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实例讲解Flink 流处理程序编程模型

摘要:在深入了解 Flink 实时数据处理程序的开发之前,先通过一个简单示例来了解使用 Flink 的 DataStream API 构建有状态流应用程序的过程。 本文分享自华为云社区《Flink 实例:Flink 流处理程序编程模型》,作者:TiAmoZhang 。 在深入了解 Flink 实时数据处理程序的开发之前,先通过一个简单示例来了解使用 Flink 的 DataStream API 构建有状态流应用程序的过程。 01、流数据类型 Flink 以一种独特的方式处理数据类型和序列化,它包含自己的类型描述符、泛型类型提取和类型序列化框架。基于 Java 和 Scala 语言,Flink 实现了一套自己的一套类型系统,它支持很多种类的类型,包括 基本类型。 数组类型。 复合类型。 辅助类型。 通用类型。 详细的 Flink 类型系统如图 1 所示。 ■ 图 1 Flink 类型系统 Flink 针对 Java 和 Scala 的 DataStream API 要求流数据的内容必须是可序列化的。Flink 内置了以下类型数据的序列化器: 基本数据类型:String、Long、Inte...

面向多告警源,如何构建统一告警管理体系?

本文介绍告警统一管理的最佳实践,以帮助企业更好地处理异构监控系统所带来的挑战和问题。 背景信息 在云原生时代,企业IT基础设施的规模越来越大,越来越多的系统和服务被部署在云环境中。为了监控这些复杂的IT环境,企业通常会选择使用异构监控系统,例如Prometheus、Grafana、Zabbix等,以获取更全面的监控数据,以便更好地了解其IT基础设施的运行状况和性能表现。 然而,这种异构监控系统也带来了一些问题,其中最显着的是告警信息的分散。由于不同的监控系统可能会产生不同的告警信息,这些信息可能会分散在各个系统中,导致企业很难全面了解其IT系统的告警状况。这使得响应告警变得更加困难,同时也增加了人工管理的复杂性和工作量。 为了解决这些问题,企业需要一种更加统一和集中的告警管理方案,以确保告警信息能够及时到达正确的人员,以便他们能够快速采取必要的措施来应对潜在的问题。 告警管理的痛点 场景一:企业迁移上云后,云上产品的告警不统一 在一个典型的云原生业务应用部署架构中,通常会使用到如下产品 ACK、ECS、RDS,应用通过Kubernetes部署在阿里云的ECS上并访问云上的RDS。在这个...

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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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