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分布式事务——两阶段提交

在分布式系统中,为了保证数据的高可用,通常会将数据保留多个副本(replica), 这些副本会放置在不同的节点上。这些数据节点可能是物理机器,也可能是虚拟机。为了对用户提供正确的CURD等语意,我们需要保证这些放置在不同节点上的副本是一致的,这就涉及分布式事务的问题。 本文介绍分布式事务处理方案之一的两阶段提交协议。 分布式事务 分布式事务是指发生在多个数据节点之间的事务,分布式事务比单机事务要复杂的多。在分布式系统中,各个节点之间在是相互独立的,需要通过网络进行沟通和协调。由于存在事务机制,可以保证每个独立节点上的数据操作可以满足ACID。但是,相互独立的节点之间无法准确地知道其他节点的事务执行情况。所以从理论上来讲,两个节点的数据是无法达到一致的状态。如果想让分布式部署的多个节点中的数据保持一致性,那么就要保证在所有节点数据的写操作,要么全部都执行,要么全部都不执行。但是,一台机器在执行本地事务的时候无法知道其他机器中的本地事务的执行结果,所以它也就不知道本次事务到底应该commit还是rollback。所以,常规的解决办法就是引入一个"协调者"的组件来统一调度所有分布式节点的执行...

如何在 PyFlink 1.10 中自定义 Python UDF?

我们知道 PyFlink 是在 Apache Flink 1.9 版新增的,那么在 Apache Flink 1.10 中 Python UDF 功能支持的速度是否能够满足用户的急切需求呢? Python UDF 的发展趋势 直观的判断,PyFlink Python UDF 的功能也可以如上图一样能够迅速从幼苗变成大树,为啥有此判断,请继续往下看… Flink on Beam 我们都知道有 Beam on Flink 的场景,就是 Beam 支持多种 Runner,也就是说 Beam SDK 编写的 Job 可以运行在 Flink 之上。如下图所示: 上面这图是 Beam Portability Framework 的架构图,他描述了 Beam 如何支持多语言,如何支持多 Runner,单独说 Apache Flink 的时候我们就可以说是 Beam on Flink,那么怎么解释 Flink on Beam 呢? 在 Apache Flink 1.10 中我们所说的 Flink on Beam 更精确的说是 PyFlink on Beam Portability Framework。...

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