前言 本文主要译自Flink Forward 2017的柏林站中Robert Metzger的有关集群规划的How to size your flink cluster一文.该文中主要是考虑网络资源,博主结合自己的使用经验对文中省略的做了一定补充,同时也非常欢迎大伙留言补充. 本文非直译,原文链接如下:https://www.ververica.com/blog/how-to-size-your-apache-flink-cluster-general-guidelines 文中拿捏不准的地方,

一.flink架构 1.1.集群模型和角色 如上图所示:当 Flink 集群启动后,首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager.由 Client 提交任务给 JobManager,JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行,然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报 给 JobManager.TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输.上述三者均为独立的 JVM 进程. Client 为提交 Job 的客户端,可以是运

1. Kafka概要设计 kafka在设计之初就需要考虑以下4个方面的问题: 吞吐量/延时 消息持久化 负载均衡和故障转移 伸缩性 1.1 吞吐量/延时 对于任何一个消息引擎而言,吞吐量都是至关重要的性能指标.那么何为吞吐量呢?通常来说,吞吐量是某种处理能力的最大值.而对于Kafka而言,它的吞吐量就是每秒能够处理的消息数或者每秒能够处理的字节数.很显然,我们自然希望消息引擎的吞吐量越大越好. 消息引擎系统还有一个名为延时的性能指标.它衡量的是一段时间间隔,可能是发出某个操作与接收到操作响应(r

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1.背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架.其中 Apache Storm(以下简称"Storm")在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的 可靠性保证测试),有管理平台.常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建.而 Apache Flink(以下简称"Flink")在近期倍受关注,具有高吞吐.低延迟.高可靠和精确计算等 特性,对事件窗口有很好的支持,目

11 月 28 - 30 日,北京迎来了入冬以来的第一场雪,2019 Flink Forward Asia(FFA)也在初雪的召唤下顺利拉开帷幕.尽管天气寒冷,FFA 实际到会人次超过 2000,同比去年增加近 100%. Flink Forward 是由 Apache 官方授权举办的会议,每年在欧洲.北美洲.亚洲各举办一场.通过参会不仅可以了解到 Flink 社区的最新动态和发展计划,还可以了解到业界围绕 Flink 生态的生产实践经验,是 Flink 开发者和使用者的盛会.去年 12 月 F

11月28日,Flink Forward Asia 2019 在北京国家会议中心召开,阿里在会上发布Flink 1.10版本功能前瞻,同时宣布基于Flink的机器学习算法平台Alink正式开源,这也是全球首个批流一体的算法平台,旨在降低算法开发门槛,帮助开发者掌握机器学习的生命全周期.在去年的Flink Forward China峰会上,阿里宣布将开源Flink的内部分支Blink,把阿里内部对Flink的优化工作全部开放给开源社区,在业内引发热烈讨论,其中有期待也有怀疑.一年后的今天,阿里是否

Flink基础概念 本文描述Flink的基础概念,翻译自https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/concepts/concepts.html 一.程序(Progrram)和数据流(Dataflows) Flink程序的构建基础为Streams和Transformations.其中Streams为中间结果,而Transformations是将一到多个Streams作为输入,计算产生一到多个Streams作为输出的操作(

十步法的第九步寻求资源支持.资源主要包括人力资源.物力资源和财力资源.人力资源,即需要多少人:物力资源,即需要多少软硬件设备:财力资源,即需要多少预算.根据产品或项目目标,资源估算时要考虑需要什么样的资源.需要多少资源.什么时候需要.谁有权决策. 公司是由不同部门组成的一个有机整体.公司的良好运作离不开各个部门之间的协同和合作.首先需要明确自己所属部门与其他部门之间的相互依存关系,比如与上级部门或同级部门之间的关系.如果资源存在前置条件,而这个前置条件只有上级部门才能满足,那么这种资源就需要向上

Flink产品介绍 目前实时计算的产品已经有两种模式,即共享模式和独享模式.这两种模式都是全托管方式,这种托管方式下用户不需要关心整个集群的运维.其次,共享模式和独享模式使用的都是Blink引擎.这两种模式为用户提供的主要功能也类似, 都提供开发控制台: 开发使用的都是Blink SQL,其中独享模式由于进入了用户的VPC,部署在用户的ECS上,因此可以使用很多底层的API,如UDX: 都提供一套的开箱即用的metric收集.展示功能: 都提供作业监控和报警功能. 最后,在收费模式上,共享模式和

背景 在某地市开展项目的时候,发现数据采集,数据探索,预处理,数据统计,训练预测都需要很多资源,现场资源不够用. 目前该项目的资源3台旧的服务器,每台的资源 内存为128G,cores 为24 (core可暂时忽略,以下仅考虑内存即可) . 案例分析 我们先对任务分别分析,然后分类. 数据采集基于DC,接的是Kafka的源,属于流式,常驻任务.kafka来新数据时才需要资源,空闲时可释放.目前占用的资源情况为:28( topic数)*2(线程数)*1G = 56G,且该值会随着带采集增量表数量的

摘要  :随着社会消费模式以及经济形态的发展变化,将催生新的商业模式.腾讯新闻作为一款集游戏.教育.电商等一体的新闻资讯平台.服务亿万用户,业务应用多.数据量大.加之业务增长.场景更加复杂,业务对实时计算高可靠.可监控.低延时.数据可回溯的要求也越来越迫切.比如新闻广告投放.停单.在线推荐.电商搜索中,更快的响应用户需求.精准计费停单,意味着着更好的用户体验和更多的收入. 接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台.PipeLine 设计模式搭建的实时数据仓库思想.该方案

Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 本课时我们主要介绍 Flink 的编程模型与其他框架比较. 本课时的内容主要介绍基于 Flink 的编程模型,包括 Flink 程序的基础处理语义和基本构成模块,并且和 Spark.Storm 进行比较,Flink 作为最新的分布式大数据处理引擎具有哪些独特的优势呢? Flink 的核心语义和架构模型 我们在讲解 F

<Apache Kafka 实战>读书笔记-认识Apache Kafka 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.kafka概要设计 kafka在设计初衷就是为了解决互联网公司的超级大量级数据的实时传输.为了实现这个目标,kafka在设计之初就需要考虑以下四个方面: 第一:吞吐量/延迟 第二:消息持久化  第三:负载均衡和故障转移 第四:伸缩性 1>.吞吐量/延时介绍 我们先打个比方:若kafka处理一条消息需要花费2ms,那么计算得到的吞吐量不会超过500

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客户关系管理(customer relationship management,CRM)是在二战之后首先由美国IBM.道氏.通用等大型企业提出并运用的一种以有效销售为目的的市场营销思想,其理论基础就是著名的"2/8定则",即80%的利润来自20%的重点客户.CRM被普遍视为现代企业提高竞争力.在成熟市场中高效运作并获取稳定利润的法宝.企业管理离不开"客户关系管理".医院也是如此.把"客户"理念逐步引入到医院管理中,成立专门的客户服务中心,使医院的

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※★◆●PP66 EEPPPPMM SSyysstteemm AAddmmiinniissttrraattiioonn GGuuiiddee 16 R1AApprriill 22001166ContentsPrimavera P6 Administrator Setup Tasks .. 7What's Changed 8Launching the Primavera P6 Administrator 9Launching the Primavera P6 Administrator Local