如果在在Spark.Flink应用中使用Protobuf 3的包,因为Spark默认使用的是2.5版本的包,提交任务时,可能会报如下异常: com.google.protobuf.CodedInputStream.readStringRequireUtf8()Ljava/lang/String; 针对Spark,可以使用SPARK_CLASSPATH或是指定 --conf spark.executor.extraClassPath 的方式解决,今天在调试Flink程序时,发现还有一种解决方式:

1.启动不起来 查看JobManager日志: WARN org.apache.flink.runtime.webmonitor.JobManagerRetriever - Failed to retrieve leader gateway and port. akka.actor.ActorNotFound: Actor not found for: ActorSelection[Anchor(akka.tcp://flink@t-sha1-flk-01:6123/), Path(/user/

转:https://mp.weixin.qq.com/s/e8lsGyl8oVtfg6HhXyIe4A AI 前线导读:“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务.从智能商业的角度来讲,数据的结果代表了用户的反馈,获取结果的及时性就显得尤为重要,快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策,更好的进行产品迭代,实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用. 更多优质内容请关注微信

1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once.目前flink中支持exactly once的source不多,有kafka source:能实现exactly once的sink也不多,如kafka sink.streamingFileSink,其都要开启checkpoint才能实现exactly once.接下来以FlinkKafkaProducer为例,深入研究其源代码,从而理解flink中的e

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 {

× 目录 [1]图示 [2]概念 [3]说明[4]总结 前面的话 javascript里的关系又多又乱.作用域链是一种单向的链式关系,还算简单清晰:this机制的调用关系,稍微有些复杂:而关于原型,则是prototype.proto和constructor的三角关系.本文先用一张图开宗明义,然后详细解释原型的三角关系 图示 概念 上图中的复杂关系,实际上来源就两行代码 function Foo(){}; var f1 = new Foo; [构造函数] 用来初始化新创建的对象的函数是构造函数.在

出现错误的原因是消费端war没有启动成功, 但是zkClient和Dubbo的对应Thread启动了, web container无法加载对应的类, INFO: Initializing ProtocolHandler ["http-bio-8081"] Jun , :: PM org.apache.coyote.AbstractProtocol init INFO: Initializing ProtocolHandler ["ajp-bio-8010"] Jun

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

在使用protobuf生成相应类文件如java文件的时候需要指定proto的版本, 如: syntax = "proto2"; package my_package; message Person { required string name = 1; required int32 id = 2; optional string email = 3; enum PhoneType { MOBILE = 0; HOME = 1; WORK = 2; } message PhoneNumb

npm install protobufjs -g pbjs proto\IM.Other.proto -t js>proto\IM.Other.js

使用protobuf过程中,需要先对消息结构进行定义,文件以.proto格式结尾.然后要使用google提供的protoc命令行,把.proto文件转成对应的代码文件. protoc --proto_path=IMPORT_PATH --cpp_out=DST_DIR path/to/file.proto 这个步骤看起来非常简单,但是在实际项目中,编译过程文件众多,不可能对这个进行单独生成和编译.新的代码文件要保证能随时更新引入. 最后通过scons,研究了会builder,自己定义了proto

参考 http://blog.csdn.net/qq_16055159/article/details/45115359 书写.proto文件 作用:编写一个 proto 文件,定义我们程序中需要处理的结构化数据,在 protobuf 的术语中,结构化数据被称为 Message.proto 文件非常类似 java 或者 C 语言的数据定义. 编译.proto文件 protoc -I=$SRC_DIR --cpp_out=$DST_DIR $SRC_DIR/addressbook.proto lm

均值是所有训练样本的均值,减去之后再进行训练会提高其速度和精度. 1.caffe下的均值 数据格式是二进制的binaryproto,作者提供了计算均值的文件compute_image_mean, 计算均值时调用: sudo build/tools/compute_image_mean examples/mnist/mnist_train_lmdb examples/mnist/mean.binaryproto 生成的均值文件保存在mean_binaryproto. 2.python格式下的均值(

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

在Flink – Checkpoint 没有描述了整个checkpoint的流程,但是对于如何生成snapshot和恢复snapshot的过程,并没有详细描述,这里补充   StreamOperator /** * Basic interface for stream operators. Implementers would implement one of * {@link org.apache.flink.streaming.api.operators.OneInputStreamOper

  public class StreamTaskState implements Serializable, Closeable { private static final long serialVersionUID = 1L; private StateHandle<?> operatorState; private StateHandle<Serializable> functionState; private HashMap<String, KvStateSnaps

Where did we come from? With the 0.9.0-milestone1 release, Apache Flink added an API to process relational data with SQL-like expressions called the Table API. The central concept of this API is a Table, a structured data set or stream on which relat