Flink中支持的BLOB文件类型 jar包 被user classloader使用的jar包 高负荷RPC消息 1. RPC消息长度超出了akka.framesize的大小 2. 在HA摸式中,利用底层分布式文件系统分发单个高负荷RPC消息,比如: TaskDeploymentDescriptor,给多个接受对象. 3. 失败导致重新部署过程中复用RPC消息 TaskManager的日志文件 为了在web ui上展示taskmanager的日志 按存储特性又分为两类 PERMANENT_BLO

前面说到了  Flink的JobManager启动(源码分析)  启动了TaskManager 然后  Flink的Job启动JobManager端(源码分析)  说到JobManager会将转化得到的TDD发送到TaskManager的RPC 这篇主要就讲一下,Job在TaskManager端是如何启动的 先来看一下,TaskManager端用来接收JobManager发送过来的TDD对象的RPC接口 在TaskExecutor.java中 这个方法用于接收了一个TaskDeploymentD

一.Flink与其他流处理方式的对比分析 ·1.Flink特点: Apache Flink 是一个开源的分布式,高性能,高可用,准确的流处理框架. 主要由 Java 代码实现. 支持实时流(stream)处理和批(batch)处理,批数据只是流数据的一个极限特例. Flink原生支持了迭代计算.内存管理和程序优化. 2.Flink架构  3.Flink基本组件介绍

整个Flink集群的角色分为Jobmanager和TaskManager 以Standalone为例来看一下脚本里面是怎样启动集群的 找到源码的dist这里面包含了启动的脚本文件 standalone模式下我们通过start-cluster.sh这个脚本启动 来看下里面具体做了什么 在最后调用了jobmanager.sh start 这个脚本和config.sh  中的TMSlaves 这个方法,分别启动了jobmanager和taskmanager 先看一下Jobmanager 在jobman

先上张图整体了解Flink中的异步io 阿里贡献给flink的,优点就不说了嘛,官网上都有,就是写库不会柱塞性能更好 然后来看一下, Flink 中异步io主要分为两种 一种是有序Ordered 一种是无序UNordered 主要区别是往下游output的顺序(注意这里顺序不是写库的顺序既然都异步了写库的顺序自然是无法保证的),有序的会按接收的顺序继续往下游output发送,无序就是谁先处理完谁就先往下游发送 两张图了解这两种模式的实现 有序:record数据会通过异步线程写库,Emitter是

其实CEP复杂事件处理,简单来说你可以用通过类似正则表达式的方式去表示你的逻辑,表现能力非常的强,用过的人都知道 开篇先偷一张图,整体了解Flink中的CEP中的  一种重要的图  NFA非确定有限状态机 FlinkCEP在运行时会将用户的逻辑转化成这样的一个NFA Graph (nfa对象) graph 中包含状态(Flink中State对象),以及连接状态的边(Flink中StateTransition对象) 当从一个State跳变到另一个State时需要通过一条边StateTransiti

流式计算中处理延迟是一个非常重要的监控metric flink中通过开启配置   metrics.latency.interval  来开启latency后就可以在metric中看到askManagerJobMetricGroup/operator_id/operator_subtask_index/latency指标了 如果每一条数据都打上时间监控 输出时间- 输入时间,会大量的消耗性能 来看一下flink自带的延迟监控是怎么做的 其实也可以想到原理很简单,就是在source周期性的插入一条特

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

saiku不仅可以对传统的RDBMS里面的数据做OLAP分析,还可以对Nosql数据库如Hbase做统计分析. 本文简单介绍下一个使用saiku去查询分析hbase数据的例子. 1.phoenix和hbase的关系 我们知道:hbase虽然好用,但是想用jdbc方式来查询数据单纯的hbase是办不到的,这里需要借助一个JDBC中间件名叫phoenix(英文:凤凰)来实现对HBASE的JDBC查询.在phoenix中可以用简单的sql语句来访问hbase的数据.中间的转换对用户是透明的. 安装只需

jQuery源码分析系列(持续更新) jQuery的源码有些晦涩难懂,本文分享一些我看源码的方法,每一个模块我基本按照这样的顺序去学习. 当我读到难度的书或者源码时,会和<如何阅读一本书>结合起来进行学习.推荐读读这本书,你可以从这里和这里下载. 第一部分:检视阅读 1. 收集参考资料:官方文档.书籍.百度/谷歌,专题/博客等,快速的浏览,对涉及的知识点.范围.深度.是否有参考意义等有大致的了解和判断,知道这些文章的作者想要解释或解决什么问题. 第二部分:分析阅读 2. 细读官方文档,官方有非

