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分布式计算框架状态与容错的设计

本文会尽量避免从官方文档的角度进行论述,而是尝试先跳出具体的框架,从原理上分析分布式计算引擎状态容错机制的设计思想。 这便是理解各个框架状态与容错机制的关键。 ---- 何谓容错? 显然,并不是任何程序、框架都必须实现容错机制。在大数据计算领域常常把一个作业分类成流计算或批计算。 对于批计算而言,容错并不是一个必不可少的机制,因为大部分批处理任务在时间和计算资源上来说都是可控的。如果作业在中途异常停止,大不了可以重新再运行一次。 然而,对于流处理作业并不是这样。 在不同的业务和技术场景下,状态与容错的解决方案理论上有无穷多,与每个计算框架的计算模型紧密相关。此外,一个框架的状态与容错机制能达到什么样的效果,还跟与其对接的组件有关(端到端的数据一致性问题)。 可以说,状态计算(包括状态管理、检查点机制等)是它最大的特点之一。 下面介绍Flink状态容错机制的设计原理。

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原生混沌工程 - 增强Kubernetes应用容错

容错性(Resilience/弹性)是指一个系统承受这些错误的能力 - 例如,一个高度容错性的系统,一个由松散耦合的微服务构建的系统,它本身可以很容易地重新启动和扩展,在不影响用户的情况下克服这些错误。 混沌工程现在被认为是确保当今频繁变化和高度复杂的系统实现所需的容错性的基本方法。通过混沌工程,可以在引起用户问题之前发现和纠正未预料到的故障场景。 “原生”这个词是一个被许多传统供应商用来指代几乎所有事物的术语;甚至CNCF也允许使用术语“原生”来描述那些比原生模式早几十年的技术。 考虑到这一点,我想断言原生混沌工程必然基于开源技术。 原生混沌工程框架的四个原则 开源 - 该框架必须在Apache2许可下完全开源,以鼓励更广泛的社区参与和检查。 与单元测试、集成测试和行为驱动测试一样,混沌测试是开发者在代码合并到存储库之前,执行负面测试场景以测试代码容错性的一种测试哲学。混沌测试可以很容易地附加到应用程序。

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    计算

    1:什么是计算计算是一种按量付费的模式!计算的底层是通过虚拟化技术来实现的! 2:计算的服务类型 2.1 IAAS 基础设施即服务(infrastructure as an service) 虚拟机 ecs openstack 2.2 PAAS 平台即服务(platform service ) php,java docker容器 2.3 SAAS 软件即服务(software as an service ) 企业邮箱服务 cdn服务 rds数据库 开发+运维 3:为什么要用计算 小公司:10台 20w+ idc 5w + 100M 10W, 10台主机,前期投入小,扩展灵活,风险小 大公司:闲置服务器计算资源,虚拟机,出租(超卖) 64G 服务器 64台1G 320台 虚拟化,通过模拟计算机的硬件,来实现在同一台计算机上同时运行多个不同的操作系统的技术。

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    nfv与计算_计算必学知识

    一 .计算 1.Saas软件即服务 SaaS的实例: MicrosoftOfficeOnline(WordOnline,ExcelOnline等)服务,无需在本机安装,打开浏览器,注册账号,可以随时随地通过网络进行软件编辑 基础设施层面 iaas的实例 : VMware 提供成熟的虚拟机及虚拟机管理软件,是业界最大的虚拟化软件提供商 OpenStack提供一个开源的软件解决方案,能够管理KVM VMware等虚拟机 3.计算应用 Google也允许第三方在Google的计算中通过Google App Engine,基于所提供的接口运行大型并行应用程序。 二 . 计算的定义 NIST: 计算是一种能够通过网络随时随地以便利的、按需付费的方式获取计算资源(包括网络、服务器、存储、应用和服务等)并提高其可用性的模式,这些资源来自一个共享的、可配置的资源池,并能够以最省力和无人干预的方式获取和释放 IT业分布式计算技术并未考虑电信业务处理数据包小、高并发特性的特点,用现有的分布式计算,直接用于电信领域不能满足业务要求高性能、高可靠性的要求 分布式计算技术需针对电信领域的场景、业务特征专门优化之后,

