在做性能压测的时候,你是不是有只能看到测试报告? 在做性能压测的时候,你是不是想知道每一个方法执行了多长时间? Pinpoint几乎可以帮助你查看你想看到的每一个细节. Pinpoint是什么? Pinpoint是一款全链路分析工具,提供了无侵入式的调用链监控.方法执行详情查看.应用状态信息监控等功能.基于GoogleDapper论文进行的实现,与另一款开源的全链路分析工具Zipkin类似,但相比Zipkin提供了无侵入式.代码维度的监控等更多的特性. Pinpoint支持的功能比较丰富,可以支

目录 SpringCloud系列教程 | 第十六篇:微服务利剑之APM平台(二)Pinpoint 1. Pinpoint概述 2. Pinpoint主要特性 3. Pinpoint优势 4. Pinpoint架构简介 5. Pinpoint数据结构简介 6. Pinpoint版本依赖 7. Spring Cloud与Pinpoint实战 8. 小结 SpringCloud系列教程 | 第十六篇:微服务利剑之APM平台(二)Pinpoint Springboot: 2.1.7.RELEASE Sp

​ "伴随着实时化浪潮的发展和深化,Flink 已逐步演进为实时流处理的领军技术和事实标准.Flink 一方面持续优化其流计算核心能力,不断提高整个行业的流计算处理标准,另一方面沿着流批一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地,但是,随着计算流批统一的逐渐完善的同时,Flink存储的流批统一缺陷显得尤为捉襟见肘" Flink 这几年一直在反复强调流批一体,即:使用同一套 API.同一套开发范式来实现大数据的流计算和批计算,进而保证处理过程与结果的一致性. 但是,之前Flink一直强调的

一.介绍 Pinpoint是用Java编写的大型分布式系统的APM(Application Performance Management应用程序性能管理)工具,受Dapper论文的启发,Pinpoint 通过跟踪分布式应用之间的调用来提供解决方案,以帮助分析系统的总体结构和内部模块之间如何相互联系,

上一篇中我们介绍了为什么需要一个日志系统.为什么云原生下的日志系统如此重要以及云原生下日志系统的建设难点,相信DevOps.SRE.运维等同学看了是深有体会的.本篇文章单刀直入,会直接跟大家分享一下如何在云原生的场景下搭建一个灵活.功能强大.可靠.可扩容的日志系统. 需求驱动架构设计 技术架构,是将产品需求转变为技术实现的过程.对于所有的架构师而言,能够将产品需求分析透彻是非常基本也是非常重要的一点.很多系统刚建成没多久就要被推翻,最根本的原因还是没有解决好产品真正的需求. 我所在的日志服务团队

前言 第一次对接aws,遇到的坑是真多.现在记录一下.本文主要用到的是[Amazon Pinpoint]推送. 开发人员的指南:https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/pinpoint/latest/developerguide/welcome.html Amazon的SDK地址:https://github.com/aws/aws-sdk-ios 实践步骤,不要乱 第一步:拿到推送证书 步骤 1:创建应用程序 ID 步骤 2:创建 APNs SSL 证书 步骤 3:

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摘要: 如同我们去年12月在 Flink Forward China 峰会所约,阿里巴巴内部 Flink 版本 Blink 将于 2019 年 1 月底正式开源.今天,我们终于等到了这一刻. 阿里妹导读:如同我们去年12月在 Flink Forward China 峰会所约,阿里巴巴内部 Flink 版本 Blink 将于 2019 年 1 月底正式开源.今天,我们终于等到了这一刻. 阿里资深技术专家大沙,将为大家详细介绍本次开源的Blink主要功能和优化点,希望与业界同仁共同携手,推动Flin

https://www.cnblogs.com/yaohaitao/p/5703288.html  Spark Streaming与Storm的应用场景 对于Storm来说:1.建议在那种需要纯实时,不能忍受1秒以上延迟的场景下使用,比如实时金融系统,要求纯实时进行金融交易和分析2.此外,如果对于实时计算的功能中,要求可靠的事务机制和可靠性机制,即数据的处理完全精准,一条也不能多,一条也不能少,也可以考虑使用Storm3.如果还需要针对高峰低峰时间段,动态调整实时计算程序的并行度,以最大限度利用

