西门飞冰的博客梦想成为架构师的普通运维

JAVA—SPI机制

SPI 介绍在进行应用程序开发的时候，经常有这样一类需求，在不修改源代码的情况下，动态的为我们的程序提供一系列特性，比如我们可以为每一个方法在执行前，执行后动态的运算它的执行时间；或者收集jvm、内存、cpu的运行指标等等，像这些灵活扩展的功能该如何实现呢？在springboo...

2小时前 8℃ 0喜欢

LRU 算法简介 LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰 LRU算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说，当限定的空间已存满数据时...

2周前 (01-15) 58℃ 2喜欢

介绍通过API实现双流join有个弊端，就是不管是基于窗口join还是状态join都只支持内连接 Flink这个时候要支持其他连接就需要用到flink sql 进行join了内连接内连接：合并具有同一列的两个以上的表的行, 结果集中不包含一个表与另一个表不匹配的行代码示例...

2周前 (01-15) 40℃ 0喜欢

为什么使用bitmap表存储成本低好处一：如果有一个超大的无序且不重复的整数集合，用Bitmap的存储成本是非常低的。假设有个1,2,5的数字集合，如果常规的存储方法，要用3个Int32空间。其中一个Int32就是32位的空间。三个就是3*32Bit，相当于12个字节。 ...

2周前 (01-14) 48℃ 0喜欢

FlinkAPI的join方式使用Flink API要做双流join的话，flink提供了两种方式，一种是基于窗口的window join和基于状态的lnterval join Flink Join算子有非常严厉的限制，就是必须基于时间通过API实现双流join有个弊端，就是...

4周前 (01-02) 83℃ 0喜欢

介绍在Flink中无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，我们都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景。简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”...

4周前 (01-02) 71℃ 0喜欢

二级索引介绍 Phoenix的一级索引就是它的主键，对应的就是hbase的rowkey，这个是默认的机制，我们不需要额外操作。故二级索引就是非主键/rowkey列的索引。创建二级索引的目的就是为了加快查询速度。 Hbase只能基于rowkey去查询数据，要是基于其他列查询数据就...

1个月前 (12-27) 92℃ 0喜欢

Phoenix定义 Phoenix 是HBASE的一个加分项，往往一些考虑使用HBASE的场景还是因为有着Phoenix的加持。如果只是单纯的考虑把数据存到HBASE，然后做一些简单的查询，Hbase一定是可以满足的。但是要对HBASE的数据做一些分析，这个时候HBASE 就出现...

1个月前 (12-27) 113℃ 0喜欢

状态一致性的概念对于Flink流处理器来说，所谓的状态一致性，其实就是我们所说的计算结果要保证准确，一条数据不应该丢失，也不应该重复计算。在遇到故障时可以恢复状态，恢复以后的重新计算，结果应该也是完全正确的。状态一致性的级别最多一次（AT-MOST-ONCE）当任务故障...

1个月前 (12-23) 78℃ 0喜欢

状态持久化在Flink的状态管理机制中，Flink 容错性的保障就是要对状态数据做一个持久化的保存，这样就可以在发生故障后通过持久化数据进行重启恢复。在Flink 中对状态进行持久化的方式，就是将当前所有分布式状态进行“快照”保存，写入一个“检查点”（checkpoint）或者...

1个月前 (12-23) 78℃ 0喜欢