CentOS [root@localhost ~]# yum -y install epel-release [root@localhost ~]# yum -y install glances 也可以使用...在其下方，您可以查看其他系统指标，例如 CPU 和内存利用率、网络带宽率、正在运行的进程、磁盘容量等。...如果要在 Web 浏览器中查看这些统计信息，请使用 -w 选项，需要先安装bottle，不然会出现一下错误： [root@localhost ~]# glances -w Bottle module not...下面使用pip3安装bottle： [root@localhost ~]# pip3 install bottle 下面再次添加-w选项启动： [root@localhost ~]# glances -...可以更容易地发现和缩小问题范围，下面是颜色对用的解释： GREEN: OK (一切正常) BLUE: CAREFUL (需要注意) VIOLET: WARNING (警告) RED: CRITICAL
它具有低延迟和有状态计算的特点，使用户能够处理实时数据并即时生成见解。Flink具有容错性、可扩展性，并提供强大的数据处理能力来满足各种用例。...Flink的库包括用于机器学习的FlinkML、用于复杂事件处理的FlinkCEP和用于图形处理的 Gelly。...背压处理：Flink设计用于处理背压，确保系统即使在高负载下也能保持稳定。这是通过其内置的流量控制机制实现的，可以防止数据处理瓶颈。...数据分区：Flink和Spark都利用数据分区技术来提高并行度并优化数据处理任务期间的资源利用率。...Spark采用RDD和数据分区策略（如Hash和Range分区），而Flink使用运算符链和流水线执行来优化数据处理性能。
在本文中，我们将深入探讨Flink新颖的检查点机制是如何工作的，以及它是如何取代旧架构以实现流容错和恢复。...微批处理可以实现高吞吐量和Exactly-Once语义保证，但是当前的实现是以抛弃低延迟，流量控制和纯流式编程模型为代价实现上述目标的。...Flink的检查点机制基于流经算子和渠道的 ‘barrier’（认为是Chandy Lamport算法中的一种’标记’）来实现。Flink的检查点的描述改编自Flink文档。...它们实现了高吞吐量的Exactly-Once语义保证，同时还保留了连续算子模型以及低延迟和自然流量控制。 6. 结论 下表总结了我们讨论的每个体系结构如何支持这些功能。...我们可以看到Flink的吞吐量比Trident高出20倍以上，吞吐量比Storm高300倍。在保持高吞吐的情况下，Flink还保证延迟为零。我们还看到，不使用微批次处理模型，高吞吐量不会以延迟为代价。
，具有高可用和水平扩展的能力，比较适合大规模的数据存储。...MongoDB 提供了副本集和分片集两种集群模部署模式。 副本集：高可用的部署模式，次要节点通过拷贝主要节点的操作日志来进行数据的复制。...当主要节点发生故障时，次要节点和仲裁节点会重新发起投票来选出新的主要节点，实现故障转移。另外，次要节点还能分担查询请求，减轻主要节点的查询压力。...实时风控 实时风控以往一般采取往 Kafka 中发业务事件的方式实现，而使用 Flink CDC 之后，可以直接从业务库中捕获风控事件，然后通过 Flink CDC 来进行复杂的事件处理。...DBlog 的无锁并发拥有增量快照的能力，但是因为 MongoDB 难以获取当前 changelog 的位点，所以增量快照无法立刻实现，但无锁并发的 Snapshot 即将支持。
无法等待所有输入数据到达，因为输入是无界的，并且在任何时间点都不会完成。处理无界数据通常要求以特定顺序（例如事件发生的顺序）摄取事件，以便能够推断结果完整性。 有界流具有定义的开始和结束。...因此，应用程序可以利用几乎无限量的CPU，主内存，磁盘和网络IO。而且，Flink可以轻松维护非常大的应用程序状态。其异步和增量检查点算法确保对处理延迟的影响最小，同时保证一次性状态一致性。...处理和Streaming处理 Flink在JVM内部实现了自己的内存管理 支持迭代计算 支持程序自动优化：避免特定情况下Shuffle、排序等昂贵操作，中间结果有必要进行缓存 2. ...Flink生态圈 Flink 首先支持了 Scala 和 Java 的 API，Python 也正在测试中。Flink 通过 Gelly 支持了图操作，还有机器学习的 FlinkML。...不过对于 Tachyon 以及 S3 的支持，都是通过 Hadoop HDFS 这层包装实现的，也就是说要使用 Tachyon 和 S3，就必须有 Hadoop，而且要更改 Hadoop 的配置（core-site.xml
