At Most once,At Least once和Exactly once 在分布式系统中,组成系统的各个计算机是独立的.这些计算机有可能fail. 一个sender发送一条message到receiver.根据receiver出现fail时sender如何处理fail,可以将message delivery分为三种语义: At Most once: 对于一条message,receiver最多收到一次(0次或1次). 可以达成At Most Once的策略: sender把message发

先上一张图整体了解Flink中的反压   可以看到每个task都会有自己对应的IG(inputgate)对接上游发送过来的数据和RS(resultPatation)对接往下游发送数据, 整个反压机制通过inputgate,resultPatation公用一个一定大小的memorySegmentPool来实现(Flink 中memorySegment作为内存使用的抽象,类比bytebuffer), 公用一个pool当接收上游数据时Decoder,往下游发送数据时Encoder,都会向pool中请求

上一篇<Flink接收端反压机制>说到因为Flink每个Task的接收端和发送端是共享一个bufferPool的,形成了天然的反压机制,当Task接收数据的时候,接收端会根据积压的数据量以及可用的buffer数量(可用的memorySegment数)来决定是否向上游发送Credit(简而言之就是当我还有空间的时候,我向上游也就是上一个Task的发送端发送一个ack消息,表明我还有空间你可以发送数据过来,如果下游没有给你Credit就证明下游已经堵了,没有空间了也就不能继续往下游发送了) 现在从

前几天在社区群上,有人问了一个问题 既然上游最小水印会决定窗口触发,那如果我上游其中一条流突然没有了数据,我的窗口还会继续触发吗? 看到这个问题,我蒙了???? 对哈,因为我是选择上游所有流中水印最小的一条作为当前水印时间,那万一最小水印的那条流突然里面没有数据了 那我的最小水印不就一直不往前走了,一直是那个没有数据流的水印了吗,因为它的水印最小,而且一直不会更新了 ????然后窗口再也不触发???? 思考了一下,发现好像也对,当我有一个上游的水印没来的时候,我就等着呗,谁知道他是不是延迟了 但

KTHREAD 线程调度 SDT TEB SEH shellcode中DLL模块机制动态获取 <寒江独钓>内核学习笔记(5)   继续我们的线程相关的数据结构的学习.接下来我们学习 KTHREAD,TEB这两个结构. 1. 相关阅读材料 1. <加密与解密3> 2. [经典文章翻译]A_Crash_Course_on_the_Depths_of_Win32_Structured_Exception_Handling.pdf 3. <0 DAY安全: 软件漏洞分析技术>

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 戳原文: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个

前言 Flink 在流程序中支持不同的 Time 概念,就比如有 Processing Time.Event Time 和 Ingestion Time. 下面我们一起来看看这几个 Time: Processing Time Processing Time 是指事件被处理时机器的系统时间. 当流程序在 Processing Time 上运行时,所有基于时间的操作(如时间窗口)将使用当时机器的系统时间.每小时 Processing Time 窗口将包括在系统时钟指示整个小时之间到达特定操作的所有事

前言 目前有许多数据分析的场景从批处理到流处理的演变, 虽然可以将批处理作为流处理的特殊情况来处理,但是分析无穷集的流数据通常需要思维方式的转变并且具有其自己的术语(例如,"windowing(窗口化)"."at-least-once(至少一次)"."exactly-once(只有一次)" ). 对于刚刚接触流处理的人来说,这种转变和新术语可能会非常混乱. Apache Flink 是一个为生产环境而生的流处理器,具有易于使用的 API,可以用于

1.概述 Flink支持有状态计算,根据支持得不同状态类型,分别有Keyed State和Operator State.针对状态数据得持久化,Flink提供了Checkpoint机制处理:针对状态数据,Flink提供了不同的状态管理器来管理状态数据,如MemoryStateBackend. 上面Flink的文章中,有引用word count的例子,但是都没有包含状态管理.也就是说,如果一个task在处理过程中挂掉了,那么它在内存中的状态都会丢失,所有的数据都需要重新计算. 从容错和消息处理的语义

前言 如果你了解 Apache Flink 的话,那么你应该熟悉该如何像 Flink 发送数据或者如何从 Flink 获取数据.但是在某些情况下,我们需要将配置数据发送到 Flink 集群并从中接收一些额外的数据. 在本文的第一部分中,我将描述如何将配置数据发送到 Flink 集群.我们需要配置很多东西:方法参数.配置文件.机器学习模型.Flink 提供了几种不同的方法,我们将介绍如何使用它们以及何时使用它们.在本文的第二部分中,我将描述如何从 Flink 集群中获取数据. 如何发送数据给 Ta

1.State概念理解 在Flink中,按照基本类型,对State做了以下两类的划分:Keyed State, Operator State. Keyed State:和Key有关的状态类型,它只能被基于KeyedStream之上的操作,方法所使用.我们可以从逻辑上理解这种状态是一个并行度操作实例和一种Key的对应, <parallel-operator-instance, key>.Operator State:(或者non-keyed state),它是和Key无关的一种状态类型.相应地我

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.

