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Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景
on操作是Lazy的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，Spark在遇到Transformations操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。Actions操作会返回结果或把RDD数据写
快速开发Flink应用 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi
Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式，可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn
值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CSV文件输入 分隔符在原始数据中连续出现两次，将生成空字符串字段。 配置输入字段列数，大于原始
针对传统存算一体大数据架构中扩容困难、资源利用率低等问题，MRS采用计算存储分离架构，存储基于公有云对象存储实现11个9的高可靠，无限容量，支撑企业数据量持续增长；计算资源支持0~N弹性扩缩，百节点快速发放。存算分离后，计算节点可实现真正的极致弹性伸缩；数据存储部分基于OBS的跨AZ等
Bucket索引：在写入数据过程中，通过主键进行Hash计算，将数据进行分桶写入；该索引写入速度最快，但是需要合理配置分桶数目；Flink、Spark均支持该索引写入。 状态索引：Flink引擎独有索引，是将行记录的存储位置记录到状态后端的一种索引形式，在作业冷启动过程中会遍历所有数据存储文件生成索引信息。 用Fli
中的其中一个数据存放卷不能使用的时候，该DataNode会继续提供服务。如图4所示。 图4 选项设置为1 这个原生的配置项，存在一定的缺陷。当DataNode的数据存放卷数量不一致的时候，就需要对每个DataNode进行单独配置，而无法配置为所有节点统一生成配置文件，造成用户使用的不便。
'{print $NF}' | awk '$1 >"开始端口值" {print $1}' | sort -u | wc -l，计算临时端口使用数。 使用公式计算临时端口使用率，临时端口使用率=（临时端口使用数/临时端口总数）*100，确认临时端口使用率是否超过阈值。 是，执行7。 否，执行6。
DBService状态正常，组件无法连接DBService 问题背景与现象 上层组件连接DBService失败，检查DBService组件状态正常，两个实例状态也正常。 图1 DBService状态 原因分析 上层组件是通过dbservice.floatip连接的DBService。
作为存储引擎，通常情况下Kudu会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发程序示例中，为了不引入额外的计算引擎，将以Kudu为主，全部通过Java
通信安全授权 若不开启通信安全授权，MRS将无法创建集群。 勾选“确认授权” 图2 购买Hadoop分析集群 单击“立即购买”，等待MRS集群创建成功。 图3 集群购买成功 步骤2：将本地数据导入到HDFS中 在本地已获取某图书网站后台图书点评记录的原始数据文件“book_score
3.3.1-LTS及之后版本。 管理面提交作业方式不支持开启动态脱敏特性。 配置场景 Spark动态脱敏开启后，配置脱敏列的数据可以参与计算，计算结果输出时不可见，在集群内脱敏策略会根据血缘关系自动传递，更大的发挥数据的价值同时，保障数据的隐私性。 使用约束 不支持Hudi表的脱敏。
Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。
例如磁盘标注容量为1.2 TB，实际容量为1200 * 0.9 = 1080 GB。 计算公式 假设历史数据量为H，每日增量为A，单节点磁盘容量为C，数据保留M天，集群副本数为R，则ClickHouseServer物理节点数计算公式如下： ClickHouseServer物理节点数N = [R *
开发思路 作为存储引擎，通常情况下会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 于此同时可以在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发程序示例中，为了不引入额外的计算引擎，将以Kudu为主，全部通过Java
优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container
有类型的RDD操作（比如map、filter、flatMap）。 支持基于Event Time的聚合计算，支持对迟到数据的处理。 支持对流式数据的去除重复数据操作。 支持状态计算。 支持对流处理任务的监控。 支持批流join，流流join。 当前JOIN操作支持列表如下： 左表 右表
有类型的RDD操作（比如map、filter、flatMap）。 支持基于Event Time的聚合计算，支持对迟到数据的处理。 支持对流式数据的去除重复数据操作。 支持状态计算。 支持对流处理任务的监控。 支持批流join，流流join。 当前JOIN操作支持列表如下： 左表 右表
有类型的RDD操作（比如map、filter、flatMap）。 支持基于Event Time的聚合计算，支持对迟到数据的处理。 支持对流式数据的去除重复数据操作。 支持状态计算。 支持对流处理任务的监控。 支持批流join，流流join。 当前JOIN操作支持列表如下： 左表 右表
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