使用Flink完成实时结果统计 统计结果可视化展示(Kibana) 1.5 收获 ◆ 系统入门Flink开发 ◆ 掌握应用Java SE/Scala的Flink实现 ◆理解Flink项目的开发流程 ◆...Flink的DataSet API的数据处理算法受到传统数据库运算符的启发，例如混合散列连接或外部合并排序。 Gelly：Gelly是一个可扩展的图形处理和分析库。...Gelly在DataSet API之上实现并与之集成。因此，它受益于其可扩展且强大的运营商。...Gelly具有内置算法，例如标签传播，三角形枚举和页面排名，但也提供了一种Graph API，可以简化自定义图算法的实现。...因此，应用程序可以利用几乎无限量的CPU，主内存，磁盘和网络IO。而且，Flink很容易保持非常大的应用程序状态。其异步和增量检查点算法确保对处理延迟的影响最小，同时保证一次性状态一致性。
问题现象：经常远程不上，需要重启才能远程上，远程不上时查看云监控CPU或内存指标都是接近100%的利用率。...处理思路：设置监控告警，当内存或CPU利用率超过85%时触发告警，然后立即上机 ①Linux执行top命令查看CPU或内存使用率靠前的进程。...shift+p，CPU利用率倒序排列 shift+m，内存利用率倒序排列 shift+n，PID倒序排列 1（没错就是数字1），子CPU利用率（下图是双核机器） ②Windows在powershell里执行...cpu -descending |select-object -first 10查看CPU使用率排名前10的进程。...前者的策略逻辑是平台实现的，后者的策略逻辑是自己写代码实现的。
尽管HAProxy非常稳定，但仍然无法规避操作系统故障、主机硬件故障、网络故障甚至断电带来的风险。所以必须对HAProxy实施高可用方案。...Keekpalived工作原理：通过vrrp协议（虚拟路由冗余协议）实现。 下文将介绍利用Keepalived实现HAProxy的热备方案。...Haproxy的安装与配置 本文主要介绍Keepalived的安装和使用，对于Keepalived的安装是采用离线安装包的方式，其手动编译过程一般不会太顺利，依赖也比较多，对环境要求比较高。...如果持有VIP的机器本身挂了，另外2台备用机发现和主机这个节点的通讯异常了，则也会根据权重使其中一台获取到VIP进行流量接管；但是如果各个主备节点之间通信线路出了问题，无法接收到彼此的组播通知，但是每个节点实际都处于正常工作状态...Haproxy代理rabbitmq集群，用keepalive保证haproxy高可用
保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理。...迭代 机器学习和图计算应用，都会使用到迭代计算，Flink通过在迭代Operator中定义Step函数来实现迭代算法，这种迭代算法包括Iterate和Delta Iterate两种类型。...Flink Web界面上提供了对运行Job的Backpressure行为的监控，它通过使用Sampling线程对正在运行的Task进行堆栈跟踪采样来实现。 ?...Table Flink的Table API实现了使用类SQL进行流和批处理。...Gelly Gelly是Flink提供的图计算API，提供了简化开发和构建图计算分析应用的接口。
flink 集群容器化建设及利用率提升 flink 容器化 针对于流计算 flink 集群的云原生渗透力提升，我们在今年上半年开始了 flink 集群容器化建设，该操作目前已实现 Barad 小地域全覆盖这些地域的整体架构实现了...flink 资源利用率提升 节点替换，腾笼换鸟 TKE 相对于 EMR 集群，其中一个特点是更强的隔离性，EMR 集群下内存隔离性能保证，但是 CPU 隔离性较弱。...同一个机器下的作业，可以调度到分配之外的CPU(只要没有被使用的话)。这就会引入一个现象:EMR 集群下性能弹性空间会更大，CPU 利用率可以超过 100%。...而实际集群使用中，由于历史遗留和资源不足原因，我们用一些 CPU 内存不是1:4 标准配置的节点来搭建集群，比如 16U32G。...保证充分使用 CPU，也不用担心被其他作业的运行影响（EMR 的隔离现象） 计算型 or 内存型 在进行容器化改造和资源利用率提升操作时，我们发现影响稳定运行的，往往体现在某些资源不足。
