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spark streaming 流式计算-----容错(hbase幂等性修改)

在做流式计算过程中,最复杂最难做的莫过于数据幂等性修改操作的设计。先解释一下概念【幂等性操作】,幂等性概念来源于数学专业表示对一个表达式做多次相同的操作,表达式不会改变。例如:逻辑回归中的Sigmod函数,n次求导之后依然坚挺。在流式计算中容错设计也要求工程设计有数据幂等性设计,特别针对流式计算中对第三方存储平台的修改操作。以及更加逆天的场景:在一个业务线有多个点有批量的数值修改操作,只要有一个点没有修改完成,而此时流式计算崩溃,下次重启都要做所有点的数据恢复操作。 说到幂等性,不得不说一下spark中的一个优化操作---推测执行。推测执行设计的初衷是提高作业的执行效率,避免某一个任务因为硬件问题卡死而拖慢整个计算任务。大致设计思想时,在任务完成达到某个百分比,开始检查任务完成情况,如果发现某任务执行时间超过其他任务耗时均值的阈值倍数,就在其他节点重启相同的计算任务,这样可以有效避免因硬件问题造成的卡死现象。但是在流式计算中对于修改数值的操作或者在mappartion/foreachPartition中自定义数据持久化到非主键约束的平台时,就会出现灾难性后果。一旦出现数据倾斜,启动备用...

跨平台多媒体渲染引擎的设计与实践

作者| 阿里文娱无线开发专家 风吟 一、背景 在当前直播和短视频领域,各家公司为了吸引用户和提升用户体验都在创新各种视频玩法, 例如美颜、美妆、虚拟形象等。这些酷炫的效果背后其实是强大的渲染技术。优酷和来疯也在 布局这一领域,我们亟需一个底层渲染框架来高效地支撑我们的业务迭代。于是,自主开发一个跨平台、可扩展、高性能的渲染引擎就被提上了日程。 二、引擎设计 1. 引擎特点 前面说了我们的目标是开发一个跨平台、可扩展、高性能的渲染引擎。怎么理解?下面详细阐述一下:1)跨平台。我们的业务场景涵盖了移动端和 PC 端。为了提高开发效率,我们要把平台无关的逻辑抽象成公共组件,例如渲染管线、后处理算法等,实现一份代码,多端共用。2)可扩展。跨平台解决了横向的平台差异问题,而可扩展就是解决业务迭代的纵向问题。 我们将渲染逻辑分解成一个一个的小“零件”,

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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。