整个Flink的Job启动是通过在Driver端通过用户的Envirement的execute()方法将用户的算子转化成StreamGraph,然后得到JobGraph通过远程RPC将这个JobGraph提交到JobManager对应的接口 JobManager转化成executionGraph.deploy(),然后生成TDD发给TaskManager,然后整个Job就启动起来了 这里来看一下Driver端的实现从用户的Envirement.execute()方法作为入口 这里的Envirem…

前面说到了  Flink的JobManager启动(源码分析)  启动了TaskManager 然后  Flink的Job启动JobManager端(源码分析)  说到JobManager会将转化得到的TDD发送到TaskManager的RPC 这篇主要就讲一下,Job在TaskManager端是如何启动的 先来看一下,TaskManager端用来接收JobManager发送过来的TDD对象的RPC接口 在TaskExecutor.java中 这个方法用于接收了一个TaskDeploymentD…

通过前面的文章了解到 Driver将用户代码转换成streamGraph再转换成Jobgraph后向Jobmanager端提交 JobManager启动以后会在Dispatcher.java起来RPC方法submitJob(jobGraph),用于接收来自Driver转化得到的JobGraph来启动任务 具体来看jobGraph提交到JobManager的submitJob方法 前面都是一些调用链没有什么好讲的,最后到createJobManager( )方法这里 先看一下1,创建了一个jobm…

kubernetes ceph-csi分析目录导航 Node Driver Registrar分析 node-driver-registrar是一个sidecar容器,通过Kubelet的插件注册机制将CSI plugin(csi driver,两个名词意义一样)注册到Kubelet,让kubelet做volume的mount/umount操作时知道怎么调用相应的csi plugin. Node Driver Registrar的内容相对简单,将在本文中对其作用.源码.组件间调用逻辑等进行分析.…

kubelet注册csi driver分析 kubelet注册csi driver的相关功能代码与kubelet的pluginManager有关,所以接下来对pluginManager进行分析.分析将分为pluginManager的初始化分析以及pluginManager的运行(处理逻辑)分析. 基于tag v1.17.4 https://github.com/kubernetes/kubernetes/releases/tag/v1.17.4 kubelet注册csi driver的原理 ku…

前几天在社区群上,有人问了一个问题 既然上游最小水印会决定窗口触发,那如果我上游其中一条流突然没有了数据,我的窗口还会继续触发吗? 看到这个问题,我蒙了???? 对哈,因为我是选择上游所有流中水印最小的一条作为当前水印时间,那万一最小水印的那条流突然里面没有数据了 那我的最小水印不就一直不往前走了,一直是那个没有数据流的水印了吗,因为它的水印最小,而且一直不会更新了 ????然后窗口再也不触发???? 思考了一下,发现好像也对,当我有一个上游的水印没来的时候,我就等着呗,谁知道他是不是延迟了 但…

一.前言 目前有很多的业务模块提供了Deeplink服务,Deeplink简单来说就是对外部应用提供入口. 针对不同的跳入类型,app可能会选择提供不一致的服务,这个时候就需要对外部跳入的应用进行区分.一般来讲,我们会使用反射来调用Acticity中的mReferrer字段来获取跳转来源的包名. 具体代码如下: /** * 通过反射获取referrer * @return */ private String reflectGetReferrer() { try { Field referrerF…

1.Netty 是怎么创建服务端Channel的呢? 我们在使用ServerBootstrap.bind(端口)方法时,最终调用其父类AbstractBootstrap中的doBind方法,相关源码如下: private ChannelFuture doBind(final SocketAddress localAddress) { //初始化和注册 final ChannelFuture regFuture = initAndRegister(); ..... 我们继续跟进initAndReg…

其实CEP复杂事件处理,简单来说你可以用通过类似正则表达式的方式去表示你的逻辑,表现能力非常的强,用过的人都知道 开篇先偷一张图,整体了解Flink中的CEP中的  一种重要的图  NFA非确定有限状态机 FlinkCEP在运行时会将用户的逻辑转化成这样的一个NFA Graph (nfa对象) graph 中包含状态(Flink中State对象),以及连接状态的边(Flink中StateTransition对象) 当从一个State跳变到另一个State时需要通过一条边StateTransiti…

先上张图整体了解Flink中的异步io 阿里贡献给flink的,优点就不说了嘛,官网上都有,就是写库不会柱塞性能更好 然后来看一下, Flink 中异步io主要分为两种 一种是有序Ordered 一种是无序UNordered 主要区别是往下游output的顺序(注意这里顺序不是写库的顺序既然都异步了写库的顺序自然是无法保证的),有序的会按接收的顺序继续往下游output发送,无序就是谁先处理完谁就先往下游发送 两张图了解这两种模式的实现 有序:record数据会通过异步线程写库,Emitter是…