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S4分布式流计算引擎

背景 最近花了点时间研究了下分布式计算这一块的内容。领导给的第一个任务,就是学习下S4和GridGain。花了几天的时间把s4的源码看了下,把自己的理解和学习的内容做一个记录。 下一篇会是GridGain的分享 学习 s4的论文:S4: Distributed Stream Computing Platform s4的官网:http://s4.io/ s4是什么? 1. s4的全称 : Simple Scalable Streaming System (简单的描述:分布式流计算系统) 2. 特点: distributed(分布式) scalable(扩展性) partially fault-toleran(部分容错性) pluggable (可插拔) 3. 产生的原因: Yahoo发起,主要用于解决"cost-per-click“广告,通过实时计算预测用户对广告的可能的点击行为。 不用hadoop的原因: hadoop主要解决batch处理,基于mapReduce对可控的数据的进行处理。而流计算是针对不可控的点击事件,对实时性有严格要求。 4. 适用的场景: 业务允许部分容错性。 (s4没有严格的failover机制,运行节点突然crash时,会导致当前节点中的数据丢失。后续的请求会failover到其他的节点上) S4的设计: 容器概念(http://docs.s4.io/manual/overview.html) PE : Processing Elements (处理节点) * emit one or more events which may be consumed by other PEs, * publish results, possibly to an external data store or consumer. Events : message (消息) * arbitrary Java Objects * passed between PEs. (send and receive) PEC : processing element container (处理节点容器) * invokes the appropriate PEs in the appropriate order node :a Processing Endpoint (机器节点) *a jvm instance * contains a PEC cluster:a groupnodes (节点集群) 说明: 一个cluster包含多个node 每个node包含一个PE Container 每个PE Container 包含多个PE 每个PE消费Events,生成新的Events并传递给下一个PE 总体结构图: PE Container/PE EventListenter Dispatcher, EventEmitter Communcation PE内部概念:(4个部分组成) its functionality as defined by a PE class and associated configuration, the named stream that it consumes, the keyed attribute in those events, and the value of the keyed attribute in events which it consumers PE类关系图: 说明: Persister : 每个PE对应一个Persister,s4中每个PE对应于一个key的value结果。每个value结构都将作为PE的一个instance FrequenceType : 每个PE会定期进行flush output输出,可选择的策略(定时,数量阀值) Clock : 每个PE的时间控制单元,有几种时间。(WallClock:基于系统时间处理, EventClock:基于event事件时间控制) 重点理解一下: Keyless PE概念和PE Prototype PE在底层实现了会以多实例存在。存储的key即为其keyed对应的value值,内部有个lookupTable概念。 针对Keyless PE,其对应的存储key即为"*",所以每次通过lookupTable.get(value)返回的即为同一个节点,单例化 针对prototype,其对应的存储就为其value,所以每次会根据当前keyed attribute确定返回的PE节点,基于这点可以实现PE节点数据的Join处理 EventListener/EventEmitter: 说明: 每个PE Container是一个EventProducer,使用CommLayerListener做为其事件处理器,处理EventWrapper反序列化。 每个PE包含一个Dispatcher,Dispatcher里包含了一个EventEmitter处理对应的EventWrapper对象的发送 底层实际通讯的类: SenderProcess/ListenerProcess Dispatcher类关系图: 说明: Partitioner, 每个dispatcher针对发送的目标cluster,会根据对应的key进行分区处理,路由到其中的node节点。(node节点的信息可以通过zookeeper进行动态管理) 考虑集群node节点的管理(node的新增 or 修改) 说明: ProcessMonitor 监控当前运行node节点的状态,有static/dymaic两种维护状态 TaskManager 创建node节点,主要是设置lock文件,有static/dymaic两种维护状态 运行(PE状态变化) S4缺点: S4产品还是一个半成品,整体代码结构组织和风格上还是比较乱的,选择使用时需谨慎。存在的一些问题: failover (运行node节点出现crash,当前node上的PE数据将无法实施failover) persist (目前支持方式过于简单,需要考虑网络持久化,类似于nfs,分布式文件系统等,配合failover机制) communication (只支持udp协议,数据传输可靠性上) load balancer (根据系统负载进行智能LB,目前暂时未看到相关实现。系统运行分为两种模式static or dymaic模式, static不存在智能调节LB处理) deploy (手工方式介入deploy,无法支持apps的zero deploy模式。系统分为cluster/node两概念,node对应于一计算节点实例,cluster为一组处理相同业务的计算节点)

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声量引擎 2.0 正式发布,开放 GEO 全链路 API

现在越来越多的人遇到问题,第一反应是打开豆包或 DeepSeek 直接问。据中国互联网络信息中心(CNNIC)统计,我国生成式人工智能用户规模在 2025 年底达到 6.02 亿,到 2026 年上半年已超过 7 亿,普及率突破 50%——两年前,这个数字是 2.3 亿。放到全球看,ChatGPT 的周活跃用户在两年多里从 1 亿增长到 9 亿。入口变了,品牌被看见的方式也就变了。有人在豆包/De

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llama.cpp 与 GGUF 格式:本地大模型的“裸引擎“

本篇拆到"发动机"层:llama.cpp 是什么、GGUF 为什么成为本地模型的主流容器格式、Windows/Linux 怎么获取、llama-cli 怎么跑模型、llama-server 怎么起 OpenAI 兼容服务。适合想搞懂底层、想榨性能、想把自己应用接到轻量级推理服务上的人。读完你会:拿到 llama.cpp 可执行文件、跑通第一个 .gguf 模型、理解 Q4_K_M/Q8_0 量化档位、用 curl 调通 8080 端口的 /v1/chat/completions。

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🔥🔥无代码 AI 工作流引擎 FlowLong 1.2.7 发布

开源地址:https://gitee.com/aizuda/flowlong 开源地址:https://github.com/aizuda/flowlong 官网文档:https://flowlong.aizuda.com 更新日志: feat: 新增节点支持设置为办理人(仅办理节点) feat: 新增支持设置流程实例紧急程度 opt: 完善注释和说明文档 opt: 优化节点模型扩展属性提供友好的获取方式 fixed: 修复实例创建初始化导致更新优先级重置问题 可视化流程审批效果如下:

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Mario

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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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WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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