为什么kafkaitemReader总是在新作业执行中包含上一次作业运行的最后一次偏移记录？ - 腾讯云开发者社区

Dinky 所需 Jar 包在本用例中，以 Kafka 作为 source，以 MySQL 作为 sink；把 Kafka 的依赖包放到 dlink-release-0.7.4/plugins/flink1.17...”，然后运行这个作业：此时我们向kafka相关topic插入300条记录，随后这些数据写到了MySQL数据库的相关表里： SavePoint 停止 FlinkSQL 作业点击 Dinky 的运维中心菜单...，在任务列表里点击上面运行的这个任务进入任务详情页面，在页面右上角点击三个点的省略号按钮，弹出框中点击 “SavePoint停止”：在 HDFS 中可以看到相关的 SavePoint 保存记录：...的数据开发的作业中, 右边“保存点”栏也可以查看到 savepoint 记录：向 Kafka 相关 topic 写入 300 条数据 FlinlSQL 作业当前是停止状态，此时，向 Kafka 相关...重启作业在 Dinky 的运维中心，任务列表，任务详情页面，重启任务；任务重启完成后，可以看到，FlinlSQL 作业实现了从 SavePoint 中的状态恢复，找到 Kafka 的正确偏移，在任务停止期间进行

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MapReduce数据流

接着根据输入文件块所在的物理地址，这些任务会被分派到对应的系统节点上，可能会有多个map任务被分派到同一个节点上。任务分派好后，节点开始运行任务，尝试去最大并行化执行。...RecordReader实例是由输入格式定义的，默认的输入格式，TextInputFormat，提供了一个LineRecordReader，这个类的会把输入文件的每一行作为一个新的值，关联到每一行的键则是该行在文件中的字节偏移量...对于整个作业输入部分的每一个map任务（输入块），每一个新的Mapper实例都会在单独的Java进程中被初始化，mapper之间不能进行通信。...归约（Reduce）：每个reduce任务都会创建一个Reducer实例，这是一个用户自定义代码的实例，负责执行特定作业的第二个重要的阶段。...RecordWriter：这个跟InputFormat中通过RecordReader读取单个记录的实现很相似，OutputFormat类是RecordWriter对象的工厂方法，用来把单个的记录写到文件中

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数据交换过程详解

而我们在进行作业触发时一般使用的都是按照频度、计划去定期执行，当前这次同步失败后，在下一次计划触发执行时由于上一次所执行的作业最后并没有将临时表中的作业删除，在这次作业执行时上一次没有同步的数据还在。...同样我们在进行作业触发时使用的都是按照频度、计划去定期执行，当前这次同步失败后，在下一次计划触发执行时由于上一次所执行的作业没有进入目标表，在这次执行作业时从目标表查找的最大值就没有变化。...如果在这一过程中发生异常，那么这次同步的数据就没有进入目标表，在下一次计划触发执行时由于上一次所执行的作业没有进入目标表，在这次执行作业时又会重新进行比对得到断点位置又会再次进行数据同步。...CDC数据同步的执行过程是根据日志记录的偏移来从日志中找出需要同步的增量数据，然后到目标表根据操作标识进行数据同步完成后修改日志记录的偏移，那么作业在执行过程中出现异常时，这个日志的偏移量没有改变。...在进行性下一次数据交换时还会从这个偏移量的位置进行，从而实现断点续传。