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    Spark的核心RDD,内存中集群计算容错抽象

    image.png ​ 基于内存的分布式计算构想 需要提供一种新的分布式计算构想,既能够保持传统分布式计算框架,如MapReduce及其相关模型的优势特性,即自动容错、位置感知性调度和可伸缩性,同时可以支持重用中间结果 如何定义这种分布式内存抽象,需要考虑多方面的因素: 分布式内存抽象需要具有传统分布式计算框架的优点,即自动容错、位置感知性调度和可伸缩性 将中间结果存储由磁盘转化为内存,提高迭代计算的性能 数据集不可变 ,记录数据转换过程,从而实现对出错数据的恢复,提高分布式并行计算下共享数据的容错性 基于以上原则,从而有了RDD,即弹性分布式数据集的概念。 这将RDD限制为执行批量写入的应用程序,但这样有利于实现有效的容错。 特别是,RDD可以使用lineage恢复分区,不需要引起检查点的开销。 总结RDD的特点如下: 一个不能修改(只读)的数据集,只能通过转换操作生成新的 RDD 支持跨集群的分布式数据机构,可以分布在多台机器上进行并行处理 将数据存储在内存中,支持多次并行计算对数据的重用 支持容错

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    计算专题:(一)带你走近计算

    要点提示 ① 计算发展背景 ② 什么是计算计算的优势 ④ 计算与大数据 ● 数字经济蓬勃发展下的计算 数字经济为中国产业转型带来了巨大的机遇,我国数字经济规模已达27.2万亿,占当年 计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众,使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。 02、什么是,什么是主机? 主机:主机整合计算、存储与网络资源的IT基础设施能力租用服务,能提供基于计算模式的按需使用和按需付费能力的服务器租用服务。 03、什么是公有、私有、混合? 02、也就是计算,是指以互联网为平台,将硬件、软件、网络等系列资源统一起来,实现数据的计算、储存、处理和共享的模式;实现“按需取用”模式——上办公。 计算给政企带给的价值 计算的扩展场景 ● 计算+大数据的服务趋势 什么是大数据? 我们迎来了大数据发展时代,对客观世界的认识更进了一步,所做的决策也不再仅仅依赖主观判断。

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    计算离超级计算还有多远?

    单就一个行业而言,一直以来我们对于计算所带来好处的认识可能显得过于狭窄了。如果计算是一次真正的革命性变革,那么它就必须能够支持生产和用户体验的模式,而这些都是目前的计算还不能为客户提供的支持项。 也就是说,未来真正的计算必须是我们口中的“超级计算”,它应该是一个具备更好的计算和网络服务的平台,而不仅仅只是更便宜而已。 对于服务供应商来说,超级计算带来的好处可能是双倍的,即为IT公司增加IT资源和附加值。 但是,这里存在着一个大问题:计算供应商们是否能够建设好超级计算? 目前,企业都在他们自己的数据中心中运行应用程序,而计算则主张这些应用程序不仅应当能够以较低的成本在计算中运行,而且也应为计算供应商们创造利润。 计算项目的投资回报率(ROI)在某种意义上已经超越了纯粹的成本节省,任何计算迁移的可预测风险都会迫使买家进一步追求更高的ROI,所有这些都使得计算服务的实施变得更为困难。

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    Sqoop:容错

    Sqoop本身的容错依赖于Hadoop,这里我们focus在Sqoop传输任务失败的处理,确切的说,focus在Sqoop如何解决传输任务失败引发的数据一致性问题 对于一个传输任务,将数据从A传输到B,

