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Spark数据传输及ShuffleClient(源码阅读五)

我们都知道Spark的每个task运行在不同的服务器节点上,map输出的结果直接存储到map任务所在服务器的存储体系中,reduce任务有可能不在同一台机器上运行,所以需要远程将多个map任务的中间结果fetch过来。那么我们就来学习下shuffleClient。shuffleClient存在于每个exeuctor的BlockManager中,它不光是将shuffle文件上传到其他executor或者下载到本地的客户端,也提供了可以被其他exeuctor访问的shuffle服务.当有外部的(其他节点)shuffleClient时,新建ExternalShuffleClient,默认为BlockTransferService.那么真正init的实现方法在NettyBlockTransferService中。 如代码中所示,抽象类blockTransferservice继承自shuffleClient,NettyBlockTransferService实现了shuffleClient的init抽象方法(竟然是java写的)进行初始化提供服务。初始化的过程为:创建NettyBlockR...

Flink 原理与实现:Session Window

在上一篇文章:Window机制中,我们介绍了窗口的概念和底层实现,以及 Flink 一些内建的窗口,包括滑动窗口、翻滚窗口。本文将深入讲解一种较为特殊的窗口:会话窗口(session window)。建议您在阅读完上一篇文章的基础上再阅读本文。 当我们需要分析用户的一段交互的行为事件时,通常的想法是将用户的事件流按照“session”来分组。session 是指一段持续活跃的期间,由活跃间隙分隔开。通俗一点说,消息之间的间隔小于超时阈值(sessionGap)的,则被分配到同一个窗口,间隔大于阈值的,则被分配到不同的窗口。目前开源领域大部分的流计算引擎都有窗口的概念,但是没有对 session window 的支持,要实现 session window,需要用户自己去做完大部分事情。而当 Flink 1.1.0 版本正式发布时,Fl

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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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