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MapReduce

，那么就需要在圆环数据记录的起始位置往另外一边，记录四个量，大概占用16B 3.默认溢写，是大于数组大小的80%就会触发 4.溢写的区域就会被锁定，会被拉取并清除，剩下的区域会开辟一个赤道，也就是剩余区域的中心位置...，kv值和位置信息分别从两边读取，若触发下一次溢写，仍然按照上述算法执行 map初始化阶段主要做了什么事情 map任务启动，一个切片对应一个文件，对这个文件发起一个io，对这个文件执行一个seek方法，...参数是切片的偏移量，就从开始的阶段开始读在读取数据的过程中如果不是这个文件的第一行，在初始化的过程中，会抛弃读取的第一行数据，原因是那一行数据有可能被block给截断，所以要让上一个切片多读一行保证数据的完整...所以，nextKeyValue在执行过程中，key和value是不停跟着在变的整个map写入的过程这个时候进入map的写入的过程，将数据根据kv生成一个p，序列化添加进buffer缓冲区中，若缓冲区达到设置的上线就会发生溢写...，将数据根据记录进行拉取，并且排序，合并生成一个小文件，等待着reducetask进行处理 reduce过程在reduce中有两组迭代，一组时迭代key，还有一组是迭代相同key的分组数据，又一次用到了

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如何在 Linux 上安装、配置 NTP 服务器和客户端？

它能以更精确的时间更快的同步系统时钟，并且它对于那些不总是在线的系统很有用。 为什么我们需要 NTP 服务？为了使你组织中的所有服务器与基于时间的作业保持精确的时间同步。...服务器 1 通常在 10:55 完成离线作业，然后服务器 2 在 11:00 需要基于服务器 1 完成的作业报告去运行其他作业。...安装 NTP 软件包后，请确保在服务器端的 /etc/ntp.conf 文件中取消以下配置的注释。...正如我在这篇文章中前面所说的。NTP 服务器端和客户端的安装包没有什么不同。因此在客户端上也安装同样的软件包。对于 Fedora 系统，使用 DNF 命令去安装 ntp。...# dateTue Mar 26 23:17:05 CDT 2019 如果你观察到 NTP 中输出的时间偏移很大。运行下列命令从 NTP 服务器手动同步时钟。

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Flink实战(八) - Streaming Connectors 编程

使用者可以在多个并行实例中运行，每个实例都将从一个或多个Kafka分区中提取数据。 Flink Kafka Consumer参与了检查点，并保证在故障期间没有数据丢失，并且计算处理元素“恰好一次”。...对于每个分区，时间戳大于或等于指定时间戳的记录将用作起始位置。如果分区的最新记录早于时间戳，则只会从最新记录中读取分区。在此模式下，Kafka中的已提交偏移将被忽略，不会用作起始位置。...请注意，当作业从故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时，这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时，每个Kafka分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。...如果作业失败，Flink会将流式程序恢复到最新检查点的状态，并从存储在检查点中的偏移量开始重新使用来自Kafka的记录。因此，绘制检查点的间隔定义了程序在发生故障时最多可以返回多少。...该作业在给定的时间间隔内定期绘制检查点。状态将存储在配置的状态后端。此刻未正确支持检查点迭代流数据流。如果“force”参数设置为true，则系统仍将执行作业。

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Flink实战(八) - Streaming Connectors 编程

分屏，新建消费端在不同的终端中运行上述每个命令，那么现在应该能够在生产者终端中键入消息并看到它们出现在消费者终端中所有命令行工具都有其他选项; 运行不带参数的命令将显示更详细地记录它们的使用信息...对于每个分区，时间戳大于或等于指定时间戳的记录将用作起始位置。如果分区的最新记录早于时间戳，则只会从最新记录中读取分区。在此模式下，Kafka中的已提交偏移将被忽略，不会用作起始位置。...请注意，当作业从故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时，这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时，每个Kafka分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。...如果作业失败，Flink会将流式程序恢复到最新检查点的状态，并从存储在检查点中的偏移量开始重新使用来自Kafka的记录。因此，绘制检查点的间隔定义了程序在发生故障时最多可以返回多少。...该作业在给定的时间间隔内定期绘制检查点。状态将存储在配置的状态后端。此刻未正确支持检查点迭代流数据流。如果“force”参数设置为true，则系统仍将执行作业。

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Flink实战(八) - Streaming Connectors 编程

