Kafka系统架构 Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。...Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。 kafka的架构包括以下组件： 话题（Topic）：是特定类型的消息流。...Kafka Design 目标 1) 高吞吐量来支持高容量的事件流处理 2) 支持从离线系统加载数据 3) 低延迟的消息系统 持久化 1) 依赖文件系统，持久化到本地 2) 数据持久化到log 效率 1...使用系统的page cache。 使用sendfile传输log，避免拷贝。...Consumer Position 1) 大部分消息系统由broker记录哪些消息被消费了，但Kafka不是。
这一篇是记录分布式工作流系统的。我这些年来参与了几个不同的分布式工作流系统的工作（以前从另外的角度写了一些总结放在这里），大部分是基于基础分布式工作流引擎二次开发的，但也有从头开始实现一个的。...从功能需求上看，一个工作流系统，当然是要完成一个工作流的执行和追踪，因此，它的用户，可以定义工作流的逻辑，启动、停止工作流，并能够查询工作流的当前执行状态。...分布式工作流系统通常来说，要比其它常见的分布式基础设施，从用户理解的角度来说，要复杂和困难一些。...工作流执行的查询能力，既包括单个工作流状态的查询，也包括基于输入、输出和执行日志、路径等更高级的查询能力。好的工作流系统，总是可以给出一个非常清晰直观的执行状态可视化展示。...从非功能需求上看，当工作流系统成为分布式的基础设施，那么除去我们长谈论的那些分布式系统的基本特性和要求，还有这样几个尤其重要： 首先是吞吐量，经常是由于吞吐量的要求，系统才被迫考虑使用分布式的方式实现。
5.1 分布式 Git - 分布式工作流程 你现在拥有了一个远程 Git 版本库，能为所有开发者共享代码提供服务，在一个本地工作流程下，你也已经熟悉了基本 Git 命令。...你现在可以学习如何利用 Git 提供的一些分布式工作流程了。 这一章中，你将会学习如何作为贡献者或整合者，在一个分布式协作的环境中使用 Git。...分布式工作流程 同传统的集中式版本控制系统（CVCS）不同，Git 的分布式特性使得开发者间的协作变得更加灵活多样。 在集中式系统中，每个开发者就像是连接在集线器上的节点，彼此的工作方式大体相像。...集中式工作流 集中式系统中通常使用的是单点协作模型——集中式工作流。 一个中心集线器，或者说仓库，可以接受代码，所有人将自己的工作与之同步。...工作流程总结 上面介绍了在 Git 等分布式系统中经常使用的工作流程，但是在实际的开发中，你会遇到许多可能适合你的特定工作流程的变种。
几年前曾经写过一点点对于缓存框架设计的体会，这大半年和工作流系统打交道颇为丰富，因此想总结一点关于工作流系统的设计。 首先，明确工作流（workflow）系统的定义。维基百科上有极其简单的介绍。...决策系统用于决定某个任务是否满足条件并开始该执行，它是整个工作流系统的大脑；执行系统则是具体的一个个任务，它是整个工作流系统的骨肉。 事件系统和监听系统解耦。涉及这个的工作流只占少数。...分布式锁 在某些情况下，分布式锁变成一个必选项。比如前面提到的资源管理。...有很多分布式锁的实现方式，简单的有强一致性的存储系统，当然也有更高效的实现，比如一些专门的分布式锁系统。 功能的可扩展性 之前讲到了性能架构上的可扩展性，在功能层面亦然。 自定义任务。...这是几乎所有工作流系统都会考虑的事情，这也是业务逻辑和调度逻辑解耦的必然。因为工作流系统设计的时候，必然没法预知所有的任务类型，用户是可以定义自己的执行逻辑的。 自定义资源。
文档里面最重要就属这一章了——工作流定义。 一提到工作流，首先想到的应该是工作流都支持哪些工作依赖关系，比如串式的执行，或者一对多，或者多对一，或者条件判断等等。...workflow definition language，定义了workflow的语言 workflow jon，是一个workflow的实例 workflow engine，用来执行workflow的系统...注意：在oozie里面是不支持环路的，工作流必须是严格的单向DAG。 工作流节点 工作流节点的命名规则需要满足=[a-zA-Z][\-_a-zA-Z0-0]*=,并且长度在20个字符以内。...start start节点是工作流的入口，workflow第一个action就需要是start。当工作流启动后，会自动寻找start节点执行。每个工作流都需要有一个start节点。... kill kill节点允许工作流自动停止，当工作流执行到kill时，工作流的状态将会被认为是KILLED。
