主要抽象 Flink RPC 框架主要抽象了RpcService,RpcEndpoint,RpcGateway,RpcServer这几个接口,具体实现可以采用多种方式,比如:akka,netty RpcService 我理解为RPC框架的引擎,可以用来启动.停止.连接一个RpcEndpoint,以及执行某些异步任务或者周期性调度任务. 主要方法: connect:连接到一个RpcEndpoint,返回一个RpcGateway,然后调用者可以使用此gateway进行远程方法调用. startSer

signalR 专题—— 第四篇 模拟RPC模式的Hub操作   在之前的文章中,我们使用的都是持久连接,但是使用持久连接的话,这种模拟socket的形式使用起来还是很不方便的,比如只有一个唯一的 OnReceived方法来处理业务逻辑,如下图: 1 protected override Task OnReceived(IRequest request, string connectionId, string data) 2 { 3 return Connection.Broadcast(dat

    服务器端     安装 ubuntu 16.04 server     安装 rabbitmq-server     设置 apt 源 curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/rabbitmq/rabbitmq-server/script.python.sh | bash     使用 apt-get install rabbitmq-server 安装 rabbitmq 服务器     按键Y或者 y 确认安装    

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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

在之前的文章中,我们使用的都是持久连接,但是使用持久连接的话,这种模拟socket的形式使用起来还是很不方便的,比如只有一个唯一的 OnReceived方法来处理业务逻辑,如下图: protected override Task OnReceived(IRequest request, string connectionId, string data) { return Connection.Broadcast(data); } 但是在singlaR体系中并不是这样,我们还有更加平易近人的一个类

Elasticsearch 有两种链接模式,即Rest方式(对应端口9200)和RPC方式(对应端口9300)这两种访问效率到底差多少,在同样的业务逻辑下,测试了一波. 用的JMeter进行压力测试 1.先看Rest 吞吐量80多 2.然后是RPC方式 吞吐量200左右

flink中的rpc框架使用的akka.在本节并不详细讲述akka,而是就flink中rpc来讲述akka的部分内容.本节,我从AkkaRpcActor.handleRpcInvocation方法讲起. 看过hadoop.yarn.hive.hbase.presto的rpc框架,感觉flink的通信框架是最容易让人绕晕的.虽然之前也看过一点spark中akka的通信,但现在早已忘得一干二净.如今重拾akka通信,感觉还是挺复杂的.因此,这里特意拿出一节来讲解. 1.这里首先要讲述的是flink中

宏观流程如下图: client端 生成StreamGraph env.addSource(new SocketTextStreamFunction(...)) .flatMap(new FlatMapFunction()) .keyBy("word") .timeWindow(Time.seconds(5)) .reduce(new ReduceFunction()) .print() StreamExecutionEnvironment上的一系列api调用会在env->tran

remote procedure call 服务端 import pika import time connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='localhost')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='rpc_queue') def fib(n): if n == 0: return 0 elif n == 1:

一.软件要求 Flink在所有类UNIX的环境[例如linux,mac os x和cygwin]上运行,并期望集群由一个 主节点和一个或多个工作节点组成.在开始设置系统之前,确保在每个节点上都安装了一下软件: 1.Java1.8.x或更高版本 2.ssh,必须运行sshd才能使用管理远程组件的Flink脚本 在所有集群节点上都具有免密码的ssh和相同的目录结构,将使你可以使用flink脚本来控制所有内容. 二.Flink Standalone模式设置 1.下载 前往Flink官网下载最新版Fli

对于Samba服务器,有两种域安全模式,加入到Windows 2000或者Windows 2003域控制器(DC‘s)控制的域中: RPC 模式 RPC(远程过程调用)模式的域成员是"NT4"样式的域成员,可以在/etc/samba/smb.conf中通过security=domain设定. 只要域控制器运行在混合模式下,Samba的基于RPC的域成员代码更加成熟和稳定可以很好地与Windows2000/2003域控制器工作.混合模式是Windows2000/2003域控制器的默认运行

1. 前言 Apache Flink 是一个分布式流处理引擎,它提供了丰富且易用的API来处理有状态的流处理应用,并且在支持容错的前提下,高效.大规模的运行此类应用.通过支持事件时间(event-time).计算状态(state)以及恰好一次(exactly-once)的容错保证,Flink迅速被很多公司采纳,成为了新一代的流计算处理引擎. 2020 年 2 月 11 日,社区发布了 Flink 1.10.0 版本, 该版本对性能和稳定性做了很大的提升,同时引入了 native Kubernet

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