文章目录1.前言2.测试3.配置启用4.其他配置参数4.1.主要配置4.2.其他可能相关的配置5.调用流程6.配置Adaptive调度器7.DefaultDeclarativeSlotPool7.1.NewSlotsListener7.2.offerSlots7.3.freeReservedSlot7.4.缩容触发8.AdaptiveScheduler8.1.使用条件8.2.计算并行度信息8.2
转载
2024-06-04 19:11:46
97阅读
# Dolphin Scheduler 连接 MySQL 的教程
Dolphin Scheduler 是一种分布式任务调度平台，能帮助我们高效管理和调度各类任务。在这里，我们将学习如何将 Dolphin Scheduler 连接到 MySQL 数据库。整个过程分为几个步骤，下面我们将通过表格和代码来详细解释每个步骤。
## 流程概述
以下是连接 Dolphin Scheduler 到 MyS
原创
2024-10-02 05:48:11
83阅读
1.概述在 Flink 中，计算资源的是以 Slot 作为基本单位进行分配的。本文将对 Flink 中计算资源的管理机制加以分析。2.Task Slot 的基本概念我们在前面的文章中了解了 Flink 集群的启动流程。在 Flink 集群中，每个 TaskManager 都是一个单独的 JVM 进程（非 MiniCluster 模式），并且在一个 TaskManager 中可能运行多个子任务，这些
转载
2024-07-24 15:00:55
46阅读
前言：Spring中使用Quartz 有两种方式，一种是继承特定的基类：org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean，另一种则不需要，(推荐使用第二种)。下面分别介绍。1、作业类继承 org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean第一步：定义作业类java代码
import java.
转载
2024-07-01 17:26:41
66阅读
# 理解与实现Dolphin架构
Dolphin架构是一种轻量级且模块化的设计模式，常用于构建高性能的应用程序。下面将协助你逐步了解并实现Dolphin架构。
## 整体流程
我们可以将实现Dolphin架构的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1
最近在学习了尚硅谷的Flink内核源码解析，内容很多，因此想要整理学习一下。Flink的版本是1.12.0。第三章就来从源码层面学习一下Flink的任务调度机制。主要分为两部分，一部分是图的详细转换过程，另一部分是任务调度执行。问题整理： 1. Flink的任务是怎么调度的？ 2. Flink内部的执行图是怎么转换的？ 3. Flink的任务调度策略都有哪些？首先看一下Task调度中执行图的转换：
转载
2024-02-09 23:05:07
102阅读
flink作为一个分布式计算引擎，它可以在所有主流集群资源管理器中，如Hadoop YARN，Apache Mesos和Kubernetes，也可以运行在独立集群中。当然，它还提供了本地运行模式，可以供我们开发测试。架构组成flink集群中最重要的两个进程组件是：JobManager 和 TaskManager。 这是典型的主从架构：一个集群中只能有一个JobManager（HA部署的除外，它会有
转载
2023-12-21 13:46:32
106阅读
一.调度Flink通过Task Slots来定义执行资源。每个TaskManager有一到task slot，每个task slot可以运行一条由多个并行task组成的流水线。这样一条流水线由多个连续的task组成，比如并行度n的MapFunction和并行度为n的ReduceFunction。需要注意的是Flink经常并发执行连续task，不仅在流式作业中到处都是，在批量作业中也很常见。一个由数据源、MapFunction和ReduceFunction组成的Flink作业，其中数据源和MapFunct
原创
2021-08-31 09:13:11
294阅读
# OpenGauss Dolphin：高性能开源数据库引擎
、逻辑数据流图(logical dataflow graph)和打包了所有
转载
2024-01-27 20:48:38
59阅读
优化flink反压说明1 flink反压介绍1.1 介绍1.2 大数据系统反压现状1.4 flink task与task之间的反压1.5 netty水位机制作用分析2 反压优化算法3 重点！ 但是 可但是 flink1.5以后的反压过程。4 flink反压问题的查找瓶颈办法 说明首先说明，偶然看了个论文，发现 flink优化原来比我想象中的更简单，得到了一些启发，所以写下这篇帖子，供大家共同学习
转载
2024-06-06 10:09:33
26阅读
1- allowedLateness的应用场景简介: 延迟数据是指：在当前窗口【假设窗口范围为10-15】已经计算之后，又来了一个属于该窗口 的数据【假设事件时间为13】，这时候仍会触发window操作，这种数据就称为延迟数据。针对基于事件时间EventTime窗口分析，如何解决乱序数据和延迟数据的呢？？？某个窗口已经被触发计算，但是不会立即销毁，等待Time（允许数据迟到的时间），如果此时间内有
转载
2024-03-25 13:42:05
47阅读
