Flink API提供了开发的接口,此外,为了实现业务逻辑,还必须为开发者提供自定义业务逻辑的能力。。Flink中设计了用户自定义函数体系(User Defined Function,UDF),开发人员实现业务逻辑就是开发UDF。
持续集成(CI)是在将代码合并到master分支之前自动进行代码构建和测试的实践。这使开发人员可以及早的发现错误和频繁地合并代码,同时降低了将新错误引入主源代码存储库的风险。
一个自动化仓储物流系统,不论这个系统是有多复杂和简单,都是由多个物流装备互相配合从而实现物料单元的搬运和存取。在搬运和存取过程中,物料单元是从一个物流设备上被输送或者装在到另外一个物流设备上,以此类推,直到物料单元被传递到目的地;等到下次再次触发这个物料单元移动时,物料单元会再从一个物流设备被传递到下一个任务的目的地。
过滤类操作符最基本的功能就是对一个给定的数据流中每个数据判断是否满足某个条件,如果满足条件就可以传递给下游,否则就抛弃掉。
在之前很长一段,还没有自来水的时候,每家每户都需要到集中打水点去挑水。人每次挑两桶水倒回自家的水缸后,接着挑着空水桶再次返回挑水点,如此往返循环,直至将自家的水缸盛满。
让我们从多分支管道基础知识开始。具体来说,在本节中,我将介绍什么是多分支管道,以及为什么对所有Jenkins CI / CD管道使用它必不可少。我还将向您展示多分支管道如何与详细的工作流图一起工作。
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。
反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为 瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和 消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based 的,所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源(比如 Kafka consumer)的摄入速率。
事件:ThoughtWorks在2016年11月发布的技术雷达中将“Jenkins as a deployment pipeline”列为了“暂缓”。 Jenkins以“持续集成”闻名,进入持续交付时代后,常被人们用来尝试搭建deployment pipeline,我以前也乐此不疲。遗憾的是Jenkins的设计是以单个job为核心,deployment pipeline的实现需要靠官方或社区插件来支持,看上去都能实现,但在实际使用中总让我觉得差了点什么。最近的一则广告可以完美表达这种体验: (图片来
所有的数据都天然带有时间的概念,必然发生在某一个时间点。把事件按照时间顺序排列起来,就形成了一个事件流,也叫作数据流。「无界数据」是持续产生的数据,所以必须持续地处理无界数据流。「有界数据」,就是在一个确定的时间范围内的数据流,有开始有结束,一旦确定了就不会再改变。
Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。
在各类系统设计中我们经常会使用这两者做信息的传递、系统的解耦,但是很难说出在什么场景上我们使用标准服务接口,什么场景使用标准消息,好像是都可以用。尤其在平台系统需要支撑各类业务场景的设计上,这类问题往往会是一个很难权衡的点。我们先看一下这两种方式的特点(并非是优缺点)。
Jenkins是一个开源软件项目,旨在提供一个开放易用的软件平台,使软件的持续集成变成可能。
CDC 是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,它可以将源数据库(Source)的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的(Sink)。在同步过程中,还可以对数据进行一定的处理,例如分组(GROUP BY)、多表的关联(JOIN)等。
针对不同的运行环境,Flink提供了一套统一的分布式作业引擎,就是上图的Runtime层。
•本来打算写一个flink源码分析的系列文章,但由于事情太多,又不太想输出低质量的文章,所以开始看一些好的flink相关博客,本文译自https://www.ververica.com/blog/apache-flink-at-mediamath-rescaling-stateful-applications ;•flink中state的划分和介绍;•flink 中operator state在什么时候会进行rescale以及如何进行rescale?;•flink 中keyed state的when and how?。
上次发文,提到了 Flink 可以非常高效的进行有状态流的计算,通过使用 Flink 内置的 Keyed State 和 Operator State,保存每个算子的状态。
作者 | Netflix 技术博客 译者 | 刘雅梦 策划 | 蔡芳芳 借助最新的数据网格平台(Data Mesh Platform),Netflix Studio 中的数据移动进入到了一个新阶段。这种配置驱动的平台在创建新管道时显著地缩短了前置时间,同时提供了新的支持特性,比如端到端的模式演进(schema evolution)、自助式 UI 和安全数据访问等。 1背景 未来几年,Netflix 上的大部分内容都将来自其自己的工作室(Netflix Studio)。Netflix 电影或电视据从开始宣传
