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Flink反压原理深入浅出及解决思路

Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎,可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算,能够部署在各种集群环境,对各种规模大小的数据进行快速计算。既然是对流式数据进行处理,那么就要面临数据在流动计算时,上下游数据通信以及数据处理速度不一致所带来的问题。 本文先从「生产者-消费者模式」的角度介绍了Flink中的数据传输,从而引出了「反压」的概念。接着介绍了Flink在V1.5前「基于TCP的反压机制」以及V1.5后「基于Credit的反压机制」分别如何实现网络流控。最后针对一个反压案例进行分析,介绍了如何进行反压定位和资源调优,并展示了调优结果。 希望在阅读完本文后,读者可以深入理解Flink节点反压的概念以及背后的原理,在遇到反压场景时,能够快速定位瓶颈点,并拥有一套基本的调优思路。

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DRF框架(三)—— 响应模块(Response)、三大序列化组件介绍、Serializer组件(序列化与反序列化使用)

1.使用序列化器的时候一定要注意,序列化器声明了以后,不会自动执行,需要我们在视图中进行调用才可以 2.序列化器无法直接接收数据,需要我们在视图中创建序列化器对象时把使用的数据传递过来。(data,instance传参) 序列化是:数据对象从数据库中查出,通过instance传入序列化器中,必须通过data属性才能将序列化后的数据传给前端,不能直接传序列化对象 反序列化是:数据是通过request.data从前端获取到数据,通过data传入序列化器中进行校验,保存到数据库中 3.序列化器的字段声明类似于我们前面使用过的表单系统 4.开发restful api时,序列化器会帮我们把模型数据转换成字典。 5.drf提供的视图会帮我们把字典转换成json,或者把客户端发过来的数据转换成字典

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