我们前面写的word count的例子,没有包含状态管理。如果一个task在处理过程中挂掉了,那么它在内存中的状态都会丢失,所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once),Flink引入了state和checkpoint。
Flink 是流批一体计算框架,早些年主要用于流计算场景。近些年随着流批一体概念的推广,越来越多的企业开始使用 Flink 处理批业务。
1)Tumble Count Window:累积固定个数的元素就视为一个窗口,该类型的窗口无法像时间窗口一样事先切分好。
中国72%的受访者生产中使用Kubernetes 在CNCF,为更好地了解开源和云原生技术的使用,我们定期调查社区。这是第三次中国云原生调查,以中文进行,以便更深入地了解中国云原生技术采用的步伐及如何在庞大且不断发展的社区中赋能开发者并作出变革。本报告基于2018年3月和2018年11月发布的前两份中国报告。 https://www.cncf.io/blog/2018/03/26/cncf-survey-china/ https://www.cncf.io/blog/2018/11/13/cncf-sur
在CNCF,为更好地了解开源和云原生技术的使用,我们定期调查社区。这是第三次中国云原生调查,以中文进行,以便更深入地了解中国云原生技术采用的步伐及如何在庞大且不断发展的社区中赋能开发者并作出变革。本报告基于2018年3月和2018年11月发布的前两份中国报告。
Building Financial Identity Platform using Apache Flink -- Vivek Thakre(Intuit.com)
过去无论是在生产中使用,还是调研 Apache Flink,总会遇到一个问题:如何访问和更新 Flink 保存点(savepoint)中保存的 state?Apache Flink 1.9 引入了状态处理器(State Processor)API,它是基于 DataSet API 的强大扩展,允许读取,写入和修改 Flink 的保存点和检查点(checkpoint)中的状态。
功能 flag 在 Sentry 的代码库中声明。对于自托管用户,这些标志然后通过 sentry.conf.py 进行配置。对于 Sentry 的 SaaS 部署,Flagr 用于在生产中配置标志。
CNCF每两年进行一次社区调查以了解云原生技术的采用情况。这是CNCF第六次测量容器管理市场的温度。
许多的数据科学家,分析师和 BI 用户依赖交互式 SQL 查询分析数据。Flink SQL 是 Flink 的核心模块之一。作为一个分布式的 SQL 查询引擎。Flink SQL 提供了各种异构数据源的联合查询。开发者可以很方便地在一个程序中通过 SQL 编写复杂的分析查询。通过 CBO 优化器、列式存储、和代码生成技术,Flink SQL 拥有非常高的查询效率。同时借助于 Flink runtime 良好的容错和扩展性,Flink SQL 可以轻松处理海量数据。
题图摄于北京延庆 本文信息来自 CNCF 官方英文博客,笔者做了修改和删节。CNCF中国的调查报告中显示: 有 72% 的受访人使用 Kubernetes; 在源于中国的 CNCF 项目中,Harbor 27% 的生产系统使用率占首位; 混合云逐渐成为主流; 中国是 CNCF 项目的第三大贡献者,仅次于美国和德国; 无服务器平台阿里云、AWS、腾讯和华为居前4位。 点击购买CNCF Harbor项目首本中文书,《Harbor权威指南》 京东满100元减50优惠中,不要错过。 背景 CNCF 定期在
本文主要分享与交流 Flink 状态使用过程中的一些经验与心得,当然标题取了“最佳实践”之名,希望文章内容能给读者带去一些干货。本文内容首先是回顾 state 相关概念,并认识和区别不同的 state backend;之后将分别对 state 使用访问以及 checkpoint 容错相关内容进行详细讲解,分享一些经验和心得。
