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阿里巴巴大规模应用Flink的踩坑经验:如何大幅降低 HDFS 压力?

作者:邱从贤(山智) 众所周知 Flink 是当前广泛使用的计算引擎,Flink 使用 checkpoint 机制进行容错处理[1],Flink 的 checkpoint 会将状态快照备份到分布式存储系统,供后续恢复使用。在 Alibaba 内部我们使用的存储主要是 HDFS,当同一个集群的 Job 到达一定数量后,会对 HDFS 造成非常大的压力,本文将介绍一种大幅度降低 HDFS 压力的方法 -- 小文件合并。 背景 不管使用 FsStateBackend、RocksDBStateBackend 还是 NiagaraStateBackend,Flink 在进行 checkpoint 的时候,TM 会将状态快照写到分布式文件系统中,然后将文件句柄发给 JM,JM 完成全局 checkpoint 快照的存储,如下图所示。 对于全量 checkpoint 来说,TM 将每个 checkpoint 内部的数据都写到同一个文件,而对于 RocksDBStateBackend/NiagaraStateBackend 的增量 checkpoint [2]来说,则会将每个 sst 文件写到一个分布...

5大代码规则,守护程序猿世界的爱与和平!

云栖号:https://yqh.aliyun.com第一手的上云资讯,不同行业精选的上云企业案例库,基于众多成功案例萃取而成的最佳实践,助力您上云决策! 编码规则是程序编码所要遵循的规则,要注意代码的正确性、稳定性、可读性。 而对于这些条条框框,一些不拘小节的程序猿们往往并不在意,这导致常常会发生一些意想不到的问题和状况,让大家苦恼不已。 现在,小芯整理了一份“命令”清单:列出了作为现代开发人员,你必须要做和不应该做的事情。 下面请看其中的5件,讨论为何你和团队应该采纳它们。 1.先确定问题,再确定解决方案。 每个人都有自己喜欢使用的东西:Redis、MySQL等。没关系,有偏好是再正常不过的。 但当这些偏好成为要求时,就会出现麻烦;透过这个镜头可以观察每个问题,避免其偏离。别被骗了,这不只是个人的罪恶,组织也应对此感到内疚。 许多公司要求使用某些技术、库或工具,而往往没有“脚踏实地”地进行思考或投入,令开发人员和运营工程师不得不在实际中使用或实施这些技术。 这是我长期以来不甚满意的一部分,既包括企业体系结构,也包括掌控真正编写代码的凡人的上帝般的力量。 结构小组通常决定公司将使用某种...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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