如今，这部长青经典之作又迎来了一次重大升级——继第 4 版后，时隔一年，内容覆盖 Scala 3.0，对新的缩进语法、并集类型、交集类型、枚举、代数数据类型、上下文参数、特质参数、扩展方法、类型族等都有详细介绍...很自然地，ZIO 在顺利发布1.0版本之后，随着Scala 3的发布，也在第一时间全面“拥抱”Scala 3。 《Scala 编程（第5版）》针对Scala3进行了全面的更新。...更新主要体现在两个方面： 首先，增加了对 Scala3主要的新特性的介绍，所有内容和示例代码都基于Scala3重新梳理和编写； 其次，在篇幅上进行了大幅度调整，最显著的是把《Scala 编程》拆成了两卷...我的首要目标是学习函数式编程（FP），不过在学习过程中我也发现了一些惊喜，如样例类（case class）和模式匹配（pattern matching）。...继第 4 版后，时隔一年，本书迎来重大更新，内容覆盖 Scala 3.0，对新的缩进语法、并集类型、交集类型、枚举、代数数据类型、上下文参数、特质参数、扩展方法、类型族等都有详细介绍。
该游戏采用了 Scala、Zio、Istio、CockroachDB 等技术栈，这些技术栈为游戏的上线和运维带来了额外的复杂性和挑战。...eBPF 不依赖于特定的技术栈，能够自动生成服务调用图，计算请求、错误、延迟（RED）指标，记录调用的详细信息，并自动生成分布式追踪链路。...03实战：消除新版本 CPU 飙升隐患在《某游戏》上线后的几次在线更新中（集中在早上 5:00-6:00 之间），发现每次有新的配置表发布时，整个集群服务器的 CPU 使用率都会飙升，看起来就像是客户端对服务器发起了...我们在业务日志中查找 URI 对应的日志，发现是因为此客户端 SDK 在发送 gRPC 请求时携带的版本与服务端不一致，导致请求一直被服务端拒绝，拒绝后客户端又高频的重试，造成了对服务端的 DDoS 攻击...研发确认此问题后，立马进行了修复。修复上线后持续监控，已确认在配置表更新后集群 QPS 突增的现象不存在了，CPU 也表现正常了，成功消除了一个重大隐患。
研讨会相关内容 2020年春天的脚步，因为一场突如其来的疫情，变得沉重、寂静，然而也是因为这场疫情，人们认识到健康的重要性。...附件：柔性传感器相关思考 1、柔性传感器是否具有透气性，能否大面积覆盖在皮肤表面，并且特殊情况下如何保证柔性传感器与皮肤紧密贴合？...运动后，皮肤表面被汗液侵湿，如何保证汗水能够顺利排到外界空气，于此同时不影响传感器的正常工作 皮肤受到外力作用时出现明显的褶皱，如何保证传感器与皮肤表面的接触质量，于此同时，如何避免传感器对皮肤表面形貌的依赖性...当前，市面上销售的一次性 Zio 贴片传感器内置有数据记录模块，可连续监测心脏的电脉冲 （14 天），使得实时测量体征信号成为了可能。...Zio贴片内置有数据记录芯片，在数据采集过程中，不需要额外的线缆与之相连，使得运动过程中也能够实时进行数据监测（左：Zio贴片；右：目前，医院进行体征监测时，采集数据所用的方法） 实物效果图（售价98
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集...Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。...MLlib 不仅提供了模型评估、数据导入等额外的功能，还提供了一些更底层的机器学习原语。...task 在 Executor 线程池中的运行情况会向 TaskScheduler 反馈，当 task 执行失败时，则由 TaskScheduler 负责重试，将 task 重新发送给 Executor...配置历史服务 由于 spark-shell 停止掉后，集群监控 linux1:4040 页面就看不到历史任务的运行情况，所以 ，开发时都配置历史服务器记录任务运行情况。