每个工作流都应该清晰的定义errorcode Action的恢复机制 oozie对于不同的错误有不同的处理方式： 对于那些偶然的错误，比如网络原因或者远程系统暂时不能访问，oozie会根据预先设置的参数进行重试...对于那些非偶然的错误，oozie会挂起任务，直到管理员或者外部系统手动解决。...下面是使用move的一些场景： 文件系统URI（比如hdfs://{namenode}）可以在target中省略，因为系统会默认使用source的URI。... 在其他的工作流节点中，也可以使用fs操作: ... 这个功能在其他的工作流节点中是非常常用的，像我们平时使用的sqoop操作都需要实现执行以下delete删除目标数据。
String toPropertiesStr(Map) 把Map返回成Java Properties String toConfigurationStr(Map) 把Map返回成Configuration 工作流...EL函数 String wf:id() 获取当前工作流节点的id String wf:name() 获取当前工作流的名称 String wf:appPath() 获取当前工作流workflow.xml所在的目录...String wf:conf(String name) 返回当前工作流的属性值 String wf:user() 返回启动当前工作流的用户 String wf:group() 返回当前工作流的组 String...wf:callback(String stateVar) 返回当前工作流的回调，stateVar可以指定成某个状态，也可以传一个参数可以在远程进行替换 String wf:transition(String...node) 返回工作流的状态 String wf:lastErrorNode() 返回当前工作流退出的状态 String wf:errorCode(String node) 返回特定node的错误代码
Shell Action Shell Action可以执行Shell脚本命令，工作流会等到shell完全执行完毕后退出，再执行下一个节点。...shell的输出可以被后面的工作流任务使用，这些信息可以用来配置一些关键的信息。...如果shell的输出想要对整个工作流任务可用，那么必须满足 输出的格式是标准的java属性文件 输出的内容不能超过2KB 语法 <workflow-app name="[WF-DEF-NAME]" xmlns...shell命令输出必须是java属性这种格式，并且小于2kb.通过工作流的定义，输出也可以通过string action实现。 上面这些元素都支持EL表达式。...oozie会把他上传到分布式环境中进行缓存 尽管oozie在hadoop的计算节点执行shell命令，但是可能有一些默认安装的工能是不支持的。因此需要了解，oozie可以支持安装在计算节点的命令。
各种高端的计算框架，分布式任务如乱花般迷眼。你是否有这种困惑！——有了许多的分布式任务，但是每天需要固定时间跑任务，自己写个调度，既不稳定，又没有可靠的通知。...Oozie是一款支持分布式任务调度的开源框架，它支持很多的分布式任务，比如map reduce,spark,sqoop,pig甚至shell等等。你可以以各种方式调度它们，把它们组成工作流。...每个工作流节点可以串行也可以并行执行。 如果你定义好了一系列的任务，就可以开启工作流，设置一个coordinator调度器进行定时的调度了。...image.png Email Action 在Oozie中每个工作流的环节都被设计成一个Action，email就是其中的一个Action.
在大规模数据采集和处理任务中，使用分布式架构可以提高效率和可扩展性。本文将介绍Python爬虫分布式架构中常用的消息队列工具Redis和RabbitMQ的工作流程，帮助你理解分布式爬虫的原理和应用。...为什么需要分布式架构？在数据采集任务中，单机爬虫可能面临性能瓶颈和资源限制。分布式架构可以将任务分解为多个子任务，并在多台机器上并行执行，提高采集速度和效率。...此外，分布式架构还具备容错性和可扩展性，可以应对高并发和大规模数据采集的需求。2. Redis工作流程介绍Redis是一种高性能的内存数据存储和消息队列工具，常用于分布式爬虫的任务调度和数据传递。...其工作流程如下：- 步骤1：将爬虫任务添加到Redis队列中。- 步骤2：多个爬虫节点从Redis队列中获取任务。- 步骤3：每个爬虫节点执行任务，将采集到的数据存储到数据库或其他存储介质。...RabbitMQ工作流程介绍RabbitMQ是一种可靠的消息队列工具，常用于分布式爬虫的任务调度和消息传递。其工作流程如下：- 步骤1：将爬虫任务添加到RabbitMQ的任务队列中。
也就是无论你把这个Workflow设置成执行几秒还是几年，无论系统负载如何，无论发生任意故障，都不会影响Workflow的执行。挂掉会自动重启，失败会自动重试，就是这么牛*。
Sqoop的使用应该是Oozie里面最常用的了，因为很多BI数据分析都是基于业务数据库来做的，因此需要把mysql或者oracle的数据导入到hdfs中再利用...
