1.flink实现计数器的灵感来源于Hadoop的MapReduce计算框架里的理念. flink通过实现Accumulator接口实现并行计数.并行管理是由flink实现的. public interface Accumulator<V, R extends Serializable> extends Serializable, Cloneable 计数的结果通过JobExecutionResul的getAccumulatorResult方法t获取. 2.示例,在正常业务处理流程中对空字段计…

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以…

[源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 目录 [源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 0x00 摘要 0x01 领域 1.1 Flink 1.2 Java Stream 1.3 探寻角度 0x02 数据流模型 2.1 Java Stream 2.2 Flink 2.3 分析 0x03 流水线 3.1 总体对比 3.2 示例代码 3.3 Stream操作分类 3.4 Stage 3.4.1 分类 3.4.2 AbstractPipeline 3.5 流水线构…

1. Flink 程序结构 Flink 程序的基本构建块是流和转换(请注意,Flink 的 DataSet API 中使用的 DataSet 也是内部流 ).从概念上讲,流是(可能永无止境的)数据记录流,而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的操作.输入,并产生一个或多个输出流. Flink 应用程序结构就是如上图所示: Source: 数据源,Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类:基于本地集合的 source.基于文件的 source.基于网络套接字的 source.…

Parallel.Invoke应该是Parallel几个方法中最简单的一个了,我们来看看它的实现,为了方法大家理解,我尽量保留源码中的注释: public static class Parallel { internal static int s_forkJoinContextID; ; internal static ParallelOptions s_defaultParallelOptions = new ParallelOptions(); public static void Invo…

1. 什么是Flink? 1.1 4代大数据计算引擎 第一代: MapReducer 批处理 Mapper, Reducer Hadoop的MapReducer将计算分为两个阶段, 分别为Map和Reducer. 对于上层应用来说, 就不得不想方设法去拆分算法, 甚至于不得不在上层应用实现多个Job的串联, 以完成一个完整的算法, 例如迭代计算. 第二代: DAG框架 (Tez) + MapReducer 批处理 1个Tez = MR (1) + MR (2) + ... + MR (n) 相比…

false false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt…

前言.flink介绍: Apache Flink 是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算.通过对时间精确控制以及状态化控制,Flink能够运行在任何处理无界流的应用中,同时对有界流,则由一些专为固定数据集设计的算法和数据结构进行了内部处理,从而提升了性能. 1.flink特性 (1)Flink是一个开源的流处理框架,它具有以下特点: 分布式:Flink程序可以运行在多台机器上. 高性能:处理性能比较高. 高可用:由于Flink程序本身是稳定的,因此它支持高可用性. 准确:…

1. Task的划分 在flink中,划分task的依据是发生shuffle(也叫redistrubute),或者是并行度发生变化 1.  wordcount为例 package cn._51doit.flink.day03; import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.ap…

  第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 提交方式主要是yarn-per-job,资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定. 标准的Flink任务提交脚本(Generic CLI 模式),从1.11开始,增加了通用客户端模式,参数使用-D <property=value>指定 bin/flink run \ -t yarn-pe…

菜鸟学习并行编程,参考<C#并行编程高级教程.PDF>,如有错误,欢迎指正. 目录 C#并行编程-相关概念 C#并行编程-Parallel C#并行编程-Task C#并行编程-并发集合 C#并行编程-线程同步原语 C#并行编程-PLINQ:声明式数据并行 背景 有时候必须访问变量.实例.方法.属性或者结构体,而这些并没有准备好用于并发访问,或者有时候需要执行部分代码,而这些代码必须单独运行,这是不得不通过将任务分解的方式让它们独立运行. 当任务和线程要访问共享的数据和资源的时候,您必须添加显…

转自http://www.jb51.net/article/56656.htm 这篇文章主要介绍了MySQL中实现高性能高并发计数器方案,本文中的计数器是指如文章的点击数.喜欢数.浏览次数等,需要的朋友可以参考下   现在有很多的项目,对计数器的实现甚是随意,比如在实现网站文章点击数的时候,是这么设计数据表的,如:”article_id, article_name, article_content, article_author, article_view……在article_view中记录该文…

Flink在流上最大的特点,就是引入全局snapshot,   CheckpointCoordinator 做snapshot的核心组件为, CheckpointCoordinator /** * The checkpoint coordinator coordinates the distributed snapshots of operators and state. * It triggers the checkpoint by sending the messages to the re…

第63条建议使用工具函数downloadAllAsync接收一个URL数组并下载所有文件,结果返回一个存储了文件内容的数组,每个URL对应一个字符串.downloadAllAsync并不只有清理嵌套回调函数的好处,其主要好处是并行下载文件.我们可以在同一个事件循环中一次启动所有文件的下载,而不用等待每个文件完成下载.并行逻辑是微妙的,很容易出错.下面有实现有一个隐藏的缺陷. function downloadAllAsync(urls,onsuccess,onerror){ var result…

一.实验目的 学习计数器的设计.仿真和硬件测试,进一步熟悉VHDL设计技术. 二.实验仪器与器材 计算机1台,GW48-PK2S实验箱1台,QuartusⅡ6.0 1套. 三.实验 1. 基本命题 在QuartusⅡ上设计一个含计数使能.异步复位和计数值并行预置功能的4位加法计数器,并进行编辑.编译.综合.适配.仿真,给出其所有信号的时序仿真波形. 1)        实验原理 由数电知识可知,4位加法计数器由clk时钟,rst置位,en使能,cq输出,cout进位输出构成. 2)       …

hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析 Spark是一种快速.通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作.而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台. Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案…

