Flink 中的每个函数和操作符都可以是有状态的(请参阅使用状态了解详细信息)。有状态函数在处理单个元素/事件时存储数据。
今天看了The Google File System的论文,我们简称其为GFS。GFS是谷歌的分布式文件存储系统,这篇论文是现代分布式软件系统入门的经典论文,并由此诞生了Hadoop生态中HDFS的开源实现。
陈东明,具有丰富的大规模系统构建和基础架构的研发经验,善于复杂业务需求下的大并发、分布式系统设计和持续优化。近年专注于分布式系统一致性的研究,常年坚持技术文章创作和社区分享。曾就职于饿了么、百度,主导开发饿了么key-value数据库,负责百度即时通讯产品的架构设计。个人微信公众号dongming_cdm。本文是本人新书《分布式系统与一致性》的一个章节,节选出来和大家分享、讨论。
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。
检查点通过恢复状态和对应流位置来实现 Flink 状态容错,从而为应用程序提供与无故障执行相同的语义。
GFS 是谷歌为其业务定制开发的,支持弹性伸缩,为海量数据而生的分布式大文件存储系统。它运行于通用廉价商用服务器集群上,具有自动容错功能,支持大量客户端的并发访问。
虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件(例如事件解析器),但有些操作会记住跨多个事件的信息(例如窗口操作符)。 这些操作称为有状态的。
作者介绍 朱亮 云和恩墨技术专家,6年专职oracle dba生涯先后服务于保险、金融、电信、百货等客户 Oracle TimesTen In-Memory Database(简称TimesTen或
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Apache Flink提供了一个容错机制来持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使在出现故障的情况下,程序的状态也将最终反映每条记录来自数据流严格一次exactly once。 请注意,有一个开关可以降级为保证至少一次(least once)(如下所述)。
在分布式运行中,Flink将算子(operator) SubTask 连接成 Task。每个 Task 都只由一个线程执行。将算子链接到 Task 是一个很有用处的优化:它降低了线程间切换和缓冲的开销,并增加了整体吞吐量,同时降低了延迟。链接行为可以在API中配置。
在Oracle数据库系统中,写日志和写数据文件是数据库中消耗I/O较大的两种操作。在这两种操作中,写数据文件属于分散写,写日志文件是顺序写,因此为了保证数据库的性能和数据的安全,通常数据库都是在提交(COMMIT)完成之前要先保证Redo日志条目都被写入到日志文件中,才会给用户反馈提交完成的通知(Commit complete.),而保存在Buffer Cache中的脏块会不定期地、分批地写入到数据文件中。也就是说,日志写入和提交操作是同步的,而数据写入和提交操作是不同步的,修改的数据并不是在用户提交后就立马写入数据文件中。这样就存在一个问题,当数据库崩溃的时候并不能保证Buffer Cache里面的脏数据全部写入到数据文件中,那么在实例启动的时候就要使用日志文件进行恢复操作,将数据库恢复到崩溃之前的状态,从而保证数据的一致性。那怎么确定该从何时、从哪里开始恢复呢,Oracle使用了检查点(Checkpoint)来进行确定。
本文主要总结的是五个核心后台进程(PMON、SMON、CKPT、DBWn、LGWR),理解这些进程的概念是Oracle学习的内功,是TroubleShooting和优化的基础,以下内容参考了Oracle编程艺术、官方文档Concept、OCP考试指南及行业大牛的总结。不到位的地方,请务必指出。
为了模拟生产环境中实时产生的订单数据,这里我们自己定义一个数据源来源源不断的产生模拟订单数据
如果你玩过电子游戏,你就会明白为什么检查点(chekpoint)是有用的了。举个例子,有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
预写式日志write ahead log,是数据库保证数据完整性的重要数据结构。数据库管理器将数据库发生的变更记录写入wal日志缓冲区,进而写入wal日志文件中,在数据库崩溃时利用wal日志进行重演恢复,这几乎是所有数据库的统一实现原理。
前面提到,行存储是一个基于磁盘的存储引擎。为了避免IO的高昂开销,存储引擎会缓存一部分页面在内存中,便于随时对其进行检索和更改。存储引擎会对缓存的页面进行筛选、替换和淘汰,保证留存在缓存的页面能够提高整个引擎的执行效率。
