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RSS订阅原创 Flink实现准确和高效流处理的关键问题
同时到达Flink的事件时间为900ms和1000ms，允许的乱序时间为100ms，如果不减去1ms，那么900ms的事件就会被任务是迟到数据，这就是边界问题。在实际应用中，事件时间戳可能会有微小的波动或不确定性。减去1ms提供了一个小的缓冲，以便更好地处理这些不确定性，避免因时间戳的微小误差而影响处理逻辑。比如同时到达Flink的事件时间为a, b, c。处理乱序和迟到数据是实现准确和高效流处理的关键。事件到达Flink的时间小于WaterMark。乱序时间: 容忍的最长迟到时间。设置周期性更新的时间。
2024-06-30 02:39:55
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原创 Actor通信系统
无共享状态：每个actor都有自己的独立状态，actor之间不共享状态，从而避免了传统并发编程中的锁机制和竞争条件。高并发性：由于actor之间的通信是异步的，并且actor独立处理自己的消息，系统可以很好地处理大量并发任务。简化并发编程：Actor模型通过消息传递和无共享状态，避免了传统并发编程中的锁和竞争条件，简化了编程和调试。自治性：Actor是自主的实体，它们只对接收到的消息做出反应，并根据消息的内容改变自己的状态或行为。Actor：Actor是独立的计算单元，拥有自己的状态和行为。
2024-06-29 02:15:02
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原创 大数据技术内容梳理（持续更新）
如果没有足够的可用slot，Slot Pool将向ResourceManager请求更多的资源，ResourceManager在收到请求后，会根据集群的资源可用性决定是否启动新的TaskManager实例，或者分配已有的空闲slot。一旦ResourceManager分配了新的slot，Slot Pool会将这些slot标记为可用，并根据JobMaster的请求将它们分配给具体的任务。的方式实现，不同组之间的任务是完全隔离的，必须分配到不同的slot上，防止很多任务堆积到一个slot上。
2024-06-29 01:54:35
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原创 数仓建模理论
维度建模是面向分析场景而生，针对分析场景构建数仓模型，重点关注快速、灵活的解决分析需求，同时能够提供大规模数据的快速响应性能。ER模型常用于OLTP数据库建模，应用到构建数仓时更偏重数据整合，站在企业整体考虑，将各个系统的数据按相似性一致性进行合并处理，为数据分析、决策服务，但并不便于直接用来支持分析。一个业务流程中的多个关键业务过程联合处理而构建的事实表，比如含有多个日期字段的交易信息表。，更加倾向于整合企业总体的数据，不适合用作分析使用，更多的是后端在使用。分数字段的值依赖的是ID和科目字段决定。
2024-06-23 14:28:57
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原创 KafKa核心概念
传统的消息队列的概念Java中关于消息队列是有规范在的—JMS(Java Message Service)规范，概念如下图：KafKa有哪些自己的特性呢？
2024-06-11 03:02:53
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原创 python处理doc文档总结
使用python处理doc文档，生成内容和格式，并将doc转成pdf. 运行在Linux终端，不使用收费的服务。
2023-09-07 17:30:40
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原创 Django Lost connection to MySQL server during query
“Lost connection to MySQL server during query”引来的一些想法和分析，灵活配置解决这个问题。
2022-11-01 16:49:40
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原创 Golang连接kafka报错: Errorkafka: client has run out of available brokers to talk to
go连接kafka问题报错: panic: Error creating consumer group client: kafka: client has run out of available brokers to talk to: 3 errors occurred:
2022-10-31 09:38:14
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原创 Flink需要弄明白的问题（一）
如何实现流数据的处理管道？Flink如何实现管理状态以及为什么？如何使用事件时间一致性计算准确的分析。如何在持续的数据流上构建事件驱动型应用。FLink是如何实现故障容错机制、如何实现 精准一次的语义完成有状态的流数据处理。这五个问题就是接下来文章的方向，也是Flink的重要特性。...
2022-03-03 23:04:04
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空空如也
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