最近需要编译flink-1.9.0和flink-shaded，由于网上所给信息是，在编译时需要在两个工程内设置非中央仓库的官方镜像源。对于更换Maven国内镜像有一定的经验总结。...今天需要编译flink-1.9.0和flink-shaded，由于网上所给信息是，在编译时需要在两个工程内设置非中央仓库的官方镜像源（flink-1.9.0已经自带）。...-- MapR --> mapr-releases https://repository.mapr.com...据此，我分析，由于通配符的问题，Maven全局的Settings.xml文件，将我工程内pom.xml设置的四个非中央官方仓库的设置给一并覆盖了，导致失效，从而无法让工程从应有的位置拉取依赖包，导致编译失败...经过修改之后，flink-shaded工程目前编译已正常通过。确认是这个问题。
最近需要编译flink-1.9.0和flink-shaded，由于网上所给信息是，在编译时需要在两个工程内设置非中央仓库的官方镜像源。对于更换Maven国内镜像有一定的经验总结。...最近需要编译flink-1.9.0和flink-shaded，由于网上所给信息是，在编译时需要在两个工程内设置非中央仓库的官方镜像源（flink-1.9.0已经自带）。...-- MapR --> mapr-releases https://repository.mapr.com...据此，我分析，由于通配符的问题，Maven全局的Settings.xml文件，将我工程内pom.xml设置的四个非中央官方仓库的设置给一并覆盖了，导致失效，从而无法让工程从应有的位置拉取依赖包，导致编译失败...经过修改之后，flink-shaded工程目前编译已正常通过。确认是这个问题。
开源组件 在大数据领域，开源组件已经成为了构建大数据平台的重要基石。...例如 Hadoop、Spark、Hive、HBase、Kafka、Storm、Flink 等开源软件已经成为了大数据处理和分析的主要工具。...● 灵活性 由于源代码是公开的，企业可以对其进行自定义修改，以适应自身业务需求，增强了灵活性。 ● 可扩展性 开源组件通常具有良好的扩展性，可以很容易地集成和升级到其他开源组件。...这意味着在使用过程中遇到问题，可以得到快速的帮助和解决方案。...商业闭源组件 例如 MapR 公司的 MapR-DB、MapR-ES，IBM 公司的 IBM Streams，Cloudera 公司的 Cloudera Manager、Cloudera Navigator
如果上图，可以在Marketplace里搜索scala安装，这样可能会因为网速问题，安装失败。...我们还可以从本地硬盘安装，我的idea是2019.2版本的，提前下载好对应的scala插件：scala-intellij-bin-2019.2.40.zip，如果下图： ?...>mapr-releases mapr-releases https://maven.aliyun.com/repository.../mapr-public 3、导入sql_client源码 下载1.10源码包：flink-1.10.0-src.tgz 解压后放在自己准备好的目录下...由上图可以看到，可读取hive的库，在hive tmp库里建表test1后，用flink sql也能读到了 5、遇到的问题 5.1 无效的标记 ?