checkpoint又名检查点,一般checkpoint会将某个时间点之前的脏数据全部刷新到磁盘,以实现数据的一致性与完整性。目前各个流行的关系型数据库都具备checkpoint功能,其主要目的是为了缩短崩溃恢复时间,以Oracle为例,在进行数据恢复时,会以最近的checkpoint为参考点执行事务前滚。而在WAL机制的浅析中,也提过PostgreSQL在崩溃恢复时会以最近的checkpoint为基础,不断应用这之后的WAL日志。
2018区块链技术及应用峰会 (BTA)·中国 倒计时5天 2018,想要follow最火的区块链技术?你还差一场严谨纯粹的技术交流会——2018区块链技术及应用峰会(BTA)·中国将于2018年3月
1、子功能 子功能是指将一个较大的功能,拆分为N个小功能,例如简单的登录/注册功能,可以拆分为登录功能和注册功能。 2、检查点 检查点是指每一个子功能或者子子功能中需要检查的内容,是实实在在看得见的内容,如子功能弹出弹窗的检查点有弹窗出现时机、弹窗消失时机、弹窗文案等。 3、影响因素 影响因素是指对每一个检查点起到作用的因素,如系统设置、网络、数据类型等。
备忘录模式 一、 概念 二、 结构 三、 分类 1.”白箱”备忘录模式的实现 2.“黑箱”备忘录模式的实现 3.“多重”检查点 4.”自述历史”模式 引子 我们在编程的时候,经常需要保存对象的中间状态,当需要的时候,可以恢复到这个状 态。比如,我们使用Eclipse进行编程时,假如编写失误(例如不小心误删除了几行代码),我们希望返回删除前的状态,便可以使用Ctrl+Z来进行返 回。下象棋的时候,可以反悔。这时我们便可以使用备忘录模式来实现。 定义 在不破坏封装性的前提
PostgreSQL从小白到专家,是从入门逐渐能力提升的一个系列教程,内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容,希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助,欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
首先,我们将讨论支持InnoDB克隆技术的一些内部产品。MySQL企业版备份(MEB)是一种企业级产品,可为MySQL提供备份和恢复。在各种类型的备份中,我们关注下面两种类型:
Oracle实例失败多为实例非一致性关闭所致,通常称为崩溃(crash)。实例失败的结果等同于shutdown abort。
之前有想过系统地来一番flink源码分析系列,谁曾想工作中需要完成的需求有些多,完整的flink源码分析系列只能一再往后拖了。之前公众号后台有想学习flink的朋友留言想看更多学习flink的资料,现在先发一些之前收藏的关于flink相关的文章,其中大多翻译自flink社区,希望能给大家带来一些帮助。本文[1]主要围绕flink任务的生命周期展开。
这一节会先描述 MTS 的工作线程执行 Event 的大概流程。然后重点描述一下 MTS 中检查点的概念。在后面的第 25 节我们可以看到,MTS 的异常恢复很多情况下需要依赖这个检查点,从检查点位置开始扫描 relay log 做恢复操作,但是在 GTID AUTO_POSITION MODE 模式且设置了 recovery_relay_log=1 的情况下这种依赖将会弱化。
Saver类添加ops来在检查点之间保存和恢复变量,它还提供了运行这些操作的方便方法。检查点是私有格式的二进制文件,它将变量名映射到张量值。检查检查点内容的最佳方法是使用保护程序加载它。保护程序可以自动编号检查点文件名与提供的计数器。这允许您在训练模型时在不同的步骤中保持多个检查点。例如,您可以使用训练步骤编号为检查点文件名编号。为了避免磁盘被填满,保护程序自动管理检查点文件。例如,他们只能保存N个最近的文件,或者每N个小时的培训只能保存一个检查点。通过将一个值传递给可选的global_step参数以保存(),可以对检查点文件名进行编号:
MySQL NDB Cluster团队致力于NDB架构核心部分的基础重新设计。这些更改之一是部分检查点算法。现在,用户可以充分利用它构建更大的集群,NDB 8.0可以在每个数据节点上使用16 TB的内存表,也可以使用磁盘数据构建3副本5 PB的集群。
虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件(例如事件解析器),但某些操作会记住多个事件的信息(例如窗口算子)。 这些操作称为有状态的(stateful)。
第一部分讨论如何大规模执行checkpoint。 最后一部分解释了一些关于规划要使用多少资源的最佳实践。
之前所介绍的流处理API,无论是基本的转换、聚合,还是更为复杂的窗口操作,其实都是基于DataStream进行转换的;所以可以统称为DataStream API,这也是Flink编程的核心。而我们知道,为了让代码有更强大的表现力和易用性,Flink本身提供了多层API,DataStream API只是中间的一环,如图所示:
在反向传播期间通过对每个检查分割运行一个前向传递分割来实现。这可能导致RNG状态等持久状态比没有检查点时更高级。默认情况下,检查点包含切换RNG状态的逻辑,这样使用RNG(例如通过dropout)的检查点通过与非检查点通过相比具有确定性的输出。根据检查点操作的运行时间,存储和恢复RNG状态的逻辑可能会导致适度的性能下降。如果不需要与非检查点传递相比的确定性输出,则向检查点或checkpoint_sequential提供preserve_rng_state=False,以省略每个检查点期间的RNG状态的存储和恢复。
由于该路线设置在市中心,街道呈网格状交错,因此两个检查站点 (x1,y1) 与 (x2,y2) 之间的距离应该为 |x1−x2|+|y1−y2|。
有几个WAL相关的配置参数会影响数据库性能。本节将解释它们的使用。关于服务器配置参数的设置的一般信息请参考Chapter 19。
从关系数据库抽取图数据,需要考虑的一个场景是新增数据的处理【其中任务状态的依赖与数据依赖关系非常重要】。从一个自动化抽取图数据的工具角度来说,自动化生成脚本可以与如下实现完成对接【即设计好schema之后自动生成如下脚本】。该设计方案可以与自动化抽取图数据的工具无缝集成。 在现有的Airflow调度系统中【可以自行实现调度逻辑或者可以是其它的调度系统,本文的设计思路可以借鉴】,可以设计Task和DAG来完整增量数据的处理,完成线上数据的持续更新需求。在构建TASK时,按照图数据的特点设计了节点TASK和关系TASK,并在同一个DAG中执行调度。【DAG的设计可以是某一类业务数据的处理流程】在下面的案例中主要展示了担保关系图数据的构建设计。
HDFS是一种分部式的文件系统,在他出现以前就已经存在了很多中分布式文件系统,但是他们都是部署在服务器上,需要高的POSIX接口,同时他们默认服务器是稳定的可以提供大量资源。
Flink对分布式任务的执行操作,它是把操作子任务链起来放到任务中。每个任务由一个线程来执行。把操作链起来放入任务中是非常好的一个优化:它可以减少线程间交互和缓存的开销,减少延迟的同时提升整体的吞吐量。链操作的方式是可以配置的,在链操作文档中有详细的介绍chaining docs 。
on disk rba 重做日志(current redo log)中最后一条日志的地址
Elasticsearch(ES)可用于全文检索、日志分析、指标分析、APM等众多场景,而且搭建部署容易,后期弹性扩容、故障处理简单。ES在一定程度上实现了一套系统支持多个场景的希望,大幅度降低使用多套专用系统的运维成本(当然ES不是万能的,不能满足事务等场景)。正是因为其通用性和易用性,ES自2010年发布首个版本以来得到爆发式的发展,广泛应用于各类互联网公司的不同业务场景。
随着自动化测试技术的发展,新兴的开源自动化测试工具崛起,例如:Selenium、Cypress等。但是老牌的自动化测试工具也在不断的更新与迭代,本篇介绍一下作者之前在使用UFT(QTP)时的一些总结。
场景描述:本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序,并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。
前段时间详细地阅读了 《Apache Flink的流处理》 这本书,作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri,国内崔星灿翻译的,这本书非常详细、全面得介绍了Flink流处理,并且以气象数据的例子讲解其中的使用,我把其中一些比较重要的句子做了比较,并且分享给大家。有一些我不是很理解,需要以后慢慢去消化,我就不做详细的展开。
大部分基本上都是用于内部研究、测试等场景,但是为了避免很多麻烦,必要的备份还是必须的。
RDD检查点(Checkpoint)是Spark Core计算过程中的容错机制。通过将RDD的数据与状态持久化,一旦计算过程出错,就可以从之前的状态直接恢复现场,而不必从头重算,大大提高了效率与可靠性。本文从之前已经研究过的RDD类入手,探索一下检查点的具体实现。
本文分两部分, 第一部分概念介绍,重在理解。 第二部分通过MySQL Innodb中的具体实现,加深相关知识的印象。 本文的原意是一篇个人学习笔记,为了避免成为草草记录一下的流水账,尝试从给人介绍的角度开写。但在整理的过程中,越来越感觉力不从心,一是细节太多了,原以为足够了解的一个小知识点下可能隐藏了很多细节;二是内容与范围的取舍,既想有点技术性避免空谈,又不想陷入枯燥冗长的小细节描述。几番折腾,目前的想法把坑填上,能写完就不错了,你读起来有不顺或错误的地方请见谅,欢迎反馈。
这篇文章改编自2017年柏林Flink Forward上Piotr Nowojski的演讲。你可以在Flink Forward Berlin网站上找到幻灯片和演示文稿。
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