Spark是现在应用最广泛的分布式计算框架，oozie支持在它的调度中执行spark。...在我的日常工作中，一部分工作就是基于oozie维护好每天的spark离线任务，合理的设计工作流并分配适合的参数对于spark的稳定运行十分重要。
而暗灯ANDON系统就是其中一个中间呼叫桥梁.通过无线andon安灯系统，可以在车间现场和物料存储区设置信息显示板，实时反馈生产线上的物料呼叫请求，并指示和分配送物料任务。...，完成一次配送；系统会实时记录下每一次无线andon安灯系统发生的时间、地点以及对无线andon安灯系统的响应情况，并对此进行分析。...系统能通过人工呼叫、质量数据采集系统反馈等方式、确认装配质量、加工质量、协作件质量等质量原因对生产的影响程序.对影响过程和位置进行实时申报，并对造成的总停线情况及分工位情况进行汇总分析及报表统计。...采用无线andon安灯系统，管理人员可设置系统参数以及生产综合信息报告。...在暗灯ANDON系统中应该可以配置整个车间及各班组的上班、下班、休息、吃饭等时间安排.当预定时间到达，特定音乐响起，无线andon安灯系统板上有相应的显示，提醒工作进行特定的活动。
随着互联网的发展，单一节点部署的方式已经无法满足需求，需要通过增加节点来线性扩展系统的负载和性能，因此系统架构也由原来的集中式架构向分布式架构转变。...分布式 分布式系统主要由以下几个特征： 分布性：分布式节点在空间上任意分布 对等性：节点没有主从之分。...数据副本冗余数据，防止数据丢失，服务副本指多个节点提供相同服务，一个节点宕机，服务仍然可用 并发性 缺乏全局时钟：分布式系统很难定义事件的先后顺序 故障总是发生 分布式环境面临的主要问题： 通信异常：分布式系统需要各个节点之间相互通信...CAP和BASE理论 为了构建一个兼顾可用性和一致性的分布式系统，诞生了CAP和BASE理论。 CAP理论 CAP理论：一个分布式系统不可能同时满足一致性、可用性和分区容错性，最多只能满足两个。...在分布式系统中，分区容错性应该是必选的，然后再在一致性和可用性中寻求平衡。
mailServerHost sslTrust="smtp.exmail.qq.com" # 业务用到的比如sql等资源文件上传到哪里，可以设置：HDFS,S3,NONE # 单机如果想使用本地文件系统...，请配置为HDFS，因为HDFS支持本地文件系统； # 如果不需要资源上传功能请选择NONE。...强调一点：使用本地文件系统不需要部署hadoop resourceStorageType="HDFS" # 如果上传资源保存想保存在hadoop上，hadoop集群的NameNode启用了HA的话 #...如果是单ResourceManager，请配置真实的ResourceManager主机名或者ip singleYarnIp="hdp01" # 资源上传根路径,主持HDFS和S3,由于hdfs支持本地文件系统
正文 虽然本人在前面也写过好几篇分布式系统相关的文章，主要包括CAP理论、分布式存储与分布式事务，但对于分布式系统，并没有一个跟清晰的概念。...分布式系统涉及到很多的技术、理论与协议，很多人也说，分布式系统是“入门容易，深入难”，我之前的学习也只算是管中窥豹，只见得其中一斑。...因此，一致希望能对分布式系统有一个更全面的认识，至少能够把分布式系统中的各个技术、理论串起来，了解他们在分布式系统分别解决什么问题，有哪些优秀的实现。...什么是分布式系统 分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。 分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。...分布式系统特性与衡量标准 透明性：使用分布式系统的用户并不关心系统是怎么实现的，也不关心读到的数据来自哪个节点。
1s内buffer中写入的数据 如果buffer中此时无数据,自然不会执行refresh操作 如果buffer中有数据,默认每1s执行一次refresh,刷入一个新的segment file中 在操作系统的磁盘文件中都有...os cache(操作系统缓存),即数据写入磁盘文件前,会先进入os cache,即进入OS级别的一个内存缓存 只要buffer中的数据被refresh刷入os cache,该数据就可被搜索到 为什么称
这就是分布式系统: 很多台计算机组成一个系统，协作运行大型的应用。 但是一个问题随之而来，那就是，在系统中增加了计算机之后，整个系统的性能也是随之增加的吗？可用性不随着系统的扩展而变化吗？未必。...这就引出了分布式系统的目标: 可扩展性(Scalability)。...如果一个用户不能访问系统，就称为不可用。 可用性也就是容错性，这展现出分布式系统相比于单机系统得天独厚的优势，一台计算机是没有容错性的，但是分布式系统可以在一堆不可靠的组件上构建一个可靠的系统。...后世的研究者为了绕开这个定理达成共识，不得不选择(1)将异步系统转换为同步系统 (2)使用随机性算法。 另一个不可能性定理为CAP定理，指导我们对于分布式系统性质的取舍。...Raft算法是目前最成功的分布式共识算法，是非拜占庭容错的，在分布式系统的下一篇文章，我将会写一下Raft算法。 参考文献 [1] Jay Kreps.
现在工作中发现大数据技术的底层还是分布式系统，那么重新拾起，总结下~ 一、分布式系统简介 分布式系统是若干独立计算机的集合，这些计算机对于用户来说就像是单个相关系统。...2、透明性 将它的进程和资源实际上在多台计算机上分布这样一个事实隐藏起来，如果一个分布式系统能够在用户和应用程序面前呈现为单个计算机系统，这样的分布式系统就称为是透明的。...位置透明性：用户无法判别资源在系统中的物理位置。 迁移透明性：如果一个分布式系统中的资源移动不会影响该资源的访问方式，就可以说这种分布式系统能够提供迁移透明性。...可移植性：如果为分布式系统A开发了某个应用程序，并且另一个分布式系统B与A具有相同的接口，该应用程序在不做任何修改的情况下在B上执行的可行度。...参考文献：《分布式系统原理与泛型》
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