流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文首先介绍了几种最常见、最基础的错误，用户在使用的时候可以尽量规避的问题。接下来介绍了流计算 Oceanus 平台的监控系统，可以帮助用户实时了解作业各个层级的明细及运行状态。然后借助于日志系统帮助诊
状态可以存储在Java的堆内或堆外。根据你的状态终端，Flink 也可以管理应用程序的状态，这意味着 Flink 可以处理内存管理（可能会溢出到磁盘，如果有必要），以允许应用程序存储非常大的状态。默认情况下，配置文件 flink-conf.yaml 为所有Flink作业决定其状态终端。
Flink支持不同的重启策略，重启策略控制在作业失败后如何重启。可以使用默认的重启策略启动集群，这个默认策略在作业没有特别指定重启策略时使用。如果在提交作业时指定了重启策略，那么此策略将覆盖集群的默认配置策略。
2020年和2021年分别写了很多篇类似的文章，这篇文章是关于Flink生产环境中遇到的各种问题的汇总。
在当今的大数据时代，数据的处理和分析已经成为企业发展的必要条件之一。Hadoop作为一种开源的大数据处理框架，已经成为后端大数据处理的重要工具之一。本文将介绍如何在后端使用Hadoop进行大数据处理，包括Hadoop的安装和配置以及如何使用Java编写MapReduce作业。
直到最近，我们都和许多公司一样在基于 Java 或 Scala 的那几种技术（包括 Apache Spark、Storm 和 Kafka）中选一种来构建我们的数据管道。但 Java 是一种非常冗长的语言，因此用 Java 编写这些管道时需要大量样板代码。例如，bean 类这么简单的东西也需要编写多个常规的 getter 和 setter 以及多个构造器和 / 或构建器。一般来说，哈希和相等方法必须用一种很平常但啰嗦的方式覆盖掉。此外，所有函数参数都需要检查是否为“null”，为此需要多个污染代码的分支运算符。分析哪些函数参数可以或不可以为“null”是非常耗时的（而且很麻烦！）。
本博文收集和整理了在日常维护hadoop集群时运维工程师需要掌握的最基本的hadoop管理与维护的相关命令，在此分享出来供大家参考学习~博主也是刚刚接触hadoop不久，如有问题欢迎批评指正~非常感谢 1、列出所有Hadoop Shell支持的命令 $ bin/hadoop fs -help 2、显示关于某个命令的详细信息 $ bin/hadoop fs -help command-name 3、用户可使用以下命令在指定路径下查看历史日志汇总 $ bin/hadoop job -history output
1、本系列以Ubuntu Linux作为开发和生产平台 2、Linux所需的软件包括：
TASKCTL是成都塔斯克信息技术有限公司，专为批量作业调度自动化打造的，一款敏捷调度工具。产品以 “专业、专注” 为设计理念，结合 ETL 调度技术领域的特点，构建了一套直观易用的 ETL 调度设计、监控 维护、管理平台。可为从业人员提供简便、统一的方法来管理各类复杂作业的调度和监控管理。
本地作业运行器使用单JVM运行一个作业，只要作业需要的所有类都在类路径(classpath)上，那么作业就可以正常执行。在分布式的环境中，情况稍微复杂一些。开始的时候作业的类必须打包成一个作业JAR文件并发送给集群。Hadoop通过搜索驱动程序的类路径自动找到该作业JAR文件，该类路径包含JonfConf或Job上的setJarByClass()方法中设置的类。另一种方法，如果你想通过文件路径设置一个指定的JAR文件，可以使用setJar()方法。JAR文件路径可以是本地的，也可以是一个HDFS文件路径。通过使用像Ant或Maven的构建工具可以方便地创建作业的JAR文件。当给定范例所示的POM时，下面的Maven命令将在包含所有已编译的类的工程目录中创建一个名为hadoop-example.jar的JAR文件：
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink 被设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存中速度和任何规模执行计算。
这是我们关于 Flink 如何实现新的流处理应用系列中的第二篇博文。第一部分介绍了事件时间和乱序处理。
Flink 中的每个函数和操作符都可以是有状态的（请参阅使用状态了解详细信息）。有状态函数在处理单个元素/事件时存储数据。