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操作系统复习

顺序程序程序的一次执行过程称为一次计算,它由许多简单的操作组成一个计算中的若干操作必须按照严格的先后顺序执行,在一次计算的执行中,计算中的各个操作要一个操作一个操作地依次执行.同样,计算也是一次执行的...先请求先服务队列结构:每一次新产生的请求在队尾, 当资源可用的时候取队首元素,并满足其需要....页号表用一个变量k来表示下一次替换哪一页,用一个数组p记录页号,要替换的页=p[k],然后p[k]=新的页号,k++ 存储分块表构建一个队列,队列的每个元素都是(页号,块号) 每次选一个出队,出队元素对应的页号淘汰...(s,p,w)其中s为段号,p为该段内的页号,w为页内偏移首先根据s的数码找到这个段的页表始址PTEP 根据物理地址和页内偏移找到最后的主存地址设备管理设备管理概述分类存储设备输入输出设备...变长记录每个逻辑记录大小会变化定长记录每个逻辑记录大小不变文件存取方法顺序存取后一次存取总是在前一次存取的基础上进行的。

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SQLServer复制（二）--事务代理作业

图2 发布复制安装的下一步就是创建发布了，这里需要两个新的作业分在分发数据库。...它生成BCP文件后发表的所有表中的数据，所有生成的文件将被保存在分发数据库， ? 运行这个语句在Ｌｉｓｔｉｎｇ１中的，看看每个ＢＣＰ文件的条目。...正如我们知道的，每一次数据库任何对象发生变化首先记录到数据库的事务日志中，然后才会将改变实现在真是数据页上面。这是任何关系数据库的原子性的核心部分。...在复制数据库中首次配置复制发布的期间，SQLServer将创建一个单一的SQL代理作业来执行日志-读代理。...所有其他在这个数据库的发布将重用这个作业。这个作业被默认安排与SQLServer一同启动，根据我们之前的理论这意味着它总是在运行顺序中优先执行，并且你不应该改变这个常规。

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从Lambda到无Lambda，领英吸取到的教训

与此同时，还有一组离线的 Hadoop MapReduce 作业在不同的技术栈中执行上述操作，使用的是 ETL 过的 ProfileViewEvent 和上述服务处理过的相应数据集。...这些作业每天加载这些数据集，并执行数据转换操作，如过滤、分组和连接。...最后，Samza 与 LinkedIn 的其他工具和环境进行了很好的集成。新的离线作业有些人可能会问，为什么我们仍然在无 Lambda 架构使用离线作业。...新离线作业与旧离线作业的一个关键区别是，新作业在处理逻辑上与实时作业没有重叠，它没有实现 Samza 作业中已经实现的逻辑。...我们决定以不同的方式对待每个问题，并使用不同的策略来缓解问题：如果我们要对处理过的消息做一些微小的改动，最好的方法是写一个一次性离线作业，读取 HDFS 中已处理的消息 (就像新架构中的离线作业那样)

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使用 Ansible 来管理你的工作站：配置自动化

在这里，我们不会去在意库索引是否包含新的数据；它几乎总是会的，因为库总是在改变的。我们不会去在意 apt 库的改变，因为索引的改变是正常的过程。...这个作业将每隔 10 分钟执行一次，下面是它将要执行的命令： /usr/bin/ansible-pull -o -U https://github.com//ansible.git...从这里开始，ansible-pull 的定时作业将会在后台每隔十分钟运行一次来检查你的仓库是否有变化，如果它发现有变化，将会运行你的剧本并且应用你的任务手册。...所以现在我们有了一个完整的可工作方案。当你第一次设置一台新的笔记本或者台式机的时候，你要去手动的运行 ansible-pull 命令，但仅仅是在第一次的时候。...接着，当定时作业下次在每台机器上运行的时候，它将会拉取变动的部分并应用它们。你现在只需要做一次变动，你的所有工作站将会跟着一起变动。