Flink 作业在开发完毕之后,需要提交到 Flink 集群执行。ClientFronted 是入口,触发用户开发的 Flink 应用 Jar 文件中的 main 方法,然后交给 PipelineExecutor(流水线执行器,在 FlinkClient 升成 JobGraph 之后,将作业提交给集群的重要环节。)#execue 方法,最终会选择一个触发一个具体的 PiplineExecutor 执行。
GIAC(GLOBAL INTERNET ARCHITECTURE CONFERENCE)是长期关注互联网技术与架构的高可用架构技术社区和msup推出的,面向架构师、技术负责人及高端技术从业人员的年度技术架构大会,是中国地区规模最大的技术会议之一。 今年的第六届GIAC大会上,在大数据架构专题,腾讯数据平台部实时计算负责人施晓罡发表了《基于Flink的高可靠实时ETL系统》的主题演讲。以下为嘉宾演讲实录: 施晓罡毕业于北京大学,获得博士学位,是Apache Flink项目Committer。在SIG
CDC 变更数据捕获技术可以将源数据库的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的。本文基于腾讯云 Oceanus 提供的 Flink CDC 引擎,着重介绍 Flink 在变更数据捕获技术中的应用。 一、CDC 是什么? CDC 是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,它可以将源数据库(Source)的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的(Sink)。在同步过程中,还可以对数据进行一定的处理,例如分组(GROUP BY)、多表的关联(JOIN)等。 例如对于电商平台,用户的订单
到2017年初,我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用,使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询, 10,000个Spark作业,以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制,许多服务受到高数据延迟的影响。
https://hortonworks.com/blog/expressing-data-processing-in-apache-tez/
| 功能需求 | 适用的操作符 | | 统计数据流中产生的所有数据个数 | count | | 获得数据流中最大或者最小的数据 | max 和 min | | 对数据流中的数据进行规约操作 | reduce | | 判断是否所有数据满足某个条件 | every | | 找到第一个满足判定条件的数据 | find 和 findIndex | | 判断一个数据流是否不包含任何数据 | isEmpty | | 判断一个数据流为空就默认产生一个指定数据 | defaultIfEmpty |
在 Jenkins-X platform 中,UpdateBot 由 Jenkinsfile 中的 UpdateBot 命令自动显示和调用。但是 UpdateBot 也可以在 Jenkins-X 之外使用,并且单独运行它可以帮助了解它可以做什么并测试版本替换。因此,让我们用一个简单的测试项目来尝试一下。
在Flink状态管理详解这篇文章中,我们介绍了Flink的状态都是基于本地的,而Flink又是一个部署在多节点的分布式引擎,分布式系统经常出现进程被杀、节点宕机或网络中断等问题,那么本地的状态在遇到故障时如何保证不丢呢?Flink定期保存状态数据到存储上,故障发生后从之前的备份中恢复,整个被称为Checkpoint机制,它为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。本文将介绍Flink的Checkpoint机制的原理。本文会使用多个概念:快照(Snapshot)、分布式快照(Distributed Snapshot)、检查点(Checkpoint)等,这些概念均指的是Flink的Checkpoint机制,读者可以将这些概念等同看待。
如果needs:设置为指向因only/except规则而未实例化的作业,或者不存在,则创建管道时会出现YAML错误。
2020年和2021年分别写了很多篇类似的文章,这篇文章是关于Flink生产环境中遇到的各种问题的汇总。
作者 | 汪婷编辑 | Vincent导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询。原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重。该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求。 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表