1 前言 在时间 Time 那一篇中,介绍了三种时间概念 Event.Ingestin 和 Process, 其中还简单介绍了乱序 Event Time 事件和它的解决方案 Watermark 水位线 (看过多篇文章后,决定喊它水位线,因为窗口触发条件是 Watermark > Window_end_time,有点像水流到达水位线后溢出,当然喊它水印也是可以的,全看个人爱好咯~) 前文请翻 时间 Time 和 Watermark,不过前面介绍比较浅,没能很好领会水位线的概念,所以本篇是作为补充,

2. Flink中的数据传输 在一个运行的application中,它的tasks在持续交换数据.TaskManager负责做数据传输.TaskManager的网络组件首先从缓冲buffer中收集records,然后再发送.也就是说,records并不是一个接一个的发送,而是先放入缓冲,然后再以batch的形式发送.这个技术可以高效使用网络资源,并达到高吞吐.类似于网络或磁盘 I/O 协议中使用的缓冲技术. 这里需要注意的是:传输缓冲buffer中的记录,隐含表示的是,Flink的处理模型是基于

一.Flink中的window 1,window简述  window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段.Window 是无限数据流处理的核心,Window 将一个无限的 stream 拆分成有限大小的”buckets”桶,我们可以在这些桶上做计算操作. 2,window类型 window可分为CountWindow和TimeWindow两类:CountWindow:按照指定的数据条数生成一个 Window,与时间无关:TimeWindow:按照时间生成 Window. a)滚动窗口 将数

前言 Flink 是流式的.实时的 计算引擎 上面一句话就有两个概念,一个是流式,一个是实时. 流式:就是数据源源不断的流进来,也就是数据没有边界,但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行,所以这里面就有一个问题,边界怎么确定? 无非就两种方式,根据时间段或者数据量进行确定,根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界,根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界,Flink 中就是这么划分边界的,本文会详细讲解. 实时:就是数据发送过来之后立马就进行相关的计算,然后将结果输出.这里的计算有两种:

窗口 在流处理应用中,数据是连续不断的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理.当然我们可以每来一个消息就处理一次,但是有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页.在这种情况下,我们必须定义一个窗口,用来收集最近一分钟内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算. Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例,所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎,在上面实现了流处理和批处理.而窗口(window)就是从 Streaming 到 Batc

一.为什么需要 window ? 在流处理应用中,数据是连续不断的,即数据是没有边界的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理.当然我们可以每来一个消息就处理一次,但是有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页.在这种情况下,我们必须定义一个窗口,用来收集最近一分钟内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算. 流上的聚合需要由 window 来划定范围,比如 "计算过去的5分钟" ,或者 "最后100个元素的和" . windo

Flink 作为新一代基于事件流的.真正意义上的流批一体的大数据处理引擎,正在逐渐得到广大开发者们的青睐.就从我自身的视角看,最近也是在数据团队把一些原本由 Flume.SparkStreaming.Storm 编写的流式作业往 Flink 迁移,它们之间的优劣对比本篇暂不讨论. 近期会总结一些 Flink 的使用经验和原理的理解,本篇先谈谈 Flink 中的状态和容错机制,这也是 Flink 核心能力之一,它支撑着 Flink Failover,甚至在较新的版本中,Flink 的 Querya

.Net中Remoting通信机制 前言: 本程序例子实现一个简单的Remoting通信案例 本程序采用语言:c# 编译工具:vs2013工程文件 编译环境:.net 4.0 程序模块: Test测试 Talker Server端 Client端 源代码工程文件下载 Test测试程序截图: Talker类: public class Talker : MarshalByRefObject { public void Talk(string word) { System.Console.Write

Objective-C 2.0中的属性机制为我们提供了便捷的获取和设置实例变量的方式,也可以说属性为我们提供了一个默认的设置器和访问器的实现.在学习OC中属性之前我们先要知道为什么要为变量实现getter和setter方法,我们先来了解一下实例的作用域. 实例变量的作用域如下: 1. @public : 共有的,该实例变量谁都可以访问: 2.@protected :受保护的,该实例变量只能在该类和其子类内访问,父类protected的实例变量在子类中是private的默认是protected: