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Nebula 架构剖析系列(零)图数据库的整体架构设计

Nebula Graph 是一个高性能的分布式开源图数据库,本文为大家介绍 Nebula Graph 的整体架构。 一个完整的 Nebula 部署集群包含三个服务,即 Query Service,Storage Service 和 Meta Service。每个服务都有其各自的可执行二进制文件,这些二进制文件既可以部署在同一组节点上,也可以部署在不同的节点上。 Meta Service 上图为 Nebula Graph 的架构图,其右侧为 Meta Service 集群,它采用 leader / follower 架构。Leader 由集群中所有的Meta Service 节点选出,然后对外提供服务。Followers 处于待命状态并从 leader复制更新的数据。一旦 leader 节点 down 掉,会再选举其中一个 follower 成为新的 leader。 Meta Service 不仅负责存储和提供图数据的 meta 信息,如 schema、partition 信息等,还同时负责指挥数据迁移及 leader 的变更等运维操作。 存储计算分离 在架构图中 Meta Servic...

Apache Flink 进阶(四):Flink on Yarn/K8s 原理剖析及实践

作者:周凯波(宝牛) 整理:毛鹤 本文主要介绍 Flink on Yarn/K8s 的原理及应用实践,文章将从 Flink 架构、Flink on Yarn 原理及实践、Flink on Kubernetes 原理剖析三部分内容进行分享并对 Flink on Yarn/Kubernetes 中存在的部分问题进行了解答。 Flink 架构概览 Flink 架构概览–Job 用户通过 DataStream API、DataSet API、SQL 和 Table API 编写 Flink 任务,它会生成一个JobGraph。JobGraph 是由 source、map()、keyBy()/window()/apply() 和 Sink 等算子组成的。当 JobGraph 提交给 Flink 集群后,能够以 Local、Standalone、Yar

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