在CNCF,我们定期调查社区,以更好地了解开源和云原生技术的采用。我们第三次使用中文进行了"云原生调查中国",以更深入地了解中国采用云原生的速度,以及如何在这个庞大且不断发展的社区中增强开发人员的能力并改变其发展。本报告以2018年3月和2018年11月发布的前两份中国报告为基础。
注:微信公众号不按照时间排序,请关注“亨利笔记”,并加星标以置顶,以免错过更新。 根据近日发布的 2020 年 CNCF 中国云原生调查报告显示,源自中国的首个 CNCF 开源项目 Harbor 在国内用户生产系统中使用率达到 47%,比一年前的调查结果(27%)大幅增长了 75%,这与 Harbor 社区和用户在国内发展的实际情况是一致的。 自从去年 Harbor 成为首个源自中国的 CNCF 毕业项目以来,和国内主要的公有云厂商、各个行业的用户以及云原生创业公司形成了良好的合作关系,Github 上共
选自fast.ai 机器之心编译 参与:蒋思源、路雪 搭建深度学习系统需要哪些硬件、软件、环境、课程和数据?本文将为我们一次解答这些问题。 深度学习初学者经常会问到这些问题:开发深度学习系统,我们需要什么样的计算机?为什么绝大多数人会推荐英伟达 GPU?对于初学者而言哪种深度学习框架是最好的?如何将深度学习应用到生产环境中去?所有这些问题都可以归结为一个——搭建深度学习系统都需要些什么?(其中包含硬件、软件、环境与数据)在本文中,让我们将这些问题一并解决。 你需要的硬件 我们要感谢游戏行业 从收益来看,视频
一年一度,CNCF对中国开源技术和云原生技术的应用情况的调研结果于今日发布。我们可以再次用数据直观衡量云原生技术在中国实施的步伐和速度,体会以容器/Kubernetes、DevOps、微服务为代表的云原生技术为中国企业数字化建设带来的深远影响。
我们之后在做开发的时候,可能是选择某几个组件来使用。比如做数仓开发,可能就是用sqoop把数据抽到hdfs里,用spark或者mapreduce对这部分数据做一个清洗。
本文主要讲解一下iceberg数据湖在微软云azure上面的部署方案,采用的方案是通过hadoop的api写入azure,和之前写入hdfs没有太大区别,只需要配置一下hadoop的配置文件即可。iceberg这里不需要做任何改动。目前支持Azure Blob Storage 和 Azure Data Lake Storage Gen2。此外着重说明一下,azure仅支持hadoop 3.2 以上的版本,否则的会报错 java.io.ioexception no filesystem for scheme : abfss.
随着2013年3月Docker 0.1版本发布以及2015年Kubernetes容器编排框架的开源,容器技术发展走上了快车道。容器架构的敏捷、轻简和高度兼容性使得容器成为云原生生态中最基础的一环,在DevOps、微服务应用的推进中,容器和编排框架都扮演至关重要的角色。目前容器技术的发展已经到了第三个阶段:第一阶段2014-2016年的技术探索期;第二阶段2017-2018年的行业试水期;第三阶段2019年以后的规模应用期。
redis作为一个高吞吐的存储系统,在生产中有着广泛的应用,今天我们主要讲一下如何将流式数据写入redis,以及遇到的一些问题 解决。官方并没有提供写入redis的connector,所以我们采用apache的另一个项目bahir-flink [1]中提供的连接器来实现。
1、业务情景概览 用途 此业务情景集中介绍精益生产控制方法。 描述了重复制造环境中的生产流程。 此外,通过看板处理管理从供应到生产。 优点 1、生产过程控制自身的生产流程,并且尽可能地减少手动过帐。 2、缩短提前期,减少库存。 3、在不需要组件时无需采购(准时)。 4、防止生产过剩。减少所需的存储空间。 5、一种简单明了的组织方法 2、处理流程中涉及的公司角色: 生产计划员 车间主任 生产主管 包含的关键处理流程: 1、创建计划独立需求和物料需求计划 2、重复制造的生产计划和能力均衡 3、通
讲到这里,xdm 会问,博主上面写的 3 种时间属性到底对我们的任务有啥影响呢?3 种时间属性的应用场景是啥?
