-- At most Onece:最多一次,如果算子处理事件失败,事件将不再尝试该事件. -- At Least Onece:至少一次,如果算子处理事件失败,算子会再次尝试该处理事件,直到有一次成功. Exactly-Once:严格一次,通常有两种方法实现: -- 1.分布式快照+状态检查点,思想就是对比检查点和分布式快照中的状态,如出现状态不一致就回退到最小状态处,重新计算. -- 2.At least Onece + 去重,重播失败的算子,并删除重复算子的结果. -- 虽然从理论上看,分布式…

什么是分布式系统? 拿一个最简单的例子,就比如说我们的图书管理系统.之前的系统包含了所有的功能,比如用户注册登录.管理员功能.图书借阅管理等.这叫做集中式系统.也就是一个人干了好几件事. 后来随着功能的增多,用户量也越来越大.集中式系统维护太麻烦,拓展性也不好.于是就考虑着把这些功能分开.通俗的理解就是原本需要一个人干的事,现在分给n个人干,各自干各自的,最终取得和一个人干的效果一样. 稍微正规一点的定义就是:一个业务分拆多个子业务,部署在不同的服务器上. 然后通过一定的通信协议,能够让这些子业…

@ 目录 概述 定义 为什么使用Flink 应用行业和场景 应用行业 应用场景 实时数仓演变 Flink VS Spark 架构 系统架构 术语 无界和有界数据 流式分析基础 分层API 运行模式 作业提交流程 顶层抽象流程 基于Yarn 会话(Session)模式 概述 定义 Apache Flink 官网 https://flink.apache.org/ Apache Flink GitHub地址 https://github.com/apache/flink Apache Flink 官…

对于流式应用程序,保证应用7*24小时的稳定运行,是非常必要的.因此对于计算引擎,要求必须能够适应与应用程序逻辑本身无关的问题(比如driver应用失败重启.网络问题.服务器问题.JVM崩溃等),具有自动容错恢复的功能. 目前,Spark(Spark Streaming/Structured Streaming)和Flink的checkpoint机制,就是处理类似情况,实现容错机制的核心利器. 对于Flink: 为了保证其高可用.Exactly Once的特性,提供了一套强大的checkpoin…

  摘要:本文将选取市面上一些流计算框架包括 Flink .Spark .Hazelcast,从场景需求出发,在核心功能.资源与性能.用户体验.框架完整性.维护性等方面展开分析和测评,剖析实时数据框架的特色.   前面的两篇文章(实时数据引擎系列文章一 和 实时数据引擎系列文章二)讲到了数据集成 CDC 的一些背景和问题, 在说流引擎之前, 我们先拿市面上的一些流计算框架做一些分析和评测, 实时数据框架的选手很多, 每家都有自己的特色, 这篇文章会按照我们的场景需求, 从以下几个方面去做一些探索…

这篇文章主要介绍了Laravel模板引擎Blade中section的一些标签的区别介绍,需要的朋友可以来看看. Laravel 框架中的Blade模板引擎很好用,但是官方文档介绍的并不详细,我接下来将详细的介绍下: @yield与@section 首先,@yield是不可拓展的,如果你要定义的部分没有默认内容让子模版扩展,那么用@yield($name,$default)的形式会比较方便,如果你在子模版中并没有指定这个区块的内容,它就会显示默认内容,如果定义了,就会显示你定义的内容. 与之比较,…

1 java事务类型 Java事务的类型有三种:JDBC事务.JTA(Java Transaction API)事务.容器事务. 常见的容器事务如Spring事务,容器事务主要是J2EE应用服务器提供的,容器事务大多是基于JTA完成,这是一个基于JNDI的,相当复杂的API实现.本人非常厌恶使用JNDI来访问容器组件,所以不推荐使用容器事务.不知道JNDI是什么的,可以访问jndi通俗理解以及它的指令缺陷.本文主要介绍J2EE开发中两个比较基本的事务:JDBC事务和JTA事务,重点是介绍JTA事…

人脸识别引擎SeetaFaceEngine中Identification模块用于比较两幅人脸图像的相似度,以下是测试代码: int test_recognize() { const std::string path_images{ "E:/GitCode/Face_Test/testdata/recognization/" }; seeta::FaceDetection detector("E:/GitCode/Face_Test/src/SeetaFaceEngine/Fa…

人脸识别引擎SeetaFaceEngine中Alignment模块用于检测人脸关键点,包括5个点,两个眼的中心.鼻尖.两个嘴角,以下是测试代码: int test_alignment() { std::vector<std::string> images{ "1.jpg", "2.jpg", "3.jpg", "4.jpeg", "5.jpeg", "6.jpg", &quo…

人脸识别引擎SeetaFaceEngine中Detection模块用于人脸检测,以下是测试代码: int test_detection() { std::vector<std::string> images{ "1.jpg", "2.jpg", "3.jpg", "4.jpeg", "5.jpeg", "6.jpg", "7.jpg", "8.j…