你好,欢迎来到第 01 课时,本课时我们主要介绍 Flink 的应用场景和架构模型. 实时计算最好的时代 在过去的十年里,面向数据时代的实时计算技术接踵而至.从我们最初认识的 Storm,再到 Spark 的异军突起,迅速占领了整个实时计算领域.直到 2019 年 1 月底,阿里巴巴内部版本 Flink 正式开源!一石激起千层浪,Flink 开源的消息立刻刷爆朋友圈,整个大数据计算领域一直以来由 Spark 独领风骚,瞬间成为两强争霸的时代. Apache Flink(以下简称 Flink)以其

简介 etcd是CoreOS团队于2013年6月发起的开源项目,它的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库. etcd内部采用raft协议作为一致性算法,基于Go语言实现. etcd 作为服务发现系统, 有以下特点: 简单: 安装配置简单, 且提供了HTTP API进行交互, 使用简单. 安全: 支持SSL证书验证 快速: 根据官方提供的benchmark数据, 单实例支持每秒2k+读操作 可靠: 采用raft算法, 实现分布式系统数据的可用性和一致性 etcd是构建Kub

今天在测试基于etcd的分布式锁过程中,在测试获取锁后,释放之前超出TTL时长的情况下自动延长TTL这部分功能,在延长指定key的TTL时总是返回404错误信息,在对目标KEY更新TTL时目标KEY已不存在. 最终问题排查为ETCD集群3个节点之间的系统时间不一致,因为TTL延长是在KEY创建后单独一个监听线程中进行,在TTL过半之后会更新TTL,因此可能出现更新TTL之前,由于集群中时间超前的节点将目标KEY删除,导致更新TTL时找不到目标KEY的错误. 同步集群所有节点系统时间后问题排除:

配置环境 包括 JAVA_HOME jobmanager.rpc.address jobmanager.heap.mb 和 taskmanager.heap.mb taskmanager.numberOfTaskSlots taskmanager.tmp.dirs slaves文件 启动关闭bin/start-cluster.shbin/stop-cluster.sh   初步使用 public static void main(String[] args) throws Exception {

etcd是一个高可用的键值存储系统,主要用于共享配置和服务发现.etcd是由CoreOS开发并维护的,灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer,它使用Go语言编写,并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性.Raft是一个来自Stanford的新的一致性算法,适用于分布式系统的日志复制,Raft通过选举的方式来实现一致性,在Raft中,任何一个节点都可能成为Leader.Google的容器集群管理系统Kubernetes.开源PaaS平台Cloud Foundry和CoreOS的

Flink resource manager的作用如图,   FlinkResourceManager /** * * <h1>Worker allocation steps</h1> * * <ol> * <li>The resource manager decides to request more workers. This can happen in order * to fill the initial pool, or as a result o

Apache Flink闻名已久,一直没有亲自尝试一把,这两天看了文档,发现在real-time streaming方面,Flink提供了更多高阶的实用函数. 用Apache Flink实现WordCount 下载Apache Flink 0.10.1 启动local模式 bin/start-local.sh 运行scala-shell bin/start-scala-shell.sh remote localhost 6123 Flink中JobManager的默认监听端口是6123 word

InstanceManager用于管理JobManager申请到的taskManager和slots资源 /** * Simple manager that keeps track of which TaskManager are available and alive. */ public class InstanceManager { // ------------------------------------------------------------------------ //

  参考, http://wuchong.me/blog/2016/05/25/flink-internals-window-mechanism/ http://wuchong.me/blog/2016/06/06/flink-internals-session-window/    WindowOperator window operator通过WindowAssigner和Trigger来实现它的逻辑 当一个element到达时,通过KeySelector先assign一个key,并且通过W

org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers;   Trigger public abstract class Trigger<T, W extends Window> implements Serializable { /** * Called for every element that gets added to a pane. The result of this will determine * whether the pane

一.简介 "A highly-available key value store for shared configuration and service discovery." Etcd是coreos开发的分布式服务系统,内部采用raft协议作为一致性算法.作为一个高可用的配置共享.服务发现的键值存储系统,Etcd有以下的特点: 1)简单:安装配置简单,而且提供了 HTTP API 进行交互,使用也很简单 2)安全:支持 SSL 证书验证 3)快速:根据官方提供的数据,单实例支持每秒

