--处理延迟低.资源受限的大型数据集--以及为支持位置透明性.并发性.可伸缩性和弹性的有状态实体建模的运行时.     它旨在与现代体系结构(如云本机部署)和流行的事件驱动FaaS平台(如AWS Lambda和KNative)配合使用,并提供开箱即…

https://mp.weixin.qq.com/s/noD2Jv6m-somEMtjWTJh3w 本文是根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由阿里巴巴高级开发工程师沙晟阳分享,主要面向于初次接触 Flink.或者对 Flink 有了解但是没有实际操作过的同学.希望帮助大家更顺利地上手使用 Flink,并着手相关开发调试工作. 主要内容: Flink 开发环境的部署和配置 运行 Flink 应用 单机 Standalone 模式 多机 Standalone 模式 Yarn 集群…

本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由 Apache Flink Contributor.网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享.主要分享内容为 Flink Job 执行作业的流程,文章将从两个方面进行分享:一是如何从 Program 到物理执行计划,二是生成物理执行计划后该如何调度和执行. Flink 四层转化流程 Flink 有四层转换流程,第一层为 Program 到 StreamGraph:第二层为 StreamGraph 到 JobGraph:第三层为 JobG…

本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由 Apache Flink PMC,阿里巴巴高级技术专家 孙金城 分享.重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展:Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建:Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用. 一.Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展 1.…

Shiro设计的初衷就是可以运行于任何环境:无论是简单的命令行应用程序还是复杂的企业集群应用.由于运行环境的多样性,所以有多种配置机制可用于配置,本节我们将介绍Shiro内核支持的这几种配置机制.       小贴士:多种配置方案:     Shiro的SecurityManager是和JavaBean兼容的,所以我们可以使用诸如Java.Xml(Spring.Jboss.Guice等).YAML.Json.Groovy等配置方式.   一.基于Java代码的配置     最简单的创建并且使用S…

Shiro的设计目标就是让应用程序的安全管理更简单.更直观.     软件系统一般是基于用户故事来做设计.也就是我们会基于一个客户如何与这个软件系统交互来设计用户界面和服务接口.比如,你可能会说:“如果用户登录了我们的系统,我就给他们显示一个按钮,点击之后可以查看他自己的账户信息.如果没有登录,我就给他显示一个注册按钮.”       上述应用程序在很大程度上是为了满足用户的需求而编写的,即便这个“用户”不是人,而是一个其他的软件系统.你仍然是按照谁当前正在与你的系统交互的逻辑来编写你的逻辑代码…

 一.介绍 看完这个10分钟入门之后,你就知道如何在你的应用程序中引入和使用Shiro.以后你再在自己的应用程序中使用Shiro,也应该可以在10分钟内搞定. 二.概述 关于Shiro的废话就不多说了,详情可以看本系列第一篇博文:Apache Shiro系列一:初识 Apache Shiro可以做什么? 答案是很多,但是在这里我们就不展开说了,如果对这个有兴趣,可以去看Shiro的特性. 三.下载 1)确保安装了1.6及其以上版本的JDK,以及3.0.3以上版本的maven: 2)从Downlo…

聊什么 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化! 什么是JOIN 在<Apache F…

花了四小时,看完Flink的内容,基本了解了原理. 挖个坑,待总结后填一下. 2019-06-02 01:22:57等欧冠决赛中,填坑. 一.概述 storm最大的特点是快,它的实时性非常好(毫秒级延迟).为了低延迟它牺牲了高吞吐,并且不能保证exactly once语义. 在低延迟和高吞吐的流处理中,维持良好的容错是非常困难的,但为了得到有保障的准确状态,人们想到一种替代方法:将连续时间中的流数据分割成一系列微小的批量作业(微批次处理).如果分割得足够小,计算几乎可以实现真正的流处理.因为存在…