Part5情感分析 这是本系列的最后一篇文章,该.事实上这种单一文本挖掘的每一个部分进行全部值获取水落石出细致的研究,0基础研究阶段.用R里面现成的算法,来实现自己的需求,当然还參考了众多网友的智慧结晶,所以也想把我的收获总结出来分享给大家,希望也能像我一样在看大家的分享时得到自己的启示. 网上翻了下中文文本情感分析的一些文章,再回忆了一下我自己做情感分析的方法,认为我的想法真的是简单粗暴直接. 这是一篇介绍中文文本情感分析倾向的论文.http://wenku.baidu.com/link?ur

整个Flink的Job启动是通过在Driver端通过用户的Envirement的execute()方法将用户的算子转化成StreamGraph,然后得到JobGraph通过远程RPC将这个JobGraph提交到JobManager对应的接口 JobManager转化成executionGraph.deploy(),然后生成TDD发给TaskManager,然后整个Job就启动起来了 这里来看一下Driver端的实现从用户的Envirement.execute()方法作为入口 这里的Envirem

通过前面的文章了解到 Driver将用户代码转换成streamGraph再转换成Jobgraph后向Jobmanager端提交 JobManager启动以后会在Dispatcher.java起来RPC方法submitJob(jobGraph),用于接收来自Driver转化得到的JobGraph来启动任务 具体来看jobGraph提交到JobManager的submitJob方法 前面都是一些调用链没有什么好讲的,最后到createJobManager( )方法这里 先看一下1,创建了一个jobm

使用flink-1.9.0进行的测试,在不同的并行度下,Flink对事件时间的处理逻辑不同.包括1.1在并行度为1的本地模式分析和1.2在多并行度的本地模式分析两部分.通过理论结合源码进行验证,得到具有说服力的结论. 一.使用并行度为1的本地模式测试 1.1.Flink时间时间窗口代码,使用SocketSource: package com.mengyao.flink.stream.window; import java.text.SimpleDateFormat; import java.ut

一.Flink与Storm两个框架的对比 二.Flink 的特性 1.高吞吐.低延迟.高性能 2.支持带事件的窗口(window) 操作:time.count.session.data-driven 3.支持有状态计算的 exactly once 语义 4.支持具有反压功能的持续流模型 5.支持基于轻量分布式快照(snapshot) 实现的容错 6.同时支持 batch on streaming 处理和Streaming 处理 7.Flink 在JVM内部实现了自己的内存管理 8.支持迭代计算(

实验数据: 实验文件: ? 001 002 003 004 005 006 007 008 009 010 011 012 013 014 015 016 017 018 019 020 021 022 023 024 025 026 027 028 029 030 031 032 033 034 035 036 037 038 039 040 041 042 043 044 045 046 047 048 049 050 051 052 053 054 055 056 057 058 059

Basic Text Analysis with Command Line Tools in Linux | William J Turkel 这篇文章非常清楚的介绍了如何使用Linux的命令行工具进行文本分析,统计一本书中每个词出现的频率. 使用了如下的命令: wget file head tail cp ls less sed wc grep tr sort uniq 对于Windows用户,可以通过cygwin在Windows下安装linux的这些强大的命令.

一.使用背景 目前项目中,采用的是微服务框架,对于日志,采用的是logback的配置,每个微服务的日志,都是通过File的方式存储在部署的机器上,但是由于日志比较分散,想要检查各个微服务是否有报错信息,需要挨个服务去排查,比较麻烦.所以希望通过对日志进行聚合,然后通过监控,能够快速的找到各个微服务的报错信息,快速的排查. 二.ELK分析 对于ELK,主要是分为Elastic Search.Logstash和Kibana三部分:其中Logstash作为日志的汇聚,可以通过input.filter.

import * as types from '../mutation-types' const state = { btnCode: getBtnCode(), } const mutations = { getBtnObj(state, btnCodeObj) { // 登录成功后获取--按钮权限 state.btnCode = btnCodeObj; }, } const getters = { btnCode: state => state.btnCode } const actions

1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件,即可以用作基于离线分布式计算,也可以应用于实时计算.Flink的核心是转化为流进行计算.Flink三个核心:Source,Transformation,Sink.其中Source即为Flink计算的数据源,Transformation即为进行分布式流式计算的算子,也是计算的核心,Sink即为计算后的数据输出端.Flink Source原生支持包括Kafka,ES,RabbitMQ等一些通用的消息队列组件或基于文本的高性能非关系型数据库.而

摘自Flink官网https://flink.apache.org/ 最近看到公司有Flink平台,正好做过storm和spark streaming上的业务,借着这个机会把flink也学了.正好比较下他们之间的优缺点. 一.流式处理平台 1.Storm Topology为处理拓扑图 组成: (1)Spout. 数据分发中心. (2)Bolt. 数据处理中心 数据单元为Tuple.在Bolt处理完的数据可以发射给下一个Bolt.此时接收到的为Tuple. 缺点: (1)消息传输保证为At lea