随笔分类 - 大数据系统
摘要:这段时间用Latex很多,常常需要查阅相关特殊的符号,这里做一个整理,也方便大家查阅。
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摘要:latex图片并排1.并排摆放,共享标题\begin{figure}[htbp]\centering\includegraphics{left}\includegraphics{right}\caption{abcd} \end{figure} 2.并排摆放,各有标题\begin{figure}[h
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摘要:本文主要讨论0.11版本之前Kafka的副本备份机制的设计问题以及0.11是如何解决的。简单来说,0.11之前副本备份机制主要依赖水位(或水印)的概念,而0.11采用了leader epoch来标识备份进度。后面我们会详细讨论两种机制的差异。不过首先先做一些基本的名词含义解析。 水位或水印(wate
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摘要:简介 Apache Flink 提供了容错机制来恢复数据流应用的状态。这种机制保证即使在错误出现时,应用的状态会最终反应数据流中的每条记录恰好一次(exactly once)。注意,可以选择降级到至少一次的保证(at least once) 这种容错机制不断的为分布式数据流建立快照。对于拥有小状态(
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摘要:Storm容错机制:ACK机制 本文转自:https://www.jianshu.com/p/9679418250fa ACK机制有什么用? 我们知道 Storm 是一个常驻服务,消息源源不断的来,他源源不断的处理,那肯定在有些情况下会导致消息的不正确处理,比如worker进程挂掉了,那么正在被处理
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摘要:状态和事件的定义: 对于分布式流处理系统,我们可以将数据处理流程抽象化为DAG(V,E),其中V表示逻辑的处理进程p,E表示进程之间通信的c。 C的状态是沿C发送的消息序列,不包括沿C接收的消息。P的状态是各种参数的值。 流程由一组状态,一个初始状态(来自此组)和一组事件定义(全局状态转换图)。进程
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摘要:Storm的架构: Nimbus: 风暴Nimbus执行一些功能,包括调度、监视和分发jar。它还提供系统的运行监控组件,并管理多个拓扑的计数器。因此,Nimbus组件在功能上过载,并且由于各种原因常常成为操作瓶颈。 首先,Nimbus调度程序在粒度级别上不支持Storm Worker的资源预留和隔
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摘要:YARN是Hadoop的资源管理器 YARN中有四个基本组件:ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、Container。ResourceManager每个集群仅有一个,负责集群资源的统一管理和调度,NodeManager每个节点都有一个,负责单节
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