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Unity基础教程系列(新)（六）——Jobs（Animating a Fractal）

因此，正确的四元数乘法顺序是parent-child。 ? 最后，父母的旋转也会影响其偏移的方向。通过执行quaternion–vector乘法，我们可以将四元数旋转应用于矢量。 ? ?...如果我们让播放模式以深度6或更大的分数运行一段时间，则Unity有时会开始记录错误。该错误告诉使用四元数到矩阵的转换失败，因为输入四元数无效。由于浮点精度限制，转换失败。...它依赖于Mathematics程序包，在我的案例中，该程序包也自动导入（版本1.2.1）。...最初，我们将使用默认值，该默认值不强制执行任何约束。 ? Schedule不会立即运行该作业，而只是安排它以供以后处理。它返回一个JobHandle值，该值可用于跟踪作业的进度。...之所以发生这种情况，是因为在编辑器中需要按顺序进行Burst编译，就像着色器编译一样。第一次运行作业时，它将由Burst编译，同时使用常规的C＃编译版本运行该作业。

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使用SQL Server维护计划实现数据库定时自动备份

“维护计划”是在SSMS的对象资源管理中“管理”节点下面。使用维护计划可以通过可视化的操作，只点点鼠标就可以创建数据库维护的SSIS包，然后仍然是通过SQL Server作业的方式来运行。...，其中最后一项“执行数据库备份”正是我们所需要的。...在SQL2008中提供了压缩备份的新特性，使得备份文件更小，备份速度更快，这里我们就是由压缩备份。最后是选择执行计划，我这里选的是每周日晚上0点的时候执行。...”系统便立即执行该作业，系统运行完成后，我们便可在C:\Backup文件夹下面有我们做的完整备份的备份文件。...如图：在维护计划中也可以设置很复杂的逻辑运算和执行流程，就和SSIS设计一样的，毕竟本质上他们都是在设计SSIS包。

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Spark

其主要思路是在消费数据的时候，手动维护每个分区的消费偏移量，通过定时提交这些偏移量，来确保每个分区的数据只会被消费一次。 ...RDD 创建一个新的 Stage，那个 RDD 就是新的 Stage的最后一个 RDD。...应用程序的各个任务正式运行之前，需要将运行环境中的资源全部申请好，且运行过程中要一直占用这些资源，即使不用，最后程序运行结束后，回收这些资源。 ...最后，Hive 将物理执行计划转换为 Spark 作业，即将每个 MapReduce 作业转换为一个 Spark 作业。...例如，Spark 会使用 Hive 的表统计信息来选择最优的执行计划。最后，Spark 执行物理执行计划，即按照 DAG 的拓扑顺序依次执行 Spark 作业。

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操作系统-概述

执行系统调用的过程如下：先传递系统调用参数，然后由trap指令负责将用户态转为内核态，并将返回地址压入堆栈中备用，接下来CPU执行相应的内核态服务程序，最后返回用户态。...虚拟存储器的大小由计算机的地址结构决定，而非是内存和外存的简单相加。 3.2.2 请求分页管理方式请求分页管理方式不同于基本分页系统，在一个作业运行之前不要求全部一次性调入内存。...解析 1 系统采用顺序分配方式时，插入记录需要移动其他记录块，整个文件共有200条记录，要插入新记录作为第30条，而存储区前后有足够的空间，且要求最少的访问块数，则要把文件前29条记录前移。...若算访盘次数移动一条记录读出和写回各是一次访盘，共需要58次移动，加上存回第30条记录，共59次。 2 文件系统采用链接分配方式时，插入记录并不用移动其他记录，只需要找到相应的记录，修改指针即可。...插入的记录为其第30条记录，那么需要找到文件系统的第29块，一共需要访盘29次，然后把29块的下块地址赋给新块，把新块写回内存会访盘1次，然后修改内存中第29块的下块地址字段，在存回磁盘，一共访盘31次

