检查点,保存点,与状态恢复 Flink是一个分布式数据处理系统,这种场景下,它需要处理各种异常,例如进程终止.机器故障.网络中断等.因为tasks在本地维护它们的state,Flink必须确保在出现故障的情况下,state不会丢失,并且保持一致性. 在这一节,我们会介绍Flink用于保证exactly-once state 一致性的检查点与恢复机制.我们也会讨论Flink独特的保存点功能. 一致性检查点(consistent checkpoints) Flink的恢复机制基于应用状态的一致检查点…

1. 系统架构 Flink是一个分布式系统,用于有状态的并行数据流处理.也就是说,Flink会分布式地运行在多个机器上.在分布式系统中,常见的挑战有:如何对集群中的资源进行分配与管理.协调进程.数据存储的高可用.以及异常恢复. Flink自身并未实现这些功能,而仅关注在它自身的核心功能 - 分布式数据流处理.对于分布式集群的管理,由运行在它之下的集群完成,并提供基础设施与服务.Flink与常见集群资源管理器契合度良好,例如Apache Mesos,YARN,以及Kubernetes.当然它也可以…

1.基本组件栈 了解Spark的朋友会发现Flink的架构和Spark是非常类似的,在整个软件架构体系中,同样遵循着分层的架构设计理念,在降低系统耦合度的同时,也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口. Flink分为架构分为三层,由上往下依次是API&Libraries层.Runtime核心层以及物理部署层 ​ API&Libraries层 作为分布式数据处理框架,Flink同时提供了支撑计算和批计算的接口,同时在此基础上抽象出不同的应用类型的组件库,如基于流处理的CEP(复…

1.Flink架构 Flink系统的架构与Spark类似,是一个基于Master-Slave风格的架构,如下图所示: Flink集群启动时,会启动一个JobManager进程.至少一个TaskManager进程.在Local模式下,会在同一个JVM内部启动一个JobManager进程和TaskManager进程.当Flink程序提交后,会创建一个Client来进行预处理,并转换为一个并行数据流,这是对应着一个Flink Job,从而可以被JobManager和TaskManager执行.在实现上…

序 工作中用Flink做批量和流式处理有段时间了,感觉只看Flink文档是对Flink ProgramRuntime的细节描述不是很多, 程序员还是看代码最简单和有效.所以想写点东西,记录一下,如果能对别人有所帮助,善莫大焉. 说一下我的工作,在一个项目里我们在Flink-SQL基础上构建了一个SQL Engine, 使懂SQL非技术人员能够使用SQL代替程序员直接实现Application, 然后在此基础上在加上一些拖拽的界面,使不懂SQL非技术人员 利用拖拽实现批量或流式数据处理的Appli…

一.flink架构 1.1.集群模型和角色 如上图所示:当 Flink 集群启动后,首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager.由 Client 提交任务给 JobManager,JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行,然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报 给 JobManager.TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输.上述三者均为独立的 JVM 进程. Client 为提交 Job 的客户端,可以是运…

Activity的保存状态和状态恢复 当系统内存不足时,系统会强制结束一些不可见的Activity以节省内存资源.在某些情况下,当被强制结束的Activity再次显示时会出现一些问题. 例如:一个APP有2个Activity界面:Activity1 和 Activity2.用户在Activity1填写了一些数据后跳转到了Activity2,Activity2完全把Activity1遮盖了起来.当系统资源不足时,被Activity2完全遮盖住的Activity1也有可能被系统干掉.如果发生了这种情…

英文原文: http://trickyandroid.com/saving-android-view-state-correctly/ 转载此译文须注明出处. 今天我们聊一聊安卓中保存和恢复view状态的问题.我刻意强调View状态是因为我发现这个过程要比保存 Activity 和 Fragment状态稍微复杂,还有一个原因是因为网上有太多“重复造的轮子”(有时还是奇丑无比的轮子). 为什么我们需要保存View的状态? 这个问题问的好!我坚信移动应用应该帮助你解决问题,而不是制造问题. 想象一下…

题意:给你一张地图,S代表起点,T代表终点,有一个轮盘,轮盘平均分成5份,每往前走一格恰好转1/5,轮盘只能往前进,但可以向左右转90°,每走一步或是向左向右转90° 要花费1单位的时间,问最少的时间到达终点,如果无法到达,输出  destination not reachable,起点状态是朝北,着地颜色是绿色,到达终点的条件是着地颜色是绿色,方向任意. 解析:bfs搜一遍,但要保存4种状态,分别是坐标x,y,方向和颜色.每次选择有3种,1.向前进,2.左转,3.右转. 代码如下: #incl…

前言 flink作为基于流的大数据计算引擎,可以说在大数据领域的红人,下面对flink-1.7的架构进行逻辑上的分析并和spark做了一些关键点的对比. 架构 如图1,flink架构分为3个部分,client,JobManager(简称jm)和TaskManager(简称tm).client负责提交用户的应用拓扑到jm,注意这和spark的driver用法不同,flink的client只是单纯的将用户提交的拓扑进行优化,然后提交到jm,不涉及任何的执行操作.jm负责task的调度,协调check…