，自动重试失败的请求，最终返回成功的结果或者是最后一次重试结果。...，即每次重试的时间间隔相同。...在开始编码之前，你需要将Retry实例依赖注入到需要的地方： class ExternalService @Inject()(retry: Retry) 下面的代码使用固定时间重试策略，每秒重试一次，最多重试...你也可以使用 retryWhen 设置重试条件： import scala.concurrent.duration._ retry.withFixedDelay[Int](3, 1 seconds)...1.2.1 BackoffRetry BackoffRetry包含两个参数，参数delay用于设置第一次延迟时间，参数factor是一个乘积因子，用于延长下一次的重试时间: import scala.concurrent.duration
执行一段时间，我们来看下checkpointLocation 目录里面的文件，下文中，我会解释这些文件都是干啥的，已经文件内容的含义 ? ?...然后是这次提交记录的事务信息，version 为0， 就指定这次提交后，数据的版本为0， 和 上面提交信息的 epochId 是一一对应的。 ?...这里 Delta 也是一样的，不过数据变动的最小粒度是文件，我们例子中，每次数据版本变化都是增加了3个文件，0 到 28 个json 文件中都记录了每次变动文件 delta 日志，这些 Delta日志中记录了对文件命名空间的变动...的引用加上本次增量更新的 delta 文件，也就是每次新的状态实例都是上一次状态的加上一些 deltalog 日志文件。...spark structured streaming上层逻辑如果一个增量batch输出失败，就会重试，这样的话，就相当于进行下一轮的输出，所以在整个过程中，不会污染现有数据，冲突了就等待下一次重新输出成功
ID 为5和6两个 Executor 上 第五列表示我们运行这些重试的 Task 所在的 Executor 所在的物理机地址，我们可以看到他们都被调度到了同一个 最后列表示每次重试失败的错误栈 ?...(Task.scala:109) 3.2 问题二：为什么该 Task 的4次重试都在同一个物理节点？...这我们可以从4次的重试的 Executor ID 上进行判断，第0、1和3次是在 ID 6上进行的，而第2次是在 ID 5上发生的。...但由于ID 5和6都在同一个 NodeManger 节点，所以我们看起来像是“本地重试”。另一个原因就是上面所说的数据本地性的成功解析，所以这些 Task 的每次重试都高概率的来到这个节点。...本质的想法就是构建shuffle_${shuffleId}_${mapId}_0.index 这类Shuffle文件时，可以让每次重试都可以生成 Unique 的文件名，这样就可以生成不同的 hash
前言 在N久之前，曾写过kafka 生产者使用详解， 今天补上关于 offset 相关的内容。...， 它弥补了旧客户端中存在的诸多设计缺陷, 不过我不建议你在0.9.x 使用该客户端， 该新客户端再 0.10.0 才算比较稳定了 这里额外提一句就是，客户端从scala 语言转向 java，...自动位移提交的动作是在poll()方法的逻辑里完成的， 在每次真正向服务端发起拉取请求之前会检查是否可以进行位移提交， 如果可以，那么就会提交上一轮消费的位移。...正确的做法： 这个时候需要客户端维护一个序列号， 每次提交成功都 +1， 重试的时候进行对比， 不合法就不需要重试了。...同步提交一般用来辅助异步提交， 对于一些特殊情况，保证offset的正确提交。
Kafka 生产者的配置中是存在的，它表示生产者在发送消息后等待生产者确认的最大时间。...public static final String SECURITY_PROVIDERS_CONFIG = "security.providers"; retry.backoff.ms 用于定义在发生可重试的发送错误后...当生产者发送消息到 Kafka 时，可能会遇到一些可重试的错误，例如网络问题、Kafka 服务器繁忙等。...retry.backoff.ms 允许在出现这些可重试错误后等待一段时间，然后再次尝试发送消息，以避免频繁的重试。...如果重试依然失败，生产者可能会继续进行更多的重试，每次之间间隔逐渐增加，以避免过度压力和频繁的连接尝试。
