简介处理函数是Flink底层的函数，工作中通常用来做一些更复杂的业务处理，处理函数分好几种，主要包括基本处理函数，keyed处理函数，window处理函数。Flink提供了8种不同处理函数：ProcessFunction：dataStreamKeyedProcessFunction：用于KeyedStream，keyBy之后的流处理CoProcessFunction：用于connect连接的流ProcessJoinFunction：用于join流操作BroadcastProcessFunction：用于广播KeyedBroadcastProcessFunction：keyBy之后的广播Proc
文章目录前言ExecutionGraph中的主要抽象概念源码核心代码入口源码核心流程：前言在JobGraph构建过程中分析了JobGraph的构建过程，本文分析ExecutionGraph的构建过程。JobManager(JobMaster)根据JobGraph生成ExecutionGraph。ExecutionGraph是JobGraph的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。ExecutionGraph中的主要抽象概念1、ExecutionJobVertex：和JobGraph中的JobVertex一一对应。每一个ExecutionJobVertex都有和并发度一样多的ExecutionV
1.本地搭建1.1.下载Flink 进入Flink官网，点击Downloads 往下滑动就可以看到Flink的所有版本了，看自己需要什么版本点击下载即可。1.2.上传解压 上传至服务器，进行解压tar-zxvfflink-1.17.1-bin-scala_2.12.tgz-C../module/1.3.启动Flink#进入flink安装目录cd/opt/module/flink-1.17.1/#启动flinkbin/start-cluster.sh查看进程jps,正常启动！1.4.查看Webui 启动成功后，访问http://[IP]:8081，可以对集群和任务进行监控
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)集群通信系列一：pooler连接池》，作者：半岛里有个小铁盒。1.前言适用版本：【8.1.0(及以上)】GaussDB(DWS)为MPP型分布式数据库，使用ShareNothing架构，数据分散存储在各个DN节点，而CN不存储数据，作为接收查询的入口，生成的计划会尽量下推到DN并行执行以提升性能，此过程中会产生大量的建连操作，使得通信开销变得很大。因此在大数据时代，集群规模越来越大，业务并发越来越高，数据库集群各节点间的通信压力也越来越大。GaussDB(DWS)集群通信技术，在大规模集群中可以承载高并发业务，能够实现高性能分布式通信系统。2.背景
本文分享自华为云社区《【理解云容器网络】5-CCE集群VPC模型容器网络走线介绍》，作者：可以交个朋友。简介鉴于在CCE集群使用VPC网络模型，处理遇到的一些网络问题时，需要熟悉不同场景下数据包的流转过程，才能快速的解决问题。本文主要介绍CCE集群VPC网络模式下各种访问场景介绍。VPC网络模型不同访问场景走线VPC网络模型下，容器子网不属于VPC网段，跨节点容器互访除了隧道封装还可以通过路由实现，需要为每个节点划分固定的容器子网，比如节点Node1上所有容器ip都在子网172.16.0.0/25内，VPC路由表将目的ip属于172.16.0.0/25子网的数据包全部转给节点Node1处理，N
大家好，我是小康，今天我们来聊下Redis的几种架构模式，包括主从复制、哨兵和集群模式。前言：设想一下，你的咖啡馆在城市中太受欢迎，导致每天都人满为患。为了缓解这种压力，你决定在其他地方开设分店，这样顾客就可以在附近的分店享受咖啡，而不必涌向一个地方，这就好比Redis的主从复制，让数据备份并允许多个地方进行读取。但这还不够，因为你需要确保当主要的咖啡馆遇到问题时，例如突然断电，有其他分店能够迅速接手，成为新的主要店铺，继续为顾客提供服务。这就像Redis的哨兵系统，它会自动检测故障并进行转移，确保服务始终在线。最后，随着咖啡馆连锁店的增长，每家店都开始独立运作，甚至可能有自己的特色饮品和优惠
文章目录1.环境准备1.1关闭防火墙1.2准备虚拟机1.3导入镜像1.4虚拟机设置max_map_count2.集群部署结构2.1准备虚拟网络和挂载目录2.2启动Elasticsearch集群2.2.1node1配置内容2.2.2node2配置内容2.2.3node3配置内容2.2.4环境变量说明2.3查看启动结果3.chrome浏览器插件：elasticsearch-head1.环境准备Elasticsearch是一个分布式搜索引擎服务器，搜索引擎有自己专门的搜索引擎服务器，而不是依靠数据库来做，我们搜索内容时，如果使用数据库来做，则需要模糊查询数据库中所有的数据，一条一条的去顺序比对，这种
一、Flink基本介绍Spark底层是微批处理,Flink底层则是实时流计算流式计算特点: 数据是源源不断产生,两大问题,乱序和延迟Stateful:有状态Flink的三个部分Source:Transactions,logs,iot,clicksTransformation:事件驱动,ETL,批处理Sink:输出HDFS,Kafka Flink的特性支持高吞吐,低延迟,高性能的流处理支持带有事件时间的窗口操作。支持有状态计算的exactly-once语义支持Checkpoint实现容错支持具有Backpressure背压功能的持续流模型支持流处理和批处理在JVM内部实现了内存管理四大基石
flink类加载器原理与隔离Java类加载器解决类冲突基本思想什么是Classpath?Jar包中的类什么时候被加载?哪些行为会触发类的加载?什么是双亲委派机制?如何打破双亲委派机制?Flink类加载隔离的方案Flink是如何避免类泄露的?Flink卸载用户代码中动态加载的类Flink卸载Classloader源码flinkx如何实现类加载隔离Flinkjar的上传时机Yarn的分布式缓存FlinkBlobServer如何快速提交，减少上传jar包类加载隔离遇到的问题分析FlinkJobGraphClasspath的使用遇到的问题和排查方案?本文是转载自袋鼠云公众号的文章不知道大家有没有遇到过
我正在尝试使用apachespark和cassandra进行数据分析。所以我写了一个java代码来访问在远程机器上运行的cassandra。我使用了以下java代码。publicclassJavaDemoimplementsSerializable{privatetransientSparkConfconf;privateJavaDemo(SparkConfconf){this.conf=conf;}privatevoidrun(){JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext(conf);generateData(sc);compute(sc);sho
