Structured Streaming VS Flink-低调大师

Structured Streaming VS Flink

2019-01-19 1006

Flink是标准的实时处理引擎，而且Spark的两个模块Spark Streaming和Structured Streaming都是基于微批处理的，不过现在Spark Streaming已经非常稳定基本都没有更新了，然后重点移到spark sql和structured Streaming了。

Flink作为一个很好用的实时处理框架，也支持批处理，不仅提供了API的形式，也可以写sql文本。这篇文章主要是帮着大家对于Structured Streaming和Flink的主要不同点。

1. 运行模型

Structured Streaming 的task运行也是依赖driver 和 executor，当然driver和excutor也还依赖于集群管理器Standalone或者yarn等。可以用下面一张图概括：

Flink的Task依赖jobma

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Adaptive Execution如何让Spark SQL更高效更好用？

本文转发自技术世界，原文链接　http://www.jasongj.com/spark/adaptive_execution/ 1 背景 Spark SQL / Catalyst 和 CBO 的优化，从查询本身与目标数据的特点的角度尽可能保证了最终生成的执行计划的高效性。但是执行计划一旦生成，便不可更改，即使执行过程中发现后续执行计划可以进一步优化，也只能按原计划执行； CBO 基于统计信息生成最优执行计划，需要提前生成统计信息，成本较大，且不适合数据更新频繁的场景； CBO 基于基础表的统计信息与操作对数据的影响推测中间结果的信息，只是估算，不够精确。本文介绍的 Adaptive Execution 将可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行，从而提高整体执行效率。核心在于两点：执行计划可动态调整调整的依据是中间结果的精确统计信息 2

2019-01-20

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开源 ES 实例健康状态首先，先介绍下开源 Elasticsearch 的三种健康状态：绿色、黄色和红色。在分片层面，绿色：所有的主分片和副本分片都已分配。你的集群是 100% 可用的。黄色：所有主分片都已经分配，但至少有一个副本分片未被分配。此时，搜索结果是正确、完整的，不会有数据丢失。但高可用性已经被弱化，有丢失数据的风险。应尽快介入处理。红色：集群中至少有一个主分片（以及它的所有副本）未被分配，意味着搜索时将缺少数据，至返回部分数据；同时，要写入该分片的请求会返回异常。这时候您可能会问：“如果集群中有的索引是绿色，有的是黄色，这时候该怎么决定集群的健康度呢？” 集群的健康状态由最差的索引决定，索引的健康状态由最差的分片决定。阿里云 ES 实例的健康状态本文主要从磁盘占用达到高水位问题来谈谈 ES 集群健康状态。大家都知道，阿里云 ES 在一定前提下，重启时是可以持续提供服务的。前提是： 1.阿里云ES实例健康度必须确保是绿色状态 2.至少包含1个副本注意：不排除节点在重启期间，对应CPU和内存使用率会存在临时突增，服务可能会出现抖动，正常情况下过一段时间后会...

2019-01-20

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。