在Kubernetes(K8S)中使用Apache Flink实现分布式缓存是一个常见的需求,可以通过在Flink任务中共享和访问数据,提高计算效率和性能。本文将介绍如何在Kubernetes中使用Flink实现分布式缓存,帮助刚入行的小白快速上手。 步骤概述: | 步骤 | 操作 | |-------|------| | 1 | 准备Kubernetes集群 | | 2 | 部署Apache
分布式缓存Flink提供了一个分布式缓存,类似于hadoop,可以使用户在并行函数中很方便的
原创 2023-05-30 00:50:47
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分布式缓存 Flink提供了一个分布式缓存,类似于hadoop,可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件,并把它放在taskmanager节点中,防止task重复拉取。 此缓存的工作机制如下:程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统,例如hdfs或者s3),通过ExecutionEnviro
转载 2020-10-04 15:44:00
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目录从数据的使用说起本地缓存远程缓存缓存策略缓存常见问题总结回顾与作业实践1. 从数据的使用说起我们把数据的更快访问的临时存放冗余数据,都是缓存
原创 2022-02-20 15:18:03
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Flink从入门到项目实践Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。文章会对Flink中基本API如:DataSet、DataStream、Table、Sql和常用特性如:Time&Window、窗口函数、Watermark、触发器、分布式缓存、异步IO、侧输出、广播和高级应用如:ProcessFunction
目录1. 基本概念Why-分布式计算发展史MapReduceSparkFlink总结What-什么是FlinkWhere-Flink应用场景2. 原理什么是流?Dataflow模型State状态时间概念系统容错运行架构集群架构任务执行流控3. 使用1. 基本概念Why-分布式计算发展史为什么需要流式计算,为什么需要Flink,是需要从分布式计算的历史开始说。随着大数据时代到来,单机的计算已经不能满
分布式缓存Flink提供了一个分布式缓存,类似于hadoop,可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件,并把它放在taskmanager节点中,防止task重复拉取。此缓存的工作机制如下:程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统,例如hdfs或者s3),通过ExecutionEnvironment注册缓存文件并为它起一个名称。当程序执行,Flink自动将文件或者目录复制到所有task...
原创 2021-06-10 19:51:01
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分布式缓存Flink提供了一个分布式缓存,类似于hadoop,可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件,并把它放在taskmanager节点中,防止task重复拉取。此缓存的工作机制如下:程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统,例如hdfs或者s3),通过ExecutionEnvironment注册缓存文件并为它起一个名称。当程序执行,Flink自动将文件或者目录复制到所有task...
原创 2021-06-10 20:29:27
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,运行时抛出如下异常。升级到1.10.1版本,
转载 2021-12-13 17:35:10
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Flink提供了类似于Apache Hadoop的分布式缓存,可以让并行用户函数实例本地化的访问文件。此功能可用于共享包含静态外部数据(如字典或机器学习的回归模型)的文件工作方式如下:程序将本地或远程文件系统(如HDFS或S3)的文件或目录作为缓存文件注册到
原创 2022-02-15 14:47:40
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Flink提供了类似于Apache Hadoop的分布式缓存,可以让并行用户函数实例本地化的访问文件。此功能可用于共享包含静态外部数据(如字典或机器学习的回归模型)的文件工作方式如下:程序将本地或远程文件系统(如HDFS或S3)的文件或目录作为缓存文件注册到ExecutionEnvironment中的特定名称下。当程序执行时,Flink自动将文件或目录复制到所有worker的本地文件系统。...
原创 2021-05-31 18:44:01
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一、Redis介绍一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。它通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。可以满足很多应用场景。还提供了键过期,发布订阅,事务,流
声明:本系列博客是根据SGG的视频整理而成,非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》分布式缓存  Flink提供了一个分布式缓存,类似于hadoop,可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件,并把它放在taskmanager节点中,防止task重复拉取。  此缓存的工作机制如下:程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统,例如hdfs或者s3),通过ExecutionEnvironment注册缓存文件并为它起一个名称。  当程序执行,Flink自动将文件或者目
原创 2021-06-10 20:04:12
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声明:本系列博客是根据SGG的视频整理而成,非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》分布式缓存  Flink提供了一个分布式缓存,类似于hadoop,可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件,并把它放在taskmanager节点中,防止task重复拉取。  此缓存的工作机制如下:程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统,例如hdfs或者s3),通过ExecutionEnvironment注册缓存文件并为它起一个名称。  当程序执行,Flink自动将文件或者目
原创 2021-06-10 20:04:13
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企业项目开发--分布式缓存memcached本地缓存的问题本地缓存速度一开始高于分布式缓存,但是随着其缓存数量的增加,所占内存越来越大,系统