您将在下面找到所有错误修复和改进的列表（不包括对构建基础架构和构建稳定性的改进）。有关所有更改的完整列表，请参阅JIRA列表。 我们强烈建议所有用户升级到 Flink 1.13.6。...FLINK-24509 ] - 由于使用了不正确的构造函数签名，FlinkKafkaProducer 示例未编译 [ FLINK-24540 ] - 修复 Files.list 导致的资源泄漏 [ FLINK...[ FLINK-24597 ] - RocksdbStateBackend getKeysAndNamespaces 在使用 MapState 时会返回重复数据 [ FLINK-24621 ] - 由于...领导者改变时，Perjob 无法从检查点恢复 [ FLINK-25494 ] - DefaultOperatorStateBackendSnapshotStrategy#syncPrepareResources...[ FLINK-24740 ] - 将 testcontainers 依赖更新到 v1.16.2 [ FLINK-24796 ] - 从 CI 编译工件中排除 javadocs / node[_modules
但是慢慢的Hadoop本身的文件系统就无法满足Facebook内部业务需要了。而Hadoop社区的发展，又无法有效迅速的提升到可以满足Facebook业务的高度。这样一来，使用这个软件就很尴尬了。...又比如说，阿里巴巴的内部使用Flink流处理引擎的时候，发现了Flink的源代码实现不能支持阿里巴巴的业务，阿里巴巴团队对Flink的源代码进行了大规模的改动，形成了自己的Blink分支版本。...国外有一个Hadoop的发行商叫MapR。MapR的Hadoop发行版里整个Hadoop的文件系统是它们自己重写过的，只是保留了文件系统接口的兼容性。又比如说阿里巴巴集团的Max Compute平台。...3 这些做法产生了两个明显的问题。第一个问题是公司内部开源产品的升级问题。 小米内部负责HBase的团队在一次接受采访的时候描述了HBase在小米内部升级的困难。...阿里巴巴做Max Compute的组做得很辛苦，最终也无法保证和HIVE的每个版本完全兼容。 4 第二个问题是自己用了开源社区的产品之后，怎么去反哺社区。所谓的人人为我，我为人人是开源社区的基石。
该应用程序从 Kafka 消费广告曝光消息，从 Redis 查找每个广告对应的广 告宣传活动，并按照广告宣传活动分组，以 10 秒为窗口计算广告浏览量。...此外，应用程序中的 key 基数非常小 （100），这使得测试结果无法反映用户量大的情况，或者 key 空间随着时间增长的情况....由于最初的测试结果显示 Spark Streaming 的性能欠佳，因此这次的测试对 象只有 Storm 和 Flink，它们在最初的测试中有着类似的表现。...300 万事件的处理速度，并且瓶颈在于网络； （B）当消除网络瓶颈时，Flink 应用程序可以保持每秒1500 万事件的处理速度； （C）在额外的测试中，消息队列由MapR Streams 提供，并且采用...为了看看在没有网络瓶颈问题时 Flink 的性能如何，我们将数据生成器移到 Flink 应用程序的内部。
它使得公司可以将所有数据存储在一个系统中，并对这些数据进行分析，而这种规模的大数据分析用传统解决方案是无法实现或实现起来代价巨大的。...设计理念 Hadoop在解决大型数据集的处理和存储问题上，根据以下核心特性构建： 分布式：存储和处理并非构建在一台大型超级计算机之上，而是分布在一群小型电脑上，这些电脑之间可以相互通信并协同工作。...由于有高级API，用户可以专注于实现业务逻辑，解决他们在现实世界中的问题。 数据本地化：Hadoop不会将大型数据集迁移到应用程序正在运行的位置，而是在数据所在位置运行应用程序。...如果NameNode关闭，则无法访问数据。幸运的是，您可以配置多个NameNodes，以确保此关键HDFS过程的高可用性。...由于Spark的功能丰富，您可以使用它来解决各种各样的处理需求，保持在相同的框架内，并在不同的上下文(例如批处理和流)之间共享代码片段。