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    计算与粒计算

    计算固然好,但也有不少的缺陷和使用限制,这样才出现了雾计算、霾计算等技术,这些技术都是针对计算做的很好的补充,满足多样化的市场应用需求。 本文也介绍一个新技术,就是粒计算,粒计算同样是和计算有着千丝万缕的联系。 ? 其实,粒计算计算的概念出现得还早。 在计算中,为了保证计算和存储等操作的完整性,在实现上要考虑很多大规模分布式计算机集群进行海量数据处理时容错处理问题,在出现部分失效的情况下计算任务仍然能够正确执行,这时粒计算就会发挥作用。 粒计算本身就可以处理大量具有不确定性的数据,当海量数据中掺杂着无用甚至是错误的数据,在粒计算的处理下,依然能够得到最佳的正确结果,粒计算本身就具有容错性。 粒计算计算的最佳拍档,随着计算要处理的数据量越来越庞大,大量无用甚至错误的数据影响到了计算的处理效率和结果,引入粒计算后,可以有效提升计算计算效率,充分地发挥出计算的优势。

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    计算、雾计算、边缘计算、霾计算、海计算......

    计算都是为了应用服务!物联网的发展极大的促进了各种形式的计算! 我们都很熟悉计算,一种利用网络实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。 比如大家熟知计算系统由平台、存储、终端、云安全四个基本部分组成。平台从用户的角度可分为公有、私有、混合等。 作为计算算延迟、拥塞、低可靠性、安全攻击等问题的补充:边缘计算和雾计算甚至海计算等等开始被提出,以弥补计算的一些短板问题! 雾计算可理解为本地化的计算 边缘计算(Edge Computing) 边缘计算可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。 还有: 霾计算:霾计算可以简单理解为垃圾或雾计算,就是计算和雾计算的对立面。

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    走近计算(四):计算背后的技术

    这系列将从零出发认识计算。这一系列不是高屋建瓴的科普,而是我的学习笔记,因为,我也是个菜鸟。如有谬误,敬请评论区或私信交流。 这里是第四篇,谈谈计算背后的技术。 前面依次学习了计算的基本概念,并且通过两个类比来帮助理解计算的特性: 按需服务 弹性扩展 资源池化(多租户) 泛网络访问 服务可度量 之后了解了计算的主要部署模型: 公有 私有 混合 行业 接下来的几篇,我将去了解计算背后的技术要素。 这一篇的目标,是对计算背后主要技术元素的理解。 有了网络的供应,计算要将传统的数据中心搬到上,也就是将这些物理世界的网络设施,汇入一个资源池,以供各个节点的租户来接入,这部分该如何实现?这里用到的技术,就是计算的核心技术,虚拟化技术。 由于虚拟化技术计算的核心,这一条后面还要专开一篇细说。

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    计算的简述 使用计算的优势

    而提到大数据,大家可能第一时间还会想到一个名词——计算。对大数据的处理就是依靠这种计算方法来实现的。然而很多人并不了解究竟什么是“计算?“”是指什么?这种计算方法的优势在哪里? image.png 一、计算的简述 从字面上来说似乎并不好理解。实际上,这是一种分布式计算。 正如字面来说,“”就是如同真正的,负责将数据进行收集,之后再分发的作用。大家目前所说的服务中,已经不是只有计算了,而是包括多种计算机技术复合而成的一种多功能综合技术。 二、计算的巨大优势 计算有着十分巨大的优势。其优势首先体现在储存的安全性方面,用户将计算机数据存放在自己的电脑上,很有可能会由于一些特殊的原因造成数据丢失。 以上就是关于服务的简单介绍,相信大家已经了解了什么是“”,也认识到了使用计算的巨大优势。实质上这就是社会科技发展带给人类的巨大便利,大家应该去好好利用这项技术。

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    搭建计算平台(计算管理平台搭建)