MySql计数器,如网站点击数,如何实现高性能高并发的计数器功能 Clicks: Date: -- :: Power By 李轩Lane TagMysql计数器高性能 现在有很多的项目,对计数器的实现甚是随意,比如在实现网站文章点击数的时候,是这么设计数据表的,如:”article_id, menu_id, article_name, article_content, article_author, article_view......在article_view中记录该文章的浏览量.诈一看似乎没…

背景 有时候必须访问变量.实例.方法.属性或者结构体,而这些并没有准备好用于并发访问,或者有时候需要执行部分代码,而这些代码必须单独运行,这是不得不通过将任务分解的方式让它们独立运行. 当任务和线程要访问共享的数据和资源的时候,您必须添加显示的同步,或者使用原子操作或锁. 之前的.NET Framework提供了昂贵的锁机制以及遗留的多线程模型,新的数据结构允许细粒度的并发和并行化,并且降低一定必要的开销,这些数据结构称为轻量级同步原语. 这些数据结构在关键场合下能够提供更好的性能,因为它们能够…

本章介绍了一些轻量级的同步原语,其中有很大部分是.NET Framework 4才引入的. System.Threading.Barrier 用于一段程序分成多个阶段,每个阶段的开始都需要之前的阶段完成.如果这段程序需要并行化.可以在每段之间采用Barrier. 还可以设置在每个阶段之间的动作. task在Barrier中成为参与者(participant),在构造的时候要设定数量,也可以动态的增删. 异常和超时的处理可以参考代码. 相比于使用使用Task的ContinueWith方法实现多个阶…

false false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt…

窗口(Window) 本文翻译自文档Windows ----------------------------------- Flink使用窗口的概念,根据element的时间戳或者其他指标,将可能无限的DataStream分割为有限的数据切片(slice).我们在处理无限数据流以及进行聚合element的transformation时需要此种窗口分割. 注意:我们在此文档中讨论的大多是keyed windowing,即window是应用在KeyedStream上的.关键字下的窗口具有一定的优势,…

本文翻译自Pre-defined Timestamp Extractors / Watermark Emitter ------------------------------------------------------------------------------------------ 正如timestamps and watermark handling中所述,Flink提供了抽象类来让开发者赋值自己的时间戳并发送他们自己的Watermark.更具体来说,开发者需要依照不同用例情况来…

Event Time 本文翻译自DataStream API Docs v1.2的Event Time ------------------------------------------------------- 一.事件时间 / 处理时间 / 提取时间 Flink支持流程序不同的time概念. ·        Processing time:处理时间指执行对应Operation的设备的系统时间. 当一个流程序以处理时间运行,所有基于时间的operation(如time窗口)将使用运行对应O…

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} 张安 张安 2 1 2016-08-02T10:56:00Z 2016-08-02T10:56:00Z 1 2945 16790 139 39 19696 16.00 false false false false…

该文档翻译自Jobs and Scheduling ----------------------------------------------- 该文档简单描述了Flink是如何调度Job的,以及如何在JobManager上表现并跟踪Job状态. 一.调度 Flink通过任务槽(Task Slot)定义执行资源.每个TaskManager都有一或多个任务槽,每个任务槽都可以运行一个流水线并行任务.一个流水线包括多个连续的任务,如一个MapFunction的第n个并行实例与一个ReduceFun…

Flink一般架构和处理模型 本文翻译自General Architecture and Process Model --------------------------------------------------------------------- 一.处理过程 当Flink系统启动时,首先启动JobManager和一至多个TaskManager.JobManager负责协调Flink系统,TaskManager则是执行并行程序的worker.当系统以本地形式启动时,一个JobManag…

数据流容错机制 该文档翻译自Data Streaming Fault Tolerance,文档描述flink在流式数据流图上的容错机制. ------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.介绍 flink提供了可以一致地恢复数据流应用的状态的容错机制,该机制保证即使在错误发生后,反射回数据流记录的程序的状态操作最终仅执行一次.值得注意的是,该保证可…

Flink基础概念 本文描述Flink的基础概念,翻译自https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/concepts/concepts.html 一.程序(Progrram)和数据流(Dataflows) Flink程序的构建基础为Streams和Transformations.其中Streams为中间结果,而Transformations是将一到多个Streams作为输入,计算产生一到多个Streams作为输出的操作(…

Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能. 现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为它们所提供的SLA(Service-Level-Aggreement)是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟.Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐.高效处理. Flink从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来:Flink是完全支持流处理,也就是说作为…

本文的主要内容是: 了解goroutine,使用它来运行程序 了解Go是如何检测并修正竞争状态的(解决资源互斥访问的方式) 了解并使用通道chan来同步goroutine 一.使用goroutine来运行程序 1.Go的并发与并行 Go的并发能力,是指让某个函数独立于其他函数运行的能力.当为一个函数创建goroutine时,该函数将作为一个独立的工作单元,被 调度器 调度到可用的逻辑处理器上执行.Go的运行时调度器是个复杂的软件,它做的工作大致是: 管理被创建的所有goroutine,为其分配执…