大家好，我是Leo。今天聊一下RocketMQ的文件过期删除机制本章概括源码定位Broker是RocketMQ的核心，提供了消息的接收，存储，拉取等功能我们可以先从Broker服务入手。从源码可以得知。RocketMQ启用了一个BrokerController的start函数publicstaticvoidmain(String[]args){start(createBrokerController(args));}publicstaticBrokerControllerstart(BrokerControllercontroller){try{controller.star
大家好，我是Leo。今天聊一下RocketMQ的文件过期删除机制本章概括源码定位Broker是RocketMQ的核心，提供了消息的接收，存储，拉取等功能我们可以先从Broker服务入手。从源码可以得知。RocketMQ启用了一个BrokerController的start函数publicstaticvoidmain(String[]args){start(createBrokerController(args));}publicstaticBrokerControllerstart(BrokerControllercontroller){try{controller.star
近期，在网上看到一个来自外文网站的帖子，内容是一位业内大牛讨论#在分布式系统中最难解决的几个技术难题#。该话题目前已收到超过10000+的点赞认同数。文中提出的排行第二的难题：Exactly-Oncedelivery。在很多评论中，甚至被认为是理论上几乎不可解决的问题。对于此技术话题的理解，可谓见仁见智，而在流处理领域中的Exactly-Once一致性语义则是大数据开发者必须掌握的核心知识点。由此引出日常工作常用的计算框架思考:海量数据实时计算：Spark和Flink引擎是如何保证Exactly-Once一致性？话不多说，我将从如下几点内容对此问题进行阐释：什么是Exa
近期，在网上看到一个来自外文网站的帖子，内容是一位业内大牛讨论#在分布式系统中最难解决的几个技术难题#。该话题目前已收到超过10000+的点赞认同数。文中提出的排行第二的难题：Exactly-Oncedelivery。在很多评论中，甚至被认为是理论上几乎不可解决的问题。对于此技术话题的理解，可谓见仁见智，而在流处理领域中的Exactly-Once一致性语义则是大数据开发者必须掌握的核心知识点。由此引出日常工作常用的计算框架思考:海量数据实时计算：Spark和Flink引擎是如何保证Exactly-Once一致性？话不多说，我将从如下几点内容对此问题进行阐释：什么是Exa
今天和大家介绍Spark的内存模型，干货多多，不要错过奥~与数据频繁落盘的Mapreduce引擎不同，Spark是基于内存的分布式计算引擎，其内置强大的内存管理机制，保证数据优先内存处理，并支持数据磁盘存储。本文将重点探讨Spark的内存管理是如何实现的，内容如下:Spark内存概述Spark内存管理机制SparkonYarn模式的内存分配1Spark内存概述首先简单的介绍一下Spark运行的基本流程。用户在Driver端提交任务，初始化运行环境(SparkContext等)Driver根据配置向ResoureManager申请资源(executors及
今天和大家介绍Spark的内存模型，干货多多，不要错过奥~与数据频繁落盘的Mapreduce引擎不同，Spark是基于内存的分布式计算引擎，其内置强大的内存管理机制，保证数据优先内存处理，并支持数据磁盘存储。本文将重点探讨Spark的内存管理是如何实现的，内容如下:Spark内存概述Spark内存管理机制SparkonYarn模式的内存分配1Spark内存概述首先简单的介绍一下Spark运行的基本流程。用户在Driver端提交任务，初始化运行环境(SparkContext等)Driver根据配置向ResoureManager申请资源(executors及
1、概述 MapReduce框架中的master/slave心跳机制是整个集群运作的基础，是沟通TaskTracker和JobTracker的桥梁。TaskTracker周期性地调用心跳RPC函数，汇报节点和任务运行状态信息。MapReduce框架中通过心跳机制可以实现给TaskTracker分配任务、使JobTracker能够及时获取各个节点的资源使用情况和任务运行状态信息、判断TaskTracker的死活。本文主要从JobTracker和TaskTracker通信双方的角度分别去分析他们之间的心跳通信机制。2、TaskTracker端心跳机制 JobTracker和TaskTrac
1、概述 MapReduce框架中的master/slave心跳机制是整个集群运作的基础，是沟通TaskTracker和JobTracker的桥梁。TaskTracker周期性地调用心跳RPC函数，汇报节点和任务运行状态信息。MapReduce框架中通过心跳机制可以实现给TaskTracker分配任务、使JobTracker能够及时获取各个节点的资源使用情况和任务运行状态信息、判断TaskTracker的死活。本文主要从JobTracker和TaskTracker通信双方的角度分别去分析他们之间的心跳通信机制。2、TaskTracker端心跳机制 JobTracker和TaskTrac