    搭建计算平台 Openstack是一个开源项目。任何公司或个人都可以构建自己的计算环境,这已经打破了亚马逊等少数公司的垄断,意义重大。 任何公司或个人都可以建立自己的计算环境(IAAs),这打破了亚马逊和其他一些公司的垄断。这是非常重要的。新浪在2011年建立了基于openstack的SWS。 openstack项目提供的计算允许it团队成为自己的计算服务提供商。尽管构建和维护开源私有计算并不适合每个公司,但如果他们有基础设施和开发人员,那么openstack是一个不错的选择。 使用亚马逊网络服务和其他服务的企业抱怨最多的是“用户被绑架,无法轻松传输数据”。在计算社区中,有一个流行的概念是数据有分量。一旦数据存储在计算提供商中,就变得很重,很难迁移。 随着计算创新的不断加快,新一代的技术和成果也在快速增长。然而,计算市场的分散化使得客户很难选择计算厂商和合作伙伴。一旦他们做出错误的决定,他们将不得不转移到一个新的重建。

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    计算2018:企业的计算应用趋势

    在接受调查的550家组织中,73%的组织至少有一个应用程序,或者他们的基础计算设施的一部分已经在云中,所以现在的问题将不再是组织是否会采用,而是将如何采用。 考虑到计算需要消耗大量的技术支出,CIO或IT高管成为了在计算购买过程中最有影响力的角色就不足为奇了。总体而言,71%的人认为CIO在这方面有着重大影响力,其次是CTO,占54%。 交付模式:走向“即服务”的世界 当前IT组织计算环境的构成,包括非、SaaS、PaaS和IaaS在内的计算环境,其百分比在非云和之间的分布相当均匀。但这种情况有望在将来有所改变。 ) •商业智能/数据仓库/数据分析(45%) •存储/存档/备份/文件服务器(44%) •系统管理/ devops(42%) 实施计算面临的挑战 实施计算战略面临的最大挑战或障碍依旧存在: •供应商的锁定 随着计算的成熟,人们在下面两个安全或治理方面的担忧似乎正在逐渐减少: •合规性——计算解决方案满足企业或行业标准的能力。2015年这一比例高达35%,但2018年降至26%。

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    浅谈计算

    计算计算,存储和网络的资源池,以及在此基础上建立的生态。 计算改变了计算,网络等资源的获取方式,但并没有改变它们的使用方式。 只是当时的网络,计算机硬件和软件还不足以支撑这个概念。 当我们现在去看这个概念时,发现计算就是这样的一个计算机。 现在的计算种类非常多,有公有,私有,最近还出了个混合计算带来什么 计算只是一种新瓶装旧酒大部分的计算用户,应该只是买一两台虚拟机,做个网站之类的。感觉和以前的虚拟主机也差不了多少。所以有人认为,计算只是新瓶装旧酒,更多是一种商业模式。 这也是为什么计算出现超级巨头后,后来者很难追赶。 不说别的,机房都圈光了,你拿啥放服务器呢。 技术 这些技术并不一定来自于计算,却因计算发扬光大,同样也成就了计算。 变化中的不变 计算的发展带来了不少变化,但总的来说,计算改变了计算,网络等资源的获取方式,但并没有改变它们的使用方式。

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    容错处理

    常见的容错机制一般有四种:fail-fast, fail-safe, fail-over, fail-back. 1.fail-fast 快速失败 fail-fast即为快速失败机制是Java集合中的一种保护机制

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    实现路由容错

    1、实现路由容错 通过路由可以定义已知的规则,但不可能考虑到所有用户的所有请求,而且路由设计可能存在变更,网络等基础设施可能产生错误,所以需要进行路由容错。 路由容错主要通过未定义的路由和路由熔断来实现。 其包含多种默认方法来将Predicate组合成复杂的路由逻辑 spring.cloud.gateway.routes[0].predicates[0]=Path=/hello 2.2、编写路由容错控制器 eureka.client.service-url.defaultZone=http://eureka01:50025/eureka/,http://eureka02:50026//eureka/ 3.3、编写路由容错控制器

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    计算--Docker

    Docker是计算虚拟化的一种方式,和使用虚拟机进行虚拟化是类似的。由于近几年Docker技术的流行和发展。所以单独介绍一下Docker。首先先回答下面一个问题。 很多的公有都是先使用虚拟机技术,然后在虚拟机上运行容器。 2.什么是Docker容器? 一句话描述容器: 容器是一个特殊的Linux进程。

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