统一期：2019年之后统一使用Flink，提供集中任务和资源的管理。主要采用jar包模式和config模式开发任务，具有基础运维保障。...完善期：引入Flinksql，实现了全球化能力支持海外业务的需要，任务从Yarn集群迁移到容器平台实现容器化，同时增加了实时数仓支持和完善任务监控保障。...Flink自带的latency tracking对于生产环境性能有影响，并且只反映Flink内部的处理因素，无法反应端到端的延时，比如消息队列里的消息积压。...（5）算力均衡 15.png Flink的TaskManager中，slot基于内存均分而cpu共享无法隔离。 于是，考虑到一种情况：有abc三种节点，其中并行度分别为2，4，2。...一般的扩缩容方案，更多的是通过容器的cpu利用率或者是其他资源层面的去判断。这种方式有一个核心问题，可能出现在资源层面的数据没有问题，但是业务侧数据延迟非常高的情况。
未来，我们计划把 dataset 的功能慢慢都在 DataStream 和 TableAPI 上面实现。...除了上面提到的这些重要的重构和功能点，Blink 还实现了完整的 SQL DDL，带 emit 策略的流计算 DML，若干重要的 SQL 功能，以及大量的性能优化策略。...有了上面提到的诸多架构和实现上的重构。Blink 的 SQL／tableAPI 在功能和性能方面都取得了脱胎换骨的变化。...) 来测试和使用这些功能。...使用文本 SQL 和 tableAPI 可以自如的查询 Flink 的 static table 和 dynamic table。
，同时在此基础上抽象出不同的应用类型的组件库，如基于流处理的CEP(复杂事件处理库)、SQL&Table库和基于批处理的FlinkML(机器学习库)等、Gelly(图处理库)等。...Runtime核心层 该层主要负责对上层不同接口提供基础服务，也是Flink分布式计算框架的核心实现层，支持分布式Stream作业的执行、JobGraph到ExecutionGraph的映射转换、任务调度等...Flink能够通过该层能够支持不同平台的部署，用户可以根据需要选择使用对应的部署模式。 2、基本架构图 ?...当任务完成后，Flink会将任务执行的信息反馈给客户端，并且释放掉TaskManager中的资源以供下一次提交任务使用。...可以看出，Flink的任务运行其实是采用多线程的方式，这和MapReduce多JVM进程的方式有很大的区别Flink能够极大提高CPU使用效率，在多个任务和Task之间通过TaskSlot方式共享系统资源
（ 批处理） 和无限数据流计算（ 流处 理） 高容错 沉重 非常轻量级 内存管理 JVM 相关操作暴露给用户 Flink 在 JVM 中实现的是 自己的内存管理 程序调优 只有 SQL 有自动优化机制...在 Spark 生态体系中， 对于批处理和流处理采用了不同的技术框架， 批处理由SparkSQL 实现， 流处理由 Spark Streaming 实现， 这也是大部分框架采用的策略， 使用独立的处理器实现批处理和流处理...， 而 Flink可以同时实现批处理和流处理。...Flink 支持的拓展库涉及机器学习（FlinkML） 、 复杂事件处理（CEP） 、 以及图计算（Gelly） ， 还有分别针对流处理和批处理的 Table API。...现有的开源计算方案， 会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型， 因为它们要实现的目标是完全不相同的： 流处理一般需要支持低延迟、 Exactly-once 保证， 而批处理需要支持高吞吐、 高效处理，
： CPU > 4核 内存 > 8G Note：我这里使用的机器配置是4核8G，如果内存太小编译环节会发生OOM 部署Flink之前首先需要安装好JDK，可以选择8或11版本，我这里选择的是JDK11：...NodeJS，在编译的过程中需要下载一些依赖的包，但默认的NodeJS仓库在国内几乎无法使用，所以需要更换为淘宝的NodeJS仓库，编辑pom.xml文件: [root@flink01 /usr/local...SUCCESS [ 1.131 s] [INFO] flink-gelly ...........................................SUCCESS [ 1.344 s] [INFO] flink-gelly-scala .....................................可以看出，Flink 的任务运行其实是采用多线程的方式，这和 MapReduce 多 JVM 进行的方式有很大的区别，Flink 能够极大提高 CPU 使用效率，在多个任务和 Task 之间通过 TaskSlot