(3) //重试策略，又可以分为以下两种类型 //a、指数型，表示多次重试之间的时间间隔按照指数方式进行增长。...//b、常数型，表示多次重试之间的时间间隔为固定常数。eg:2 -> 2 -> 2 ......"completed":false,"title":"delectus aut autem","userId":1} //查看索引 //Get _cat/indices //查看索引中的内容...//Get flink_kafka/_search //批量请求的配置；这将指示接收器在每个元素之后发出请求，否则将对它们进行缓冲。...如果聚合前每个元素数据类型是T，聚合后的数据类型仍为T。 aggregation 常见的聚合操作有sum、max、min等，这些聚合操作统称为aggregation。
我们发现，当其他人正致力于那些人人需要的东西时，一些公司则提供创新性的解决方案。下文摘自Nuviun公司的2015 年“最热门的5个问题解决商”。...在心脏病专家约翰·肯尼迪帮助下，她使用了新的设备（Zio XT 补丁）记录心跳并且帮助她了解可能的治疗方案。 4 孕妇和孩子的健康：Ritmo 根据WHO报道，每天有800名妇女死于妊娠与分娩并发症。...在新科学家杂志的采访中，Oz说设备会记录所有发生在孕妇腹部表面的可能情况，目的是为了尽可能地减少发生并发症的可能。 Oz还告诉杂志社，他希望腹带所采集的数据能够帮助研究者获得关于孕期的新视野。...金融时报的一篇文章，这样评价Proteus的解决方案 “这是一个应用互联网传感器帮助专业人员跟踪患者在治疗后各阶段的效果的案例，从研究到治疗后随访都可以使用。”...大数据文摘2013年7月成立，我们专注数据，每日坚持分享优质内容，从未间断，我们努力为读者和志愿者打造一个分享和交流平台。
在阅读该插件的源码过程中，觉得有很多值得学习的地方，特总结如下以备后忘。...，一条数据算一个记录 这些参数在CommitPolicy特质中被使用，该特质的信息及实现类如下： package com.landoop.streamreactor.connect.hive.sink.staging...* * 负责决定文件何时被刷新(在磁盘上关闭，以及移动到可见)，一般情况下基于记录数量、文件大小和文件被打开的时间来刷新 */ trait CommitPolicy { /**...当然这只是kafka-connect在运行中发生的一个异常，对于这类容易使Task停止工作的异常，需要设置相关的异常处理策略，sink插件在实现中定义了三种异常处理策略，分别如下： NOOP：表示在异常发生后...，不处理异常，继续工作 THROW：表示在异常发生后，直接抛出异常，这样会使服务停止 RETRY：表示在异常发生后，进行重试，相应地，需要定义重试次数，来避免无限重试情况的发生 基于以上三种异常处理策略
任务返回结果数据块：用来存储在存储管理模块内部的任务返回结果。通常情况下任务返回结果随任务一起通过Akka返回到Driver端。...从hdfs中读取文件后，创建 RDD 对象 DAGScheduler模块介入运算，计算RDD之间的依赖关系。...自动进行内存和磁盘切换 基于lineage的高效容错 task如果失败会特定次数的重试 stage如果失败会自动进行特定次数的重试，而且只会只计算失败的分片 checkpoint【每次对RDD操作都会产生新的...https://blog.csdn.net/mzqadl/article/details/104217828 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
运行生产者，然后在控制台中键入一些消息以发送到服务器。 启动生产者 Step 5: 启动一个消费者 Kafka还有一个命令行使用者，它会将消息转储到标准输出。...启用此函数后，Flink的检查点将在检查点成功之前等待检查点时的任何动态记录被Kafka确认。这可确保检查点之前的所有记录都已写入Kafka。...默认情况下，该值设置为“0”，以避免重试导致目标主题中出现重复消息。对于经常更改代理的大多数生产环境，建议将重试次数设置为更高的值。...换言之，遵循以下事件顺序： 用户事务1开启并写记录 用户事务2开启并写了一些其他记录 用户提交事务2 即使事务2已经提交了记录，在事务1提交或中止之前，消费者也不会看到它们。...但是，如果Flink应用程序在第一个检查点之前失败，则在重新启动此类应用程序后，系统中没有关于先前池大小的信息。