本文由  网易云发布. 本文内容接上一篇Apache 流框架 Flink,Spark Streaming,Storm对比分析(一) 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数 据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized St

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 新一代Flink计算引擎 (1) Flink概述 目前开源大数据计算引擎有很多的选择,比如流处理有Storm.Samza.Flink.Spark等,批处理有Spark.Hive.Pig.Flink等.既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache Flink和Apache Spark. 虽然Spar

前言 Data Sources 是什么呢?就字面意思其实就可以知道:数据来源. Flink 做为一款流式计算框架,它可用来做批处理,即处理静态的数据集.历史的数据集:也可以用来做流处理,即实时的处理些实时数据流,实时的产生数据流结果,只要数据源源不断的过来,Flink 就能够一直计算下去,这个 Data Sources 就是数据的来源地. Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 来为你的程序添加数据来源.

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 2.Spark Streaming架构及特性分析 2.1 基本架构 基于是spark core的spark streaming架构. Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.这里的批处理引擎是Spark,也就是把Spark Streaming的输入数据按照batch size(如1秒)分成一段一段的数据(Discretized Stream),每一段数据都转换成Spark中的

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

先上一张图整体了解Flink中的反压   可以看到每个task都会有自己对应的IG(inputgate)对接上游发送过来的数据和RS(resultPatation)对接往下游发送数据, 整个反压机制通过inputgate,resultPatation公用一个一定大小的memorySegmentPool来实现(Flink 中memorySegment作为内存使用的抽象,类比bytebuffer), 公用一个pool当接收上游数据时Decoder,往下游发送数据时Encoder,都会向pool中请求

本例介绍Pinpoint告警的相关内容,Pinpoint参考[APM]Pinpoint 安装部署(一) Pinpoint Web会定期检查应用程序的状态,并在满足某些预配置条件(规则)的情况下触发警报. 这些条件(默认情况下)由Web模块中的后台批处理过程每3分钟检查一次(默认情况下),使用的是最后5分钟的数据.一旦满足条件,批处理过程就会向注册到用户组的用户发送短信/电子邮件. 本例Pinpoint版本是:1.8.5,下载地址:https://github.com/naver/pinpoint

Data Sources 是什么呢?就字面意思其实就可以知道:数据来源. Flink 做为一款流式计算框架,它可用来做批处理,即处理静态的数据集.历史的数据集: 也可以用来做流处理,即实时的处理些实时数据流,实时的产生数据流结果,只要数据源源不断的过来,Flink 就能够一直计算下去,这个 Data Sources 就是数据的来源地. Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 来为你的程序添加数据来源. F

小结: 1. OPPO数据中台之基石:基于Flink SQL构建实数据仓库 https://mp.weixin.qq.com/s/JsoMgIW6bKEFDGvq_KI6hg 作者 | 张俊编辑 | Vincent导读:本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor.本文主要内容如下: - OPPO 实时数仓的演进思路: - 基于 Flink S

Flink API 历史变迁 在 Flink 1.0.0 时期,加入了 State API,即 ValueState.ReducingState.ListState 等等.State API 可以认为是 Flink 里程碑式的创新,它能够让用户像使用 Java 集合一样地使用 Flink State,却能够自动享受到状态的一致性保证,不会因为故障而丢失状态.包括后来 Apache Beam 的 State API 也从中借鉴了很多. 在 Flink 1.1.0 时期,支持了 Session Wi

准备:安装docker与docker-compose docker安装参考:https://www.cnblogs.com/zhi-leaf/p/10561501.html docker-compose安装参考:https://www.cnblogs.com/zhi-leaf/p/12090456.html CentOS非docker安装pinpoint与使用参考:https://www.cnblogs.com/zhi-leaf/p/11417846.html 官方安装pinpoint: 1.g

Apache Flink 是公认的新一代开源大数据计算引擎,其流水线运行系统既可以执行批处理程序也可以执行流处理程序.目前,Flink 已成为 Apache 基金会和 GitHub 社区最为活跃的项目之一.在 Flink Forward Asia 2019 上,阿里巴巴资深技术专家,实时计算负责人王峰 (莫问)总结了 2019 年 Flink 在中国的发展和演进,阿里对 Flink 社区的贡献以及未来 Flink 的最新发展方向. GitHub 地址: https://github.com/ap