源码分析基于flink1.14 Join是flink中最常用的操作之一,但是如果滥用的话会有很多的性能问题,了解一下Flink源码的实现原理是非常有必要的 本文的join主要是指flink sql的Regular join 也就是平时我们的双流join中普通的full join ,left join,right join 先找到calcite的relNode转换rule 会将逻辑节点logiceJoin转换成flink的FlinkLogicalJoin 接着看下哪里Rule会转换这个FlinkL

淘宝数据库OceanBase SQL编译器部分 源码阅读--生成物理查询计划 SQL编译解析三部曲分为:构建语法树,制定逻辑计划,生成物理执行计划.前两个步骤请参见我的博客<<淘宝数据库OceanBase SQL编译器部分 源码阅读--解析SQL语法树>>和<<淘宝数据库OceanBase SQL编译器部分 源码阅读--生成逻辑计划>>.这篇博客主要研究第三步,生成物理查询计划. 一. 什么是物理查询计划 与之前的阅读方法一致,这篇博客的两个主要问题是wha

body, td { font-family: tahoma; font-size: 10pt; } 淘宝数据库OceanBase SQL编译器部分 源码阅读--生成逻辑计划 SQL编译解析三部曲分为:构建语法树,生成逻辑计划,指定物理执行计划.第一步骤,在我的上一篇博客淘宝数据库OceanBase SQL编译器部分 源码阅读--解析SQL语法树里做了介绍,这篇博客主要研究第二步,生成逻辑计划. 一. 什么是逻辑计划? 我们已经知道,语法树就是一个树状的结构组织,每个节点代表一种类型的语法含义.

淘宝数据库OceanBase SQL编译器部分 源码阅读--解析SQL语法树   曾经的学渣 2014-06-05 18:38:00 浏览1455 云数据库Oceanbase   OceanBase是阿里巴巴集团自主研发的可扩展的关系型数据库,实现了跨行跨表的事务,支持数千亿条记录.数百TB数据上的SQL操作.在阿里巴巴集团下,OceanBase数据库支持了多个重要业务的数据存储,包括收藏夹.直通车报表.天猫评价等.截止到2013年4月份,OceanBase线上业务的数据量已经超过一千亿条. 看

join join join是Thread方法,它的作用是A线程中子线程B在运行之后调用了B.join(),A线程会阻塞直至B线程执行结束 join源码(只有继承Thread类才能使用) 基于openjdk1.8的源码 public final void join() throws InterruptedException { join(0); } public final synchronized void join(long millis) throws InterruptedExcepti

如何能更好的运用与监控sparkSQL?或许我们改更深层次的了解它深层次的原理是什么.之前总结的已经写了传统数据库与Spark的sql解析之间的差别.那么我们下来直切主题~ 如今的Spark已经支持多种多样的数据源的查询与加载,兼容了Hive,可用JDBC的方式或者ODBC来连接Spark SQL.下图为官网给出的架构.那么sparkSql呢可以重用Hive本身提供的元数据仓库(MetaStore).HiveQL.以及用户自定义函数(UDF)及序列化和反序列化的工具(SerDes). 下来我们来

PairRDDFunctions类提供了以下两个join接口,只提供一个参数,不指定分区函数时默认使用HashPartitioner;提供numPartitions参数时,其内部的分区函数是HashPartitioner(numPartitions) def join[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, W))] = self.withScope { //这里的defaultPartitioner 就是HashPartitioner,如果指定了HashPart

转发请注明原创地址:https://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/9403427.html flink任务的deploy形式有很多种选择,常见的有standalone,on yarn , Meos , Kubernetes等方式,目前公司内部统一采用flink on yarn的 single job模式(每个flink job 单独在yarn上声明一个flink集群),本文分析的是flink1.5.1版本源码使用legacy 模式提交yarn single jo

