IP屬地：上海
-
深入解析 Flink 細(xì)粒度資源管理細(xì)粒度資源管理的背景 目的 Flink 目前采用粗粒度的資源管理方法，其中task被部署到預(yù)定義的、通常相同的slot中，而不需要每個(gè)包含多少資...
-
MySQL備份和恢復(fù)類型
備份和恢復(fù)類型 物理（原始）與邏輯備份 物理備份由存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫內(nèi)容的目錄和文件的原始副本組成。這種類型的備份適用于出現(xiàn)問題時(shí)需要快速恢復(fù)的大型重要...
-
Flink整合面向用戶的數(shù)據(jù)流SDKs/API(Flink關(guān)于棄用Dataset API的論述)
動(dòng)機(jī) Flink提供了三種主要的sdk/API來編寫程序:Table API/SQL、DataStream API和DataSet API。我們...
-
Flink JobManager | TaskManager內(nèi)存模型Flink內(nèi)存模型分析 JobManager內(nèi)存模型 TaskManager內(nèi)存模型 內(nèi)存模型分析 Flink使用內(nèi)存（Total Flink ...
-
Flink使用Pod Template將狀態(tài)快照(Checkpoint、Savepoint)存儲(chǔ)在NFS
背景 Flink 版本 1.13.3，使用 native k8s[https://mp.weixin.qq.com/s/QE_37OrPVdRb...
-
Flink中如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)自定義MetricReporter
什么是 Metrics 在 flink 任務(wù)運(yùn)行的過程中，用戶通常想知道任務(wù)運(yùn)行的一些基本指標(biāo)，比如吞吐量、內(nèi)存和 cpu 使用情況、check...
-
flink+kafka的端到端一致性
上一篇中提到flink+kafka如何做到任務(wù)級(jí)順序保證，而端到端一致性即為實(shí)現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)目標(biāo)端與源端的準(zhǔn)確一致，當(dāng)源端數(shù)據(jù)發(fā)生更改時(shí)，保證目標(biāo)端...
-
flink+kafka的端到端一致性上一篇中提到flink+kafka如何做到任務(wù)級(jí)順序保證，而端到端一致性即為實(shí)現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)目標(biāo)端與源端的準(zhǔn)確一致，當(dāng)源端數(shù)據(jù)發(fā)生更改時(shí)，保證目標(biāo)端...
-
靜態(tài)方法單元測(cè)試
將mockito-core換成mockito-inline 先創(chuàng)建一個(gè)調(diào)用了靜態(tài)方法的待測(cè)試類 創(chuàng)建單元測(cè)試類 打印結(jié)果 測(cè)試通過，打印的日期是...