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计算机操作系统(第3版)课后习题答案(完整版)

针对及时处理问题，应使所有的用户作业都直接进入内存，并且为每个作业分配一个时间片，允许作业只在自己的时间片内运行，这样在不长的时间内，能使每个作业都运行一次。 8．为什么要引入实时OS？...4．程序并发执行时为什么会失去封闭性和可再现性？答：程序并发执行时，多个程序共享系统中的各种资源，因而这些资源的状态由多个程序改变，致使程序运行失去了封闭性，也会导致其失去可再现性。...在此期间又到达作业4，其开始截止时间仍是早于任务2的，故在任务3执行完后，系统又调度任务4执行，最后才调度任务2执行。...答：引入检查点的目的是使对事务记录表中事务记录的清理工作经常化。恢复处理由恢复例程来实现。首先查找事务记录表，确定在最近检查点以前开始执行的最后的事务Ti。...在 i-addr(11)中得到一次间址盘块号，再将逻辑盘块号减266，根据一次间址中的逻辑块号得到间址块号地址项的下标，再从中得到二次间址，再找到对应的物理块号，块内偏移地址 160处就是文件的420000

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【Flink】第二十五篇：源码角度分析作业提交逻辑

然后在PipelineExecutor中通过Dsipatcher提供的Rest接口提交JobGraph，Dsipatcher为每个作业启动一个JobMaster，进入作业执行阶段。...申请Containner，启动TaskManager 3) 在Yarn分配的Containner中启动新的TaskManager，并从HDFS上加载Jar所需资源 4) TaskManager启动之后...由flink shell 脚本到 Flink作业 jar 的过程；打开FLINK_HOME下的flink脚本，在最后一行可以看到flink本质是执行了一个org.apache.flink. client.cli.CliFrontend...得到作业包，封装成PackagedProgram 顺着作业执行这条主线，可以追溯到callMainMethod方法以上，通过java反射，从作业包的主类中拿main方法，并且调用main，从这里开始便进入了...中即可找到这个很关键的方法，终于到了StreamGraph的算法操作： 1. addOperator添加节点，节点对应transformation 2. addEdge添加边，包含上游所有输入边

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一脸懵逼学习MapReduce的原理和编程（Map局部处理，Reduce汇总）和MapReduce几种运行方式

对输入文件的每一行，解析成key、value对。每一个键值对调用一次map函数。　　　　（b）:写自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。　　...（b）写reduce函数自己的逻辑，对输入的key、value处理，转换成新的key、value输出。　　　　（c）把reduce的输出保存到文件中。　　　　　　...hadoop-mapreduce-client-common-2.2.0.jar 好吧，最后还是没有实现在本地运行此运行，先在这里记一下吧。...：本地模型运行 1：在windows的eclipse里面直接运行main方法，就会将job提交给本地执行器localjobrunner执行 ----输入输出数据可以放在本地路径下（c:/...3：在windows的eclipse中直接运行main方法，也可以提交给集群中运行，但是因为平台不兼容，需要做很多的设置修改 ----要在windows中存放一份hadoop的安装包（

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hadoop必知必会的基本知识

（3）NameNode记录操作日志，更新滚动日志。（4）NameNode在内存中对元数据进行增删改。...最后将文件按照分区存储到磁盘，等待Reduce端拉取。 3）每个Reduce拉取Map端对应分区的数据。拉取数据后先存储到内存中，内存不够了，再存储到磁盘。...步骤3：将分区数据的元信息写到内存索引数据结构SpillRecord中，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。...第2步：Client向RM申请一个作业id。第3步：RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id。第4步：Client提交jar包、切片信息和配置文件到指定的资源提交路径。...第5步：Client提交完资源后，向RM申请运行MrAppMaster。（2）作业初始化第6步：当RM收到Client的请求后，将该job添加到容量调度器中。

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用户投稿 | Dinky 从保存点恢复 FlinkSQL 作业

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