一.概念 Fork/Join就是将一个大任务分解(fork)成许多个独立的小任务,然后多线程并行去处理这些小任务,每个小任务处理完得到结果再进行合并(join)得到最终的结果. 流程:任务继承RecursiveTask,重写compute方法,使用ForkJoinPool的submit提交任务,任务在某个线程中运行,工作任务中的compute方法的代码开始对任务进行分析,如果符合条件就进行任务拆分,拆分成多个子任务,每个子任务进行数据的计算或操作,得到结果返回给上一层任务开启线程进行合并,最终通

我们在https://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/9403427.html文章里分析了flink提交single job到yarn集群上的代码,flink在1.5版本后对整个框架的deploy方式重构了全新的流程(参考https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=65147077),本文基于flink1.6.1版本源码分析一下新模式在yarn的整个流程. 一 初始化 客户端本地

上回我们讲到Mybatis加载相关的配置文件进行初始化,这回我们讲一下一次SQL查询怎么进行的. 准备工作 Mybatis完成一次SQL查询需要使用的代码如下: ) { ); ) { throw new TooManyResultsException("Expected one result (or null) to be returned by selectOne(), but found: " + list.size()); } else { return null; } } 我们

public class RecordWriter<T extends IOReadableWritable> { ==FullBuffer /** * This is used to send LatencyMarks to a random target channel. */public void randomEmit(T record) throws IOException, InterruptedException { sendToTarget(record, rng.nextInt

通过启动脚本已经找到了TaskManager 的启动类org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskManagerRunner 来看一下它的main方法中 最后被start了起来 starr其实是将taskManager 端的rpc服务起起来了 看一下TaskManagerRunner的构造方法中 调用了这个startTaskManager()方法,在这个方法中又调用了 在这个方法中.fromConfiguration() 看到创建了一个networkEne

都知道Flink中的角色分为Jobmanager,TaskManger 在启动脚本里面已经找到了jobmanager的启动类org.apache.flink.runtime.entrypoint.StandaloneSessionClusterEntrypoint(local模式更简单直接在Driver端的env.exection()直接启动了,有兴趣可以研究一下) 来看一下StandaloneSessionClusterEntrypoint启动类的一些重要的方法 在main方法中会调用抽象类 

$id=check_addslashes($_GET['id']);$id= preg_replace('/o*r/i',"", $id); //strip out OR (non case sensitive) $id= preg_replace('/a*nd/i',"", $id); //Strip out AND (non case sensitive)$id= preg_replace('%26%26',"", $id);$id= pre

http://www.cnblogs.com/foundation/archive/2008/10/07/1305297.html

基于flink1.14的源码做解析 公司内有很多业务方都在使用我们Flink sql平台做TopN的计算,今天同事突然问到我,Flink sql 是怎么实现topN的 ? 蒙圈了,这块源码没看过啊 ,业务要问起来怎么办,赶快打开源码补一下 拿到这个问题先冷静分析一下范围 首先肯定属于Flink sql模块,源码里面肯定是在flink-table-planner包里面,接着topN那不就是ROW_NUMBER嘛,是个函数呀 既然如此那就从flink源码的系统函数作为线索开始找起来,来到 org.a

目录 Client提交任务 flink的图结构 StreamGraph OptimizedPlan JobGraph ExecutionGraph flink部署与执行模型 Single Job JobManager ResourceManager TaskManager YARN Dispatcher JobMaster 源码分析 flink源码阅读经验总结 Client提交任务 执行模式有:本地.远程Standalone等,下面只介绍yarn模式. Yarn模式: Job模式是每个flink

无论在 OLAP 还是 OLTP 领域,Join 都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的 SQL 语句.对于离线计算而言,经过数据库领域多年的积累,Join 语义以及实现已经十分成熟,然而对于近年来刚兴起的 Streaming SQL 来说 Join 却处于刚起步的状态. 其中最为关键的问题在于 Join 的实现依赖于缓存整个数据集,而 Streaming SQL Join 的对象却是无限的数据流,内存压力和计算效率在长期运行来说都是不可避免的问题.下文将结合 SQL 的发展解析 Flink S

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