参考地址:https://www.cnblogs.com/airnew/p/9544683.html 问题一.什么是状态? 问题二.Flink状态类型有哪几种? 问题三.状态有什么作用? 问题四.如何使用状态,实现什么样的API? 问题五.什么是checkpoint与savepoint?问题六.如何使用checkpoint与savepoint?问题七.checkpoint原理是什么? 问题八.什么是有状态的计算? 问题九.使用checkpoint的作用? 一.状态 定义: 一般指一个具体的 ta

[源码解析] 从TimeoutException看Flink的心跳机制 目录 [源码解析] 从TimeoutException看Flink的心跳机制 0x00 摘要 0x01 缘由 0x02 背景概念 2.1 四大模块 2.2 Akka 2.3 RPC机制 2.3.1 RpcEndpoint:RPC的基类 RpcService:RPC服务提供者 RpcGateway:RPC调用的网关 2.4 常见心跳机制 0x03 Flink心跳机制 3.1 代码和机制 3.2 静态架构 3.2.1 Heart

注:本文中的recreate是指当内存不足时,Activity被回收,但再次来到此Activity时,系统重新恢复的过程.例如:当Activity A到Activity B时,如果内存不足,A被回收,但当用户按下Back键返回时,A又会被系统重新创建. 为了便于问题展开,我们首先来看一段最简单的代码 ----------------代码片段1------------------ package com.example.corn.corntest; import android.app.Activ

本文主要介绍WebRTC视频通信中的错误恢复机制(我们翻译和整理的,译者:jiangpeng),最早发表在[这里] 支持原创,转载必须注明出处,欢迎关注我的微信公众号blacker(微信ID:blackerteam). 道路交通与网络交通有很相似之处.就像道路上的车辆一样,网络分包也可能转错了弯,或者因为堵塞导致延迟.但是,网络分包经常会发生丢失,而道路上的车辆很少会出现这张状况.在这篇文章中,我们将讨论媒体流是如何被压缩.通过网络进行传输以及各种错误恢复机制. 1.视频传输.编码与解码 在开始

副本机制 1.副本摆放策略 第一副本:放置在上传文件的DataNode上:如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太慢.CPU不太忙的节点上:第二副本:放置在于第一个副本不同的机架的节点上:第三副本:与第二个副本相同机架的不同节点上:如果还有更多的副本:随机放在节点中: 2.副本系数 1)对于上传文件到HDFS时,当时hadoop的副本系数是几,那么这个文件的块副本数就有几份,无论以后怎么更改系统副本系数,这个文件的副本数都不会改变,也就是说上传到HDFS系统的文件副本数是由当时的系统副本数决定的

在Kubernetes中,可以为Pod里的容器定义一个健康检查探针(Probe),这样Kubernetes会根据这个Probe的返回值决定这个容器的状态,而不是直接以容器是否允许(来自Docker返回的信息)作为依据. apiVersion: v1 kind: Pod metadata: labels: test: liveness name: test-liveness-exec spec: containers: - name: liveness image: busybox args: -

由于隐私浏览器技术的日渐成熟,网站越来越无法通过 Cookie 和网页浏览器特征来追踪用户,但道高一尺魔高一丈,现在这些网站会用 TLS 1.3 中的 TLS 对话恢复机制追踪用户. 你以为禁用浏览器 Cookie 就能避免被网站追踪吗?倡导将 Cookie 追踪选择权还给用户的说法,可能只是烟雾弹,实际上仍能使用最新 TLS 1.3 传输层安全协议追踪用户. 目前网站追踪用户的手段,比较流行的仍然是 Cookie 或通过网页浏览器特征进行辨识,而较少受到关注的技术是基于传输层安全协议(Tran

这是why技术的第29篇原创文章 之前在写<这道Java基础题真的有坑!我求求你,认真思考后再回答.>这篇文章时,我在8.1小节提到了快速失败和失败安全机制. 但是我发现当我搜索"快速失败"或"失败安全"的时候,检索出来的结果百分之90以上都是在说Java集合中是怎么实现快速失败或失败安全的. 在我看来,说到快速失败.失败安全时,我们首先想到的应该是这是一种机制.一种思想.一种模式,它属于系统设计范畴,其次才应该想到它的各种应用场景和具体实现.而不是立马

[白话解析] Flink的Watermark机制 0x00 摘要 对于Flink来说,Watermark是个很难绕过去的概念.本文将从整体的思路上来说,运用感性直觉的思考来帮大家梳理Watermark概念. 0x01 问题 关于Watermark,很容易产生几个问题 Flink 流处理应用中,常见的处理需求/应对方案是什么? Watermark究竟应该翻译成水印还是水位线? Watermark本质是什么? Watermark是如何解决问题? 下面我们就来简要解答这些问题以给大家一个大致概念,在后