开放源代码可能比封闭源代码的依赖关系更多，并且来自更广泛的供应商；需要信任的实体数量巨大。这样，就很难弄清楚开放源代码在产品中的使用情况以及哪些漏洞事关重大，同时也无法保证生成的内容与源代码匹配。...对于大型项目，大多数此类问题会出现在间接依赖项中。目前，由于准确性还达不到要求，无法做好通知，但随着漏洞准确性和元数据（如上所述）的提高，我们还应推动通知。...然而，由于发布工件中存在临时数据（如时间戳），可复制又很难实现。安全的可复制构建需要验证工具，而这些工具又必须以可验证和可复制的方式构建，这样循环往复。我们必须构造一个可信工具和构建产品网。...工件和工具信任都可以通过“委托”来建立，而委托通过上述透明过程的一个变体实现，称为二进制授权。谷歌内部的构建系统对所有工件进行签名，并生成清单，将工件与源代码关联起来。...对于开放源代码，一个或多个可信代理可以将构建作为服务运行，对工件进行签名，证明工件的完整性。这种生态系统应成为现实，在大多数情况下，还需要培养意识，就证明格式达成一致，以便安全地对过程进行自动化。
Flink 是一个多功能框架，以混合搭配的方式支持许多不同的部署场景。 下面，我们简要介绍 Flink 集群的构建块、它们的用途和可用的实现。...如果你只是想在本地启动 Flink，我们建议设置一个 Standalone Cluster。 概述和参考架构 下图展示了每个 Flink 集群的构建块。 总有一个客户端在运行。...在部署 Flink 时，每个构建块通常有多个选项可用。 我们在图下方的表格中列出了它们。...扩展组件（全部可选） 高可用服务 Flink 的 JobManager 可以在高可用模式下运行，这允许 Flink 从 JobManager 故障中恢复。...这些工件没有被可重复的清理所覆盖，即它们仍然必须手动删除。 FLINK-26606 涵盖了这一点。
开发人员不再需要在应用层解决相关问题，这大大地降低了出现bug的概率 不用再在编写应用程序代码时考虑如何解决问题，所以工程师的时间得以充分利用，整个团队也因此受益。...---- 第 3 章 Flink 的用途 Flink解决了可能影响正确性的几个问题，包括如何在故障发生之后仍能进行有状态的计算 Flink所用的技术叫作检查点（checkpoint） 在每个检查点，系统都会记录中间计算状态...另一种做法是，采用一个Flink作业监控事件流，学习事件的迟到规律，并以此构建水印生成模型 该架构在不断地适应（学习）新系统常态的同时，能够快速且准确地发现异常。...，消除队列由 MapR Streams提供，并且采用10个高性能网络节点；Flink 应用程序可以保持每秒1000万事件的处理速度 通过避免流处理瓶颈，同时利用 Flink 的有状态流处理能力，可以使吞吐量达到...如果你偏爱视觉效果，可以看看 MapR 公司提供的例子：如何用 Flink 摄取纽约市出租车路线的数据流，并用 Kibana 将它可视化（https://www.mapr.com/blog/essential-guide-streaming-first-processing-apache-flink
昨天，我们提到了，为了在数据中心网络的吞吐量和无丢包之间找到平衡点，我们需要合理配置交换机的流控触发水线，避免交换机发起流控过迟而无法避免丢包，或过早发起流控而使得上下游服务器无法充分利用网络资源。...将这种基于数据孤岛的自动控制应用在分布式的网络中，背离了SDN全局控制的理念，无法解决PFC死锁、应用与会话可视等问题，也没有办法将带内遥测(INT)等实现全局检测的先进探测技术，通过大数据的手段应用于网络控制...由于缓存数据需要排队发送，显然，排队的数据包的时延大大增加了。...如果我们将网络节点视为割裂的孤岛，也没有利用INT这种实时数据采集的手段，是没有办法解决上面案例中的问题的。 我们要知道，大数据与数理统计的本质区别，就是数据量和实时性的提升，触发了从量变到质变。...因此，如果需要构建真正应用驱动，自动驾驶的智能运维网络，是离不开全局大数据的采集和分析的！ 明天，我们还将分享更多酷炫的案例！
本文我们将讨论一些经常用在微服务应用中可扩展的设计模式: 事件流 事件溯源 通晓多语言的持久性 内存镜像 命令查询职责分离 起因 Uber, Gilt和其它的公司由于需要做应用扩展，已经将单体应用转变成为了微服务架构...由于一个单体应用将所有的功能都运行在一个进程中，如果要扩展，就需要复制整个应用，这显然有局限性. ?...类似的另一个很有名的例子就是源代码版本控制系统. ? 有了流，事件可被重放用于创建新的视图，索引，缓存和内存镜像或者数据的物化视图. ?...原始的或被加工过的事件可存储到像MapR-FS这样较便宜的存储上. 历史的打分数据可用于构建推荐系统的机器学习模型....队列中的数据有一个长的记忆时间也是很有用的.例如, 那些数据可用于构建一个存储在Parquetr 上的历史购物事务集合，Parquetr 对查询很高效.
