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Flink 原理与实现:架构和拓扑概览

要了解一个系统,一般都是从架构开始。我们关心的问题是:系统部署成功后各个节点都启动了哪些服务,各个服务之间又是怎么交互和协调的。下方是 Flink 集群启动后架构图。 当 Flink 集群启动后,首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager,JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行,然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输。上述三者均为独立的 JVM 进程。 Client 为提交 Job 的客户端,可以是运行在任何机器上(与 JobManager 环境连通即可)。提交 Job 后,Client 可以结束进程(Streaming的任务),也可以不结束并等待结果返回。 JobManager 主要负责调度 Job 并协调 Task 做 checkpoint,职责上很像 Storm 的 Nimbus。从 Client 处接收到 Job 和 JAR 包等资源后,会生成优化后的执行计划,并以 Task...

Hadoop之后:大数据的未来

在实时数据世界里,为什么我们还这么执着于Hadoop? 根据451 Research调查数据显示,围绕批处理架构的Hadoop仍然是大数据[注]的代表技术,尽管其声誉仍然超过实际部署情况。 还没有真正部署Hadoop的企业可能想要再等一等。而随着Apache Spark等其他技术(Storm、Kafka等)的出现,我们似乎与Hadoop的批处理渐行渐远,逐渐转向实时数据的未来。 批处理不是重点 Cloudera的Doug Cutting是一个非常聪明的人,也是开源开发人员,Hadoop、Lucene等大数据工具的开发都有他的功劳。 虽然Cutting承认实时流媒体技术的重要性,但他并没有否认面向批处理的Hadoop的价值,他表示: 并不是因为我们觉得批处理是最好的,所以Hadoop围绕批处理而构建。批处理(特别是MapReduce)很自然是第一步,因为它相对容易部署, 并提供很重要的价值。在Hadoop之前,没有办法使用开源软件在商品硬件存储和处理千兆字节。Hadoop的MapReduce是很大的进步。 我们很难说清楚大数据的商品化对这个世界的重要性。这并不是说在Hadoop之前我们没...

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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。

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