运行生产者，然后在控制台中键入一些消息以发送到服务器。...启用此函数后，Flink的检查点将在检查点成功之前等待检查点时的任何动态记录被Kafka确认。这可确保检查点之前的所有记录都已写入Kafka。...默认情况下，该值设置为“0”，以避免重试导致目标主题中出现重复消息。对于经常更改代理的大多数生产环境，建议将重试次数设置为更高的值。...换言之，遵循以下事件顺序： 用户事务1开启并写记录 用户事务2开启并写了一些其他记录 用户提交事务2 即使事务2已经提交了记录，在事务1提交或中止之前，消费者也不会看到它们。...但是，如果Flink应用程序在第一个检查点之前失败，则在重新启动此类应用程序后，系统中没有关于先前池大小的信息。
bulkFlushBackoffDelay ：设置批量写入的退避延迟时间,在发生写入失败后，等待指定的延迟时间后再进行重试 bulkFlushBackoffRetries ：设置批量写入的最大重试次数,...设置在写入失败后的最大重试次数。...=10000 #设置批量写入的最大重试次数,设置在写入失败后的最大重试次数。...* */ private Boolean bulkFlushBackoff=false; /** * 设置批量写入的退避延迟时间,在发生写入失败后，等待指定的延迟时间后再进行重试...()); // 设置批量写入的最大重试次数 // 解释：设置在写入失败后的最大重试次数。
这类情况下我们就很有必要为我们的程序逻辑添加一些错误重试的策略，费老师我在几年前写过文章介绍过Python中的retry库，但它功能较为单一，只能应对基本的需求。 ...0到1之间的随机数，当这个随机数不超过0.1时才会停止抛出错误，否则则会被tenacity捕捉到每次的错误抛出行为并立即重试。...)) def demo_func2(): print('函数执行') raise Exception demo_func2() 可以看到，我们的函数在限制了最大重试次数后...，经过3次重试，在第4次继续执行依然抛出错误后，正式地抛出了函数中对应的Exception错误结束了重试过程。...以上就是本文的全部内容
同样是采用拆分的方式进行优化，可以考虑按照时间日期维度来拆分，就是一段时间段的访问ip记录到一个key中。4.Bigkey优化后，扩容的工单可以重试，完成集群扩容操作。...4.3 水平扩容迁移优化目前情况，我们有一些Bigkey的发现是被动的，一些是在水平扩容时候发现的，由于Bigkey的存在导致扩容失败了，严重的还触发了master-slave的故障切换，这个时候可能已经造成业务程序访问超时...（4）【一个迁移重试周期内的重试次数】：在一个起迁移重试周期内，会有3次重试迁移，每一次的migrate timeout的时间分别是10秒、20秒、30秒，每次重试之间无间隔。...migrate timeout为30秒重试，如果还是失败，程序会迁移其他新9个的节点，但是每次在迁移其他新的节点之前还会分别设置migrate timeout为10秒、20秒、30秒重试迁移那个迁移失败的...（3）【重试次数】：迁移失败后，只重试3次（重试是为了避免网络抖动等原因造成的迁移失败），每次重试间隔30秒，重试3次后都失败了，会暂停迁移，日志记录下Bigkey，去掉了其他节点迁移的重试。
方便了一些需要历史数据和实时数据联合分析的特定应用场合。 Bagel: Pregel on Spark，可以用Spark进行图计算，这是个非常有用的小项目。...RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。...RDD在需要进行分区把数据分布于集群中时会根据每条记录Key进行分区（如Hash 分区），以此保证两个数据集在Join时能高效。...args yarn-standalone 使用Spark-shell Spark-shell使用很简单，当Spark以Standalon模式运行后，使用$SPARK_HOME/spark-shell...在Spark-shell上写程序非常简单，就像在Scala Shell上写程序一样。
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