开篇词 elastic-job-lite在项目中使用也有两个多月的时间了,从一开始搜索网上教程,参考别人使用方法,到后面阅读源码,理解其架构,实现。也写了几篇关于ejl的架构,流程处理,数据结构的文章,中间也经历了很多坑,也有了一些最佳实践,这篇文章写一下总结,但不是ejl的结尾,后续还会有ejl的文章,下面附上前几篇的链接: elastic-job-lite入门以及架构原理分析 elastic-job-lite 既然去中心化,为何要选举主节点 elastic-job-lite 数据结构分析 使用心得 ej
在A项目配置面板中Post-build Actions选项中选择Trigger parameterized build on other projects 我选择的参数为预定义参数,如果想知道有哪些与定义参数,可以在Build模块下选择Execute shell
为了帮助管理员监控 CI/CD 平台并对其进行故障排除,并帮助开发人员提高 CI/CD 管道的速度和可靠性,Elastic Observability 提供了持续集成和持续交付 (CI/CD) 流程的可见性。
打开B项目,进入配置--->构建触发器,选中其他工程构建后触发,关注的项目输入A,过滤条件例如:只有构建稳定时触发,之后保存即可。
Flink四大基石分别是:Time (时间)、Window(窗口)、State (状态)、Checkpoint(检查点)。
最近有很多大侠在交流群里讨论PCI总线,PCI作为高速接口之一,在当下的FPGA产品设计研发中,地位举足轻重,应用广泛,今天给大侠带来PCI Express 系列连载,今天带来第二十一篇,PCIe总线的事务层(TLP的路由(基于地址的路由、基于ID的路由、隐式路由))。希望对各位大侠的学习有参考价值,话不多说,上货。
stash步骤可以将一些文件保存起来,以便被同一次构建的其他步骤或阶段使用。如果整个pipeline的所有阶段在同一台机器上执行,则stash步骤是多余的。所以,通常需要stash的文件都是要跨Jenkins node使用的。
1)Flink 是标准的实时处理引擎,基于事件驱动。而 Spark Streaming 是微批(Micro-Batch)的模型;
我叫 Tim Collins,是Sendible[1]的高级 DevOps 工程师。在 Sendible,我们正在着手一个计划,使我们的应用和开发堆栈更适合云原生,但我们很快发现我们现有的 CI 解决方案不能胜任这项工作。我们开始寻找替代方案,并认为记录我们的过程可能会帮助其他处于类似情况的人。
前面两篇,一篇是spark的driver的Checkpoint细节及使用的时候注意事项。一篇是flink的Checkpoint的一些上层解释。本文主要是将flink的Checkpoint的基石--轻量级分布式快照。
线上故障通常是指大规模的影响线上服务可用性的问题或者事件,通俗点讲就是:掉“坑”里了,这个“坑”就是线上故障!线上故障的处理过程可以形象地表达为:“踩坑”、“跳坑”、“填坑”、“避坑”。
回顾大数据的发展历程,一句话概括就是海量数据的高效处理。在当今快节奏、不断变化的市场环境下,优秀的开发效率已经成为企业数字化转型的必备条件。
为了实现并行执行,Flink应用会将算子划分为不同任务,然后将这些任务分配到集群中的不同进程上去执行。和很多其他分布式系统一样,Flink应用的性能很大程度上取决于任务的调度方式。任务被分配到的工作进程、任务间的共存情况以及工作进程中的任务数都会对应用的性能产生显著影响。本节中我们就讨论一下如何通过调整默认行为以及控制作业链与作业分配(处理槽共享组)来提高应用的性能。
在微服务架构下,多个服务之间通常会定义明确上下游关系,下游系统可以依赖上游系统,下游系统可以通过API查询或修改上游系统的数据;反过来则不然,上游系统不应该知道下游系统的存在,也就是说上游系统不能依赖下游系统,上游系统的变化只能通过异步事件的方式发出,下游系统监听事件并基于事件做对应的数据状态变化。
Jenkins 是领先的开源自动化服务工具。它提供了 1500+ 个插件来支持构建,部署和自动化任何项目。在本文中,我们将研究如何在作业上配置 Github 触发器,以及如何使用 Webhook 与 Github 相通,该 Webhook 指示何时轮询作业以构建对项目进行的更改。
Checkpoint 机制
scalaz-stream是一个数据流处理工具库,对资源使用,包括:开启文件、连接网络、连接数据库等这些公共资源使用方面都必须确定使用过程的安全:要保证在作业终止时能进行事后处理程序(fina
年底啦~2022 年即将走到尾声,不过袋鼠云对产品品质的坚持始终如一,这段时间我们对产品本身以及客户反馈的一些问题进行了持续的更新和优化,例如新增任务告警,进行了 Connector 相关功能优化,以及支持跨时间分区圈群等。
昨天下午,收到一个504的告警,显然这是一个超时告警。当时由于手头有其他事情,没在意,就只是瞄了一眼,但是引起告警的方法很熟悉,是我写的,第一反应有点诧异。
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