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) New Relic 最新发布了一份 “2023 年 Java 生态系统状况报告”,旨在提供有关当今 Java 生态系统状态的背景和见解。该报告基于从数百万个提供性能数据的应用程序中收集的数据,对生产中使用最多的版本、最受欢迎的 JDK 供应商、容器的兴起等多方面进行了调研分析。 Java 17 用户采用率在一年内增长了 430% Java 每两到三年推出一个长期支持 (LTS) 版本。其中,目前最受欢迎的一个版本是 2018 年 9 月发布的 Jav
大多数功能测试用例和自动化测试用例在测试环境中以速度验证通过,但是很难保证这些用例在生产环境中具有相同的效果。特别是跨浏览器测试,则需要确保跨各种操作系统,运行在不同操作系统上的各种浏览器,浏览器版本无缝呈现Web应用程序。毕竟,在您实际进行生产测试之前,您可能永远都不知道用户会采用哪种鬼一样的搭配组合访问网站,对吗?
开头还是那句话,spark是以批处理起家,发展流处理,所以微批处理吞吐优先,可以选用。
使用Hive构建数据仓库已经成为了比较普遍的一种解决方案。目前,一些比较常见的大数据处理引擎,都无一例外兼容Hive。Flink从1.9开始支持集成Hive,不过1.9版本为beta版,不推荐在生产环境中使用。在Flink1.10版本中,标志着对 Blink的整合宣告完成,对 Hive 的集成也达到了生产级别的要求。值得注意的是,不同版本的Flink对于Hive的集成有所差异,接下来将以最新的Flink1.12版本为例,实现Flink集成Hive
对于流式应用程序,保证应用7*24小时的稳定运行,是非常必要的。因此对于计算引擎,要求必须能够适应与应用程序逻辑本身无关的问题(比如driver应用失败重启、网络问题、服务器问题、JVM崩溃等),具有自动容错恢复的功能。
在上一篇文章中,我们学习了flink的时间。 本文我们来一起研究下 window 和 watermark 。
众所周知,Kubernetes很难! 以下是在生产中使用它应遵循的一些最佳实践。遵循这些步骤能够确保更高的安全性和生产效率。
此前的 Java 社区报告曾指出,Java 8 仍是开发人员使用的主要版本,新版本并未“得宠”。但 Snyk 近期发布的 JVM Ecosystem Report 2021 则指出,开发人员已经逐渐从 Java 8 迁移到了 Java 11。
Managing Flink on Kubernetes--Anand Swaminathan & Ketan Umare
Spectro Cloud 的一项新调查显示,平台工程似乎缓解了在生产中使用 Kubernetes 遇到的一些痛点。
这和之前的 Java 社区报告的结果类似,Java 8 仍是开发人员使用的主要版本,新版本并未“得宠”。
做数据科学,到底应该学习哪门编程语言呢?本文将从语言的特性、第三方库、公司使用情况来做一些分析。
在生产环境中进行测试长期以来一直被认为是一项风险较大的尝试,经常在开发人员、测试人员和利益相关者之间引起争议。
Pinterest 开源了其通用的 PubSub 客户端库 PSC,该库已在生产环境中使用了一年半。该库帮助开发人员提升开发效率,同时提升服务的可伸缩性和稳定性,为工程团队带来了好处。已经有超过 90% 的 Java 应用程序通过少量的修改迁移到了 PSC。
戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的
近些年,企业对数据服务实时化服务需求日益增多。本文整理了常见实时数据组件的性能特点和适用场景,介绍了美团如何通过 Flink 引擎构建实时数据仓库,从而提供高效、稳健的实时数据服务。此前我们美团技术博客发布过一篇文章《流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比》,对 Flink 和 Storm 两个引擎的计算性能进行了比较。本文主要阐述使用 Flink 在实际数据生产上的经验。
我是一个云API开发人员和架构师,目前正在为美国的一个大型零售客户开发基于谷歌GCP的微服务。
Flink1.19版本更新了,我们按例对最新版本的Flink中的核心能力进行一下解读。
摘要:本文整理自阿里云开发工程师耿飙&阿里云开发工程师胡俊涛,在 FFA 实时风控专场的分享。本篇内容主要分为四个部分:
官方案例地址:https://netty.io/4.1/xref/io/netty/example/echo/package-summary.html
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