官方是这么说的: Cluster resources can be under-utilized if the number of parallel tasks used in any stage of the computation is not high enough. For example, for distributed reduce operations like reduceByKey and reduceByKeyAndWindow, the default number of

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. Flink运行时架构 1.1Flink架构 Flink 运行时架构主要包含几个部分:Client.JobManager(master节点)和TaskManger(slave节点). Client:Flink 作业在哪台机器上面提交,那么当前机器称之为Client.用户开发的Program 代码,它会构建

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 从上图可以看出Flink 中的Time大致分为以下三类: 1.Event Time:Event 真正产生的时间,我们称之为Event Time. 2.Ingestion Time:Event 事件被Source拿到,进入Flink处理引擎的时间,我们称之为Ingestion Time. 3.Window

前段时间在公司给大家分享GO语言的一些特性,然后讲到了并发概念,大家表示很迷茫,然后分享过程中我拿来了Rob Pike大神的Slides <Concurrency is not Parallelism>,反而搞的大家更迷茫了,看来大家丢了很多以前的基本知识.后来我就把Pike大神的slide和网上的一些牛人关于Cocurrency和Parallelism的观点做了整理,最终写了本文. 在Rob Pike的<Concurrency is not Parallelism>(http:/

Storm拓扑的并行度(parallelism)介绍 1.Storm分为3个主要实体,用于在Storm集群中运行拓扑        工作进程:Worker Process,也称为Worker        执行器:Executor,即线程Thread        任务:Task        工作进程.执行器.任务三者之间关系如下图:               Topology由一个或多个Spout/Bolt组件构成.        运行中的Topology由一个或多个Supervisor节

组成:一个运行中的拓扑是由什么构成的:工作进程(worker processes),执行器(executors)和任务(tasks)! 在一个 Storm 集群中,Storm 主要通过以下三个部件来运行拓扑: 工作进程(worker processes) 执行器(executors) 任务(tasks).` 下面是他们之间相互关系的简单图示. 在 Worker 中运行的是拓扑的一个子集.一个 worker 进程是从属于某一个特定的拓扑的,在 worker 进程中会运行一个或者多个与拓扑中的组件相

随着对spark的业务更深入,对spark的了解也越多,然而目前还处于知道的越多,不知道的更多阶段,当然这也是成长最快的阶段.这篇文章用作总结最近收集及理解的spark相关概念及其关系. 名词 driver driver物理层面是指输入提交spark命令的启动程序,逻辑层面是负责调度spark运行流程包括向master申请资源,拆解任务,代码层面就是sparkcontext. worker worker指可以运行的物理节点. executor executor指执行spark任务的处理程序,对j

Understanding the Parallelism of a Storm Topology What makes a running topology: worker processes, executors and tasks 在一个Strom集群中,实际运行一个topology有三个主要的实体 Worker processes Executors (threads) Tasks 下面是一张草图简单说明他们之间的关系: A worker process executes a subse

http://blog.itpub.net/28602568/viewspace-2133375/ 转帖 EXPDP 里面 parallel 与 dumpfile 里面的文件数的关系. 但是我这里有一个疑惑 我impdp的时候 导出的parallel 用的是 8 产生了 8个文件 我导入的时候 选择是 4 就报错. 可能导入与导出需要的文件数目必须相同才可以.   同事晚上值班使用expdp备份1TB量的DB,“开并行”备份了5个小时. 命令: expdp compression=all 原因:

今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic,默认为 kafka 的 topic )的关系,大概回答了一下,这里整理一份 首先必须明确的是,Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的,而这个问题其实是问的是: 任务的并发数与 slot 数的关系 最大并发数 = slot 数 这里有两个原因:每个算子的不同并行不能在同一slot,不同的算子可以共享 slot ,所以最大并行度 就等于 slot 数. 这样就

转载:https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/96482120 nohup spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /xx/xx/xx/xx.jar --class com.spark_kudu_parquet.spark_kudu --name spark_kudu --driver-memory 2g --driver-cores 2 --executo