启动Hadoop 进入HADOOP_HOME目录。 执行sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop 进入HADOOP_HOME目录。 执行sh bin/stop-all.sh 1、查看指定目录下内容 hadoop dfs –ls [文件目录] eg: [hadoop@hadoop-1 test]$ hadoop fs -ls /gsw/rs 2、打开某个已存在文件 hadoop dfs –cat [file_path] eg:[hadoop@hadoop-1
Hadoop是一个开源框架，允许在分布式环境中使用简单的编程模型来存储和处理大数据，跨计算机集群。它被设计成可以从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。
Executor是作业的执行器。这一节将介绍如何将调试好的作业部署到Executor上面运行。关于如何开发调试作业，见“入门”一章。
Jenkins是一个开源软件项目，旨在提供一个开放易用的软件平台，使软件的持续集成变成可能。
Jenkins是领先的开源自动化服务器，在开发团队中很受欢迎。最近，已经观察到以大型Jenkins服务器为目标来部署加密矿工的对手。他们还使用Jenkins发起了针对性的违规行为，以维护对开发人员环境的访问。有许多记录良好的博客文章，讨论了通过漏洞利用，Web控制台和漏洞利用后的利用以及对Jenkins的访问。
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
Dmitriy Setrakyan在最近为In-Memory数据网格 （IMDG）提供了一个很好的解释 - 现在我尝试为In-Memory Compute Grid（IMCG）提供一些类似的描述。
使用浏览器访问 saturn.vip.vip.com。如果启用了登录功能(-Dauthentication.enabled=true)，会被重定向到CAS进行身份认证。
相信不管是做开发还是测试的朋友，对于Jenkins应该很熟悉，即使你用的是其他相同功能的的工具，听总归听过吧，那么你知道Jenkins的架构是什么样子吗？它的优势在哪？本文瑞哥就带着大家好好了解一下Jenkins这个强大的工具。
在实际开发中，使用Flink时，更多的使用方式是Flink On Yarn模式，原因如下：
Hadoop是一个开源Apache项目，允许在大型数据集上创建并行处理应用程序，分布在网络节点上。它由处理节点间数据可扩展性和冗余的Hadoop分布式文件系统（HDFS™）和Hadoop YARN组成：用于在所有节点上执行数据处理任务的作业调度框架。
流计算作业通常运行时间长，数据吞吐量大，且对时延较为敏感。但实际运行中，Flink 作业可能因为各种原因出现吞吐量抖动、延迟高、快照失败等突发情况，甚至发生崩溃和重启，影响输出数据的质量，甚至会导致线上业务中断，造成报表断崖、监控断点、数据错乱等严重后果。
这篇文章我们将深入探讨有状态流处理，更确切地说是 Flink 中可用的不同状态后端。在以下部分，我们将介绍 Flink 的3个状态后端，它们的局限性以及根据具体案例需求选择最合适的状态后端。
3.1. 环境变量 hadoop-env.sh name value 含义 JAVA_HOME /usr/java/jdk1.6.0_30 JDK所在路径 3.2. HDFS配置 3.2.1. 配置 core-site.xml Name value 含义 fs.default.name hdfs://namenode 指定默认的文件系统，默认端口 8020。 io.file.buffer.size 65536
上个月领导给我一个模型工程化专项工作，大体内容就是，把模型团队交付的项目代码，部署到应用环境中，跑出来的结果供系统使用。这也是我最近一直在忙着做的一个事情，天天加班到8、9点。
如果你对Flink CDC 还没有什么概念，可以参考这里：Flink CDC 原理及生产实践。
在代码中使用HiveContext对象访问Hive表ods_user（该表为Parquet格式）时发现作业报错，异常如下：
一个流程中，有两个重要子任务：一是数据迁移，将kafka实时数据落Es，二是将kafka数据做窗口聚合落hbase，两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游Topic的 tps高峰达到5-6w。
一个流程中，有两个重要子任务：一是数据迁移，将kafka实时数据落Es，二是将kafka数据做窗口聚合落hbase，两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游 Topic 的 tps 高峰达到5-6w。
让我们修改一下我在上一个博客中向您解释的独立 Jenkins 架构，下图描绘了相同的架构。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