Hadoop三巨头 曾经的三巨头之一MapR向加州就业发展局提交文件，称如果找不到新的投资人，公司将裁员 122 人，并关闭位于硅谷的总部公司。...一时之间如日中天，Hadoop生态蓬勃发展，Hortonworks、Cloudera 和 MapR一直在进行技术更新，开发了一款又一款的基于Hadoop的工具。...分布式存储层：诚然HDFS是一个较为通用的存储服务，但是它原生的痛点就是不支持小文件存储，而且由于存储特性无法实现高性能的随机读写。...统一计算引擎：现在MapReduce已经基本要被Spark和Flink所取代了，当然Spark和Flink也算Hadoop生态中的一员，但是不要忘了，当Spark底层存储基于S3，调度基于K8S就可以完全抛开...哪怕是在Hadoop生态圈内，随着实时数据的处理能力提高，构建实时数仓，打造实时数据处理与计算平台已经比离线任务模式要吃香了。
参与方式：https://github.com/apachecn/flink-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md 整体进度：https://github.com/apachecn.../flink-doc-zh/issues/13 项目仓库：https://github.com/apachecn/flink-doc-zh ---- 贡献指南 请您勇敢地去翻译和改进翻译。...虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。...Setup Mesos Setup Docker Setup Kubernetes Setup Amazon Web Services (AWS) Google Compute Engine Setup MapR...如果遇到格式问题，请随手把它改正。 三、提交 fork Github 项目 将译文放在docs文件夹下 push pull request 请见 Github 入门指南。
）对 JavaScript 进行 un-minifying，这允许您以原始的未转换形式查看从堆栈跟踪中获得的源代码上下文。...由于这些原因，最好的做法是预先上传 source maps 给 Sentry（见下文）。...将 sourceRoot 属性配置为 /，以从生成的源代码引用中去除构建路径前缀。...如果文件以压缩格式（例如 gzip）上传，则将无法正确解释它们。 这种情况有时会发生在生成预压缩小文件的构建脚本和插件中。例如，Webpack 的压缩插件。...web 应用程序可以从多个来源访问并不少见。请参阅我们关于如何处理此问题的多个来源的文档。
Artifactory充分利用了基于Checksum的存储，但是这种机制无法代替常规的工件清理任务。软件开发可能很杂乱，很多时候Artifactory中的许多工件都从未使用过。...例如，许多CI / CD构建都配置为基于源代码控制“提交”运行，并且一旦将这些快照构建发送到Artifactory，就永远不会实际下载它们。...通常，在Artifactory中使用三种技术来管理工件存储： –限制保留多少SNAPSHOT –清除超大缓存 –删除未使用的工件 限制保留多少SNAPSHOT Artifactory具有内置机制来限制构建的...该系统的目的是确保在覆盖“release”工件之前将其从“snapshots”存储库中升级出来。...由于行为上的差异，建议使用单独的“ cleanDockerImages”插件。 它依赖manifest.json文件的下载计数，该文件始终在发生“ docker pull”时下载。
概览 工厂里的装配线以快速、自动化、可重复的方式从原材料生产出消费品。同样，软件交付管道以快速、自动化和可重复的方式从源代码生成发布版本。如何完成这项工作的总体设计称为“持续交付”（CD）。...由于编译失败或测试未通过的代码可以阻止管道继续运行，因此快速通知用户此类情况非常重要。快速失败指的是在管道流程中尽快发现问题并快速通知用户的方式，这样可以及时修正问题并重新提交代码以便使管道再次运行。...在管道中从源代码创建的对象通常可以称为 工件(artifact)。工件在构建时应该有应用于它们的版本。将版本号分配给工件的推荐策略称为 语义化版本控制(semantic versioning)。...从源代码构建的版本化工件可以通过管理 工件仓库(artifact repository)的应用程序进行存储。工件仓库就像构建工件的版本控制工具一样。...此外，对于容器，我们可以跟踪其构建定义文件的更改 —— 就像对源代码一样。 因此，如果遇到 VM 或容器中的问题，我们可以更容易、更快速地销毁和重建它们，而不是在当前环境尝试调试和修复。
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