1) slot就是槽的意思,是一个资源单位,只有给task分配了一个slot之后,这个task才可以运行.slot分两种,map slot沪蓉reduce slot.另外,slot是一个逻辑概念,一个数据节点的slots数量既不是CPU的核数,也不是memory chip,一个节点的slot数量用来表示此节点的资源容量或是计算计算能力的大小,也就是说slot是hadoop的资源单位. 2) 系统中map slots总数与reduce slots总数的计算方式如下: map slots 总数=集群

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 为什么要编译flink源码 用于学习,在IDEA上开发的flink job,能直接在IDEA运行,如果运行时依赖的flink框架是我们自己编译构建的,就做到了从业务到框架都可以修改源码并验证,起到了很好的学习和动手实践效果: 环境信息 电脑:2019版13寸MacBook Pro,2.3 GH

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多线程 多线程在4.0中被简化了很多,仅仅只需要用到System.Threading.Tasks.::.Task类,下面就来详细介绍下Task类的使用. 一.简单使用 开启一个线程,执行循环方法,返回结果.开始线程为Start(),等待线程结束为Wait(). /// <summary> /// Task简单使用 /// </summary> private void Demo1() { ; Random r = new Random(DateTime.Now.Second); T

任务概述 线程(Thread)是创建并发的底层工具,因此有一定的局限性(不易得到返回值(必须通过创建共享域):异常的捕获和处理也麻烦:同时线程执行完毕后无法再次开启该线程),这些局限性会降低性能同时影响并发性的实现(不容易组合较小的并发操作实现较大的并发操作,会增加手工同步处理(加锁,发送信号)的依赖,容易出现问题). 线程池的(ThreadPool)的QueueUserWorkItem方法很容发起一次异步的计算限制操作.但这个技术同样有着许多限制,最大的问题是没有内建的机制让你知道操作在什么时

引言 在上两篇文章 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 和 spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 中剖析了Spark的DAG的生成,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交. 如下图,我们在前两篇文章中剖析了DAG的构建,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交,本篇文章主要剖析TaskSet被TaskScheduler提交之后的Task的整个执行流程,关于具体Task是如何执行的两种stage对应的Task的执行有

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 从上图可以看出Flink 中的Time大致分为以下三类: 1.Event Time:Event 真正产生的时间,我们称之为Event Time. 2.Ingestion Time:Event 事件被Source拿到,进入Flink处理引擎的时间,我们称之为Ingestion Time. 3.Window

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO

InstanceManager用于管理JobManager申请到的taskManager和slots资源 /** * Simple manager that keeps track of which TaskManager are available and alive. */ public class InstanceManager { // ------------------------------------------------------------------------ //

This post originally appeared on the Apache Flink blog. It was reproduced here under the Apache License, Version 2.0. This blog post provides an introduction to Apache Flink’s built-in monitoring and metrics system, that allows developers to effectiv

Flink 1.7 官方:https://flink.apache.org/ 一 简介 Apache Flink is an open source platform for distributed stream and batch data processing. Flink’s core is a streaming dataflow engine that provides data distribution, communication, and fault tolerance for

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本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. Flink运行时架构 1.1Flink架构 Flink 运行时架构主要包含几个部分:Client.JobManager(master节点)和TaskManger(slave节点). Client:Flink 作业在哪台机器上面提交,那么当前机器称之为Client.用户开发的Program 代码,它会构建

<The HiBench Benchmark Suite: Characterization of the MapReduce-Based Data Analysis>内容精选 We then evaluate and characterize the Hadoop framework using HiBench, in terms of speed (i.e., job running time), throughput (i.e., the number of tasks complete

flink architecture 1.可以看出,flink可以运行在本地,也可以类似spark一样on yarn或者standalone模式(与spark standalone也很相似),此外flink还可以运行在云上. 2.Runtime部分是flink的核心数据处理引擎,他将我们通过api编程的程序生成任务图(JobGraph),任务图是一个并行的数据流,含有tasks来生产和消费数据. 3.dataStrem api是用于流式处理,dataset api是用于批量处理,而任务图也就是由

基础配置 #============================================================================== # Common #============================================================================== # The external address of the host on which the JobManager runs and can be #

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

[源码解析] Flink的Slot究竟是什么?(1) 目录 [源码解析] Flink的Slot究竟是什么?(1) 0x00 摘要 0x01 概述 & 问题 1.1 Fllink工作原理 1.2 问题 0x02 示例代码 2.1 示例代码 0x03 从Slot角度看系统划分 3.1 Flink组件 3.2 Slot的由来 3.3 资源分配 3.4 Task Manager 范畴 3.4.1 TaskManagerServices 3.4.2 TaskSlotTableImpl 3.4.3 Reso

一.单机安装 1.准备安装包 将源码编译出的安装包拷贝出来(编译请参照上一篇01.Flink笔记-编译.部署)或者在Flink官网下载bin包 2.配置 前置:jdk1.8+ 修改配置文件flink-conf.yaml #Flink的默认WebUI端口号是8081,如果有冲突的服务,可更改rest.port: 18081 其余项选择默认即可 3.启动 Linux: ./bin/start-cluster.sh Win: cd bin start-cluster.bat win本地启动如下(图片模

软件介绍 mdstest是软件的元数据操作基准测试工具,用来模拟对文件或者目录的open.stat.close操作,然后报告性能 下载软件压缩包: yum install openmpi openmpi-devel -y 在/root/.bashrc中添加(注意也要添加mdtest的路径) export PATH=$PATH:/usr/lib64/openmpi/bin/ source /root/.bashrc 下载 [root@lab8105 ~]# wget http://sourcefo

一.spark structured-streaming  介绍 我们都知道spark streaming  在v2.4.5 之后 就进入了维护阶段,不再有新的大版本出现,而且 spark streaming  一直是按照微批来处理streaming  数据的,只能做到准实时,无法像flink一样做到数据的实时数据处理.所以在spark streaming  进入到不再更新的维护阶段后,spark 推出了 structured-streaming 来同flink 进行竞争,structured-