Flink 分层架构，从上到下依次是：API & Libraries 层、Runtime 核心层 和 物理部署层 ? ?...1 API & Libraries 层 作为分布式数据处理框架，Flink 同时提供了支撑流计算和批计算的接口，同时在此基础上抽象出不同的应用类型的组件库，如基于流处理的 CEP （复杂事件处理库），SQL...& TABLE 库 和 基于批处理的 FlinkML（机器学习库），Gelly（图处理库）等。...2 Runtime 核心层 该层主要负责对上层不同接口提供基础服务，也是 Flink 分布式计算框架的核心实现层，支持分布式 Stream 作业的执行、JobGraph 到 ExecutionGraph...flink 能够通过该层支持不同平台的部署，用户可以根据需要选择使用对应的部署模式。
弹性扩展困难: 难以根据业务负载进行弹性扩展，无法满足业务快速增长的需求。安全风险高: 需要自行构建安全防护体系，容易受到安全攻击。...对此，流计算 Oceanus 提供两种自动扩缩容的能力，来实现资源的精细化使用： 基于资源使用情况的自动扩缩容: 根据作业的 CPU、内存等资源使用情况，自动调整作业的 vCPU、内存等资源配额，可以帮助用户更合理地调整作业并行度和资源配置...按量付费模式：对于业务发展有较大波动性，且无法进行准确预测，或者资源使用有临时性和突发性的客户，可以使用按量付费模式，根据实际使用量付费，避免资源闲置造成浪费。...细粒度资源配置带来以下优势： 提高资源利用率: 能够更充分地利用 CPU 资源，避免资源闲置浪费。 降低资源成本: 在满足作业性能的前提下，使用更细粒度的资源，降低计算资源成本。...算子级别资源配置 是基于 Flink 的 Slot 共享组机制实现的。Slot 共享组允许用户将多个算子分配到同一个共享组中，并为该共享组配置资源。
概述本文使用高德API实现位置查询和路径规划，使用MapboxGL完成地图交互与界面展示，并使用Web Speech API实现行驶中路线的实时语音播报。...Web Speech API有两个部分：SpeechSynthesis 语音合成（文本到语音 TTS）和 SpeechRecognition 语音识别（异步语音识别）。...utterance.pitch = 1.0;// 设置要朗读的文本utterance.text = '设置要朗读的文本';window.speechSynthesis.speak(utterance);实现实现思路地图初始化的时候通过...实现代码示例使用Vue作为演示，界面与地图初始化代码如下： const AK = "你申请的key"; // 高德地图
概述 本文使用高德API实现位置查询和路径规划，使用MapboxGL完成地图交互与界面展示，并使用Web Speech API实现行驶中路线的实时语音播报。...Web Speech API 有两个部分：SpeechSynthesis 语音合成（文本到语音 TTS）和 SpeechRecognition 语音识别（异步语音识别）。.../driving接口完成路径的规划； 用MapboxGL实现地图交互与路径展示； 根据当前位置判断是否进入对应的步骤，提示对应的语音。...实现代码 示例使用Vue作为演示，界面与地图初始化代码如下： <el-form...el-button > const AK = "你申请的key"; // 高德地图
Flink是什么 一句话概括 Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。...特点 现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理。...w=1596&h=832&f=png&s=267055] Runtime层 Runtime层提供了支持Flink计算的全部核心实现，比如：支持分布式Stream处理、JobGraph到ExecutionGraph...的关系操作） 面向批处理支持：FlinkML（机器学习库）、Gelly（图处理） Flink的优势 支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理 支持高度灵活的窗口（Window）操作 支持有状态计算的Exactly-once...语义 提供DataStream API和DataSet API [169201ac5df2bd64?
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