一.学习目标 Oracle数据库,使用OGG集成模式抽取进程启动时,如果没有配置合理的streams_pool_size参数可能会过一段时间就报错abend! 那么我们如何配置这个参数的大小?如何计算? 二.参考文档 从OGG官网检索这个DB参数,没有看到合理的建议信息! 2.1 MOS OGG-02045: Database does not have streams_pool_size initialization parameter configured. The database ini

上一篇 Angular2项目初体验-编写自己的第一个组件 好了,前面简单介绍了Angular2的基本开发,并且写了一个非常简单的组件,这篇文章我们将要学会编写多个组件并且有主从关系 现在,假设我们要做一个博客,博客的的文章具有主从关系,文章和文章详情;现在,我们新建一个Article的文件夹和其组件的基本架构(顺便说一下,我使用的是vs code 有个Angular2 fiels的插件,可以直接建立) 效果如下 我们需要显示博客,那就要建立一个blogdata的数据来源,这里为了方便我们直接采用

运行个JAVA 用sleep去hold住 package org.hjb.test; public class TestOnly { public static void main(String[] args) { System.out.println("sleep .."); try { Thread.sleep(10000000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }   java -Xmx10

 一:函数声明与函数定义表达式在函数调用间的区别 <script type="text/javascript"> doA(); var doA = function(argument) { console.log('执行了') } </script> 结果: <script type="text/javascript"> doA(); function doA(argument) { console.log('执行了') } &l

以上一篇为例子,进行主外键的查询 定义Users.java 和 Role.java Users -- Role 关系为:1对1 即父表关系 Role -- Users 关系为:1对多 即子表关系 下面看2个实体类,贴主要代码 -- Role.java public ForeignCollection<Users> getUsers() { return users; } public void setUsers(ForeignCollection<Users> users) { t

ASP.NET Core的路由是通过一个类型为RouterMiddleware的中间件来实现的.如果我们将最终处理HTTP请求的组件称为HttpHandler,那么RouterMiddleware中间件的意义在于实现请求路径与对应HttpHandler之间的映射关系.对于传递给RouterMiddleware中间件的每一个请求,它会通过分析请求URL的模式并选择并提取对应的HttpHandler来处理该请求.除此之外,请求的URL还会携带相应参数,该中间件在进行路由解析过程中还会根据生成相应的路

EntityFramework 一对一关系映射有很多种,比如主键作为关联,配置比较简单,示例代码: public class Teacher { public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } public virtual Student Student { get; set; } } public class Student { public int Id { get; set; } public string Name

坏味道--狎昵关系(Inappropriate Intimacy) 特征 一个类大量使用另一个类的内部字段和方法. 问题原因 类和类之间应该尽量少的感知彼此(减少耦合).这样的类更容易维护和复用. 解决方法 最简单的解决方法是运用 搬移函数(Move Method) 和 搬移字段(Move Field) 来让类之间斩断羁绊. 你也可以看看是否能运用 将双向关联改为单向关联(Change Bidirectional Association to Unidirectional) 让其中一个类对另一个

学习这个东西挺奇怪的,时间一长就容易忘记,或者记不清楚.今天看到一些UML图的关系,发现有些出入了,索性就写下来,以后再忘记的时候过来看看. 在UML的类图中,常见的有以下几种关系: 继承(Generalization),  实现(Realization), 关联(Association),  依赖(Dependency) 1.继承(Generalization)[继承关系]:表示一般与特殊的关系, 它指定了子类如何特化父类的所有特征和行为. 例如:老虎是动物的一种, 即有老虎的特性也有动物的共

今天遇到了一个情况,以前代码编译没有问题,升级了hbase客户端phoenix驱动,又调整了thrift的关系依赖的位置,放到了这个驱动后面. 如下: 导致了一个thrift接口类编译报错: 检查这个问题,发现jar在,而且org.apache.thrift.protocol.TProtocol.getScheme()方法也在,为什么会报编译失败呢? 真是奇怪! 后来突然想起肯定是jar包冲突造成的,phoenix驱动中肯定含有thrift的jar,而且是低版本的,导致了编译器优先使用了低版本的