Broker 的关机恢复机制 一.Broker关机恢复概述 Broker关机恢复是指恢复 CommitLog.Consume Queue.Index File 等数据文件.Broker 关机分为正常调用命令关机和异常被迫进程停止关机两种情况.恢复过程的设计目标是使进程正常停止的进程实现零数据丢失,异常停止的进程实现最少量的数据丢失.与关机恢复相关的主要文件有两个:abort 和 checkpoint. abort 是一个空文件,标记当前 Broker 是否正常关机,Broker 进程正常启动的时

大家好,今天我们来聊一聊flink的Watermark机制. 这也是flink系列的的第一篇文章,如果对flink.大数据感兴趣的小伙伴,记得点个关注呀. 背景 ​ flink作为先进的流水计算引擎,提供了三种时间概念,这对基于时间的流处理应用提供了多种可能. Event time 指生产设备中每个独立的事件发生的时间,比如用户点击产生的时间. Process time 指正在执行相关进程的机器的系统时间. IngestionTime 指事件进入flink的时间. WaterMark机制主要是用

目录 Flink的窗口机制 1.窗口概述 2.窗口分类 基于时间的窗口 滚动窗口(Tumbling Windows) 滑动窗口(Sliding Windows) 会话窗口(Session Windows) 全局窗口(Global Windows) 基于元素个数的窗口 滚动窗口 滑动窗口 3.窗口函数 ReduceFunction(增量聚合函数) AggregateFunction(增量聚合函数) ProcessWindowFunction(全窗口函数) 4.Key和No Key的窗口区别 Fli

Apache Flink提供了一种容错机制,可以持续恢复数据流应用程序的状态.该机制确保即使出现故障,程序的状态最终也会反映来自数据流的每条记录(只有一次). 从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once),Flink引入了state和checkpoint. state一般指一个具体的task/operator的状态.而checkpoint则表示了一个Flink Job,在一个特定时刻的一份全局状态快照,即包含了所有task/operator的状态. Flin

本文主要介绍 Flink Runtime 的作业执行的核心机制.本文将首先介绍 Flink Runtime 的整体架构以及 Job 的基本执行流程,然后介绍在这个过程,Flink 是怎么进行资源管理.作业调度以及错误恢复的.最后,本文还将简要介绍 Flink Runtime 层当前正在进行的一些工作. 查看原文.

总览 Window 是flink处理无限流的核心,Windows将流拆分为有限大小的"桶",我们可以在其上应用计算. 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 Batch 的一个桥梁. Flink 提供了非常完善的窗口机制. 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

因为两种显卡,amd和nvidia,所以按照parrot官方文档安装驱动,结果可想而知,安装失败--- 内心万马奔腾,去国外论坛也发现很多求助的小伙伴,所以有了我这次随笔,如何恢复你的parrot 黑屏按Alt+ctrl+F1进入终端,输入root密码 执行,移除nvidia apt-get --purge remove nvidia* 因为我心急修复时,删除了别的东西,下面命令,你可以执行,并不影响 更新系统 parrot-upgrade 修复未安装的 apt --fix-broken ins

Redis持久化方式有两种: (1)RDB 对内存中数据库状态进行快照 (2)AOF 把每条写命令都写入文件,类似mysql的binlog日志 RDB 将Redis在内存中的数据库状态保存到磁盘里面,RDB文件是一个经过压缩的二进制文件,通过该文件可以还原生成RDB文件时的数据库状态 RDB的生成方式: (1)执行命令手动生成 有两个Redis命令可以用于生成RDB文件,一个是SAVE,另一个是BGSAVE SAVE命令会阻塞Redis服务器进程,直到RDB文件创建完毕为止,在服务器进程阻塞期间

GlusterFSFS恢复数据都是基于副本卷来说的,GlusterFSFS复制卷是采用镜像的方式做的,并且是同步事务性操作.简单来说就是,某一个客户要写文件时,先把这个文件锁住,然后同时写两个或多个副本,写完后解锁,这个操作才算结束.那么在写某一个副本时发生故障没有写成功,或者运行过程中某一个节点断电了,造成数据丢失了,等等,就能通过另一个副本来恢复. 现在这里说一个疑问:就是GlusterFS写副本时同步写的,就是客户端同时写两份数据,这样就会产生两倍的流量,测2副本的分布式复制卷性能时,能明

TestNg提供了失败重试接口IRetryAnalyzer,需要实现retry方法: package com.shunhe.testngprac.retry; import org.testng.IRetryAnalyzer; import org.testng.ITestResult; /** * 设置testng用例失败重试次数 * Created by shunhe on 2019/2/13. */ public class MyRetryAnalyzer implements IRetr

举例说明 机制 数据页A的lsn为100,数据页B的lsn为200,checkpoint lsn为150,系统lsn为300,表示当前系统已经更新到300,小于150的数据页已经被刷到磁盘上,因此数据页A的最新数据一定在磁盘上,而数据页B则不一定,有可能还在内存中.lsn本身你可以理解为不同时间点的不同操作 page lsn(修改后的页就是脏页,会记录lsn) page lsn 定位找 redo lsn只有page lsn < redo lsn的情况下 才可以应用redo日志,因为如果page