Cloudera流分析（CSA）提供由Apache Flink支持的实时流处理和流分析。在CDP上的Flink提供了具有低延迟的灵活流解决方案，可以扩展到较大的吞吐量和状态。除Flink之外，CSA还包括SQL Stream Builder，可使用对数据流的SQL查询来提供数据分析经验。
在 Pinterest，流数据处理支持广泛的实时用例。 近年来，由 Flink 提供支持的平台通过提供近乎实时的内容激活和指标报告，已被证明对业务具有巨大价值，并有可能在未来解锁更多用例。 然而，为了利用这种潜力，我们需要解决开发者速度的问题。
Hulu是美国领先的互联网专业视频服务平台，目前在美国拥有超过2000万付费用户。Hulu总部位于美国洛杉矶，北京办公室是仅次于总部的第二大研发中心，也是从Hulu成立伊始就具有重要战略地位的分支办公室，独立负责播放器开发，搜索和推荐，广告精准投放，大规模用户数据处理，视频内容基因分析，人脸识别，视频编解码等核心项目。
在计算机程序设计中，回调函数，或简称回调（call），是指通过函数参数传递到其它代码的，某一块可执行代码的引用。这一设计允许了底层代码调用在高层定义的子程序。
检查 Alluxio 集群是否健康。 您可以在 http://:19999 检查 web 用户界面，看看是否可以从浏览器访问 master。 类似地，可以通过单击 Alluxio master UI 的“workers”选项卡或导航到 http://:30000/ 来访问 workers 或者，运行 bin/alluxio fsadmin report 从控制台收集类似信息。 Web 界面和命令行输出都包含用于验证是否有任何节点停止服务以及最后已知心跳时间的指标。
流处理应用程序通常是有状态的，“记住”已处理事件的信息，并使用它来影响进一步的事件处理。在Flink中，记忆的信息（即状态）被本地存储在配置的状态后端中。为了防止发生故障时丢失数据，状态后端会定期将其内容快照保存到预先配置的持久性存储中。该RocksDB[1]状态后端（即RocksDBStateBackend）是Flink中的三个内置状态后端之一。这篇博客文章将指导您了解使用RocksDB管理应用程序状态的好处，解释何时以及如何使用它，以及清除一些常见的误解。话虽如此，这不是一篇说明RocksDB如何深入工作或如何进行高级故障排除和性能调整的博客文章；如果您需要任何有关这些主题的帮助，可以联系Flink用户邮件列表[2]。
原文链接：https://blog.csdn.net/guyue35/article/details/84883408
Hadoop是一个用Java编写的框架，它允许在大型商品硬件集群上以分布式方式处理大型数据集。
我在2017年写了一本名为《Hadoop构建数据仓库实践》的书。在这本书中，较为详细地讲解了如何利用Hadoop（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop，CDH）生态圈组件构建传统数据仓库。例如，使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据到Hadoop系统，使用Hive进行数据转换和装载处理等等。作为进阶，书中还说明了数据仓库技术中的渐变维、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实事实表、迟到事实、累计度量等常见问题在Hadoop上的处理。它们都是通过Hive SQL来实现的，其中有些SQL语句逻辑复杂，可读性也不是很好。
Sqoop - “SQL到Hadoop和Hadoop到SQL” sqoop是apache旗下一款"Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据"的工具。 导入数据：MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统； 导出数据：从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库mysql等。
本文从Hadoop（1.0）系统中调度策略的角度展开讨论。这本质还是对Hadoop的集群资源进行管理，主要有四个方面：
Apache Flink是用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎，可为数据流上的分布式计算提供数据分发，通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理，覆盖了本机迭代支持，托管内存和程序优化。本文档适用于Apache Flink 1.10版。
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