本片文章介绍一下 使用docker-machine 搭建docker swarm 集群:docker swarm是docker 官方搭建的容器集群编排工具:容器编排,就是可以使你像使用一太机器一样来使用一个集群,你运行的容器可能会在容器中的任何一个节点上运行: 首先盗一张 docker swarm的架构图: 图片来源 https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/content/swarm/intro.html 在使用 Swarm 管理docker 集群时,

简单说下golang的etcd接口例子.etcd api有v2(http+json)和v3(grpc)两个版本,目前大家都用v2,所以... v2: https://github.com/coreos/etcd/tree/master/client v3: https://github.com/coreos/etcd/tree/master/clientv3 v2 example: package main import ( "log" "time" "g

参考文章:https://github.com/coreos/etcd/blob/master/Documentation/v2/api.mdhttp://www.cnblogs.com/zhengran/p/4299145.html http://www.cnblogs.com/breg/p/5756558.html在云计算时代,如何让服务快速透明地接入到计算集群中,如何让共享配置信息快速被集群中的所有机器发现,更为重要的是,如何构建这样一套高可用.安全.易于部署以及响应快速的服务集群,已经成

网站:https://github.com/coreos/etcd 一些观点:https://yq.aliyun.com/articles/11035 1.etcd是键值存储仓库,配置共享和服务发现2.2379用于客户端通信,2380用于节点通信.3.etcd可以集群使用,也可以单机.不支持密码认证,但可选ssl认证,最好不要走公网.4.数据持久化 5.开机启动 /usr/local/bin/etcd --name=test123 --data-dir=/home/wyt/bin/etcd-v3

etcd Version: 3.0.15Git SHA: fc00305Go Version: go1.6.3Go OS/Arch: linux/amd64 https://github.com/coreos/etcd/blob/master/Documentation/op-guide/configuration.md usage: etcd [flags] start an etcd server etcd --version show the version of etcd etcd -h

etcd api接口 基本操作api: https://github.com/coreos/etcd/blob/6acb3d67fbe131b3b2d5d010e00ec80182be4628/Documentation/v2/api.md 集群配置api: https://github.com/coreos/etcd/blob/6acb3d67fbe131b3b2d5d010e00ec80182be4628/Documentation/v2/members_api.md 鉴权认证api: ht

etcd 是一个高可用的Key/Value存储系统,和其他KV存储系统不同的是,它的灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer,主要用于分享配置和服务发现.利用 etcd 的特性,应用程序可以在集群中共享信息.配置或作服务发现,etcd 会在集群的各个节点中复制这些数据并保证这些数据始终正确. 它的主要优点是: 简单:支持 curl 方式的用户 API (HTTP+JSON) 安全:可选 SSL 客户端证书认证 快速:单实例可达每秒 1000 次写操作 可靠:使用Raft强一致性算法实现分

1.前言 最近在项目中用nginx做反向代理,需要动态生成nginx的配置.大概流程是用户在页面上新增域名.http或https协议以及端口信息,后台会根据域名自动生成一个nginx的server配置,在nginx.conf配置文件中使用include将所有的server配置加载进来.遇到一个问题就是如何动态生成nginx的配置,以及配置更新.在此之前也接触过配置生成及更新,当时配置的格式都是基于xml的,使用protobuf与xml结合,先采用protobuf定义好配置的数据结构,然后将pro

<1>etcd:从应用场景到实现原理的全方位解读 http://www.infoq.com/cn/articles/etcd-interpretation-application-scenario-implement-principle?utm_source=tuicool&utm_medium=referral

如果要考虑易用性和效率,使用rocksDB来替代普通内存的kv是有必要的 有了rocksdb,可以range查询,可以支持columnfamily,可以各种压缩 但是rocksdb本身是一个库,是跑在RocksDBStateBackend中的 所以taskmanager挂掉后,数据还是没了, 所以RocksDBStateBackend仍然需要类似HDFS这样的分布式存储来存储snapshot   kv state需要由rockdb来管理,这是和内存或file backend最大的不同 Abstr