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Flink关系型API简介

在接触关系型API之前,用户通常会采用DataStream、DataSet API来编写Flink程序,它们都提供了丰富的处理能力,以DataStream为例,它有如下这些优点: 富有表现力的流处理,包括但不限于:转换数据,更新状态,定义窗口、聚合,事件时间语义,有状态且保证正确性等; 高度自定义的窗口逻辑:分配器、触发器、逐出器以及允许延迟等; 提升与外部系统连接能力的异步I/O接口; ProcessFunction给予用户访问时间戳和定时器等低层级的操作能力; 但它同时也存在一些使用壁垒导致它并不适合所有用户: 写DataStream程序并非总是很容易:流处理技术发展很快,一些概念层出不穷,比如,时间、状态、窗口等; 需要特殊的知识与技巧:持续的流计算应用需要特殊的要求以及Java/Scala的编程经验; 用户希望更专注于他们的业务逻辑,于是Flink提供了更具表达能力的API——关系型API。关系型API有很多好处: 它是声明式的,用户只需告知它们想要的,系统决定如何计算,用户不必指定具体的实现细节; 查询可被高效地优化和执行,相比之下底层API中的UDF则难于优化且需要人工调优...

分布式文件系统FastDFS部署

一、简介 FastDFS是一款类GoogleFS的开源分布式文件系统,它用纯C语言实现,支持Linux、FreeBSD、AIX等UNIX系统。它只能通过专有API对文件进行存取访问,不支持POSIX接口方式,不能mount使用。准确地讲,GoogleFS以及FastDFS、mogileFS、HDFS、TFS等类GoogleFS都不是系统级的分布式文件系统,而是应用级的分布式文件存储服务。 二、FastDFS的架构 图1展示的是FastDFS的系统架构。 图1 FastDFS的系统架构 从图1可以看出,Trackerserver之间相互独立,不存在直接联系。 客户端和Storageserver主动连接Trackerserver。Storageserver主动向Trackerserver报告其状态信息,包括磁盘剩余空间、文件同步状况、文件上传下载次数等统计信息。Storageserver会连接集群中所有的Trackerserver,向他们报告自己的状态。Storageserver启动一个单独的线程来完成对一台Trackerserver的连接和定时报告。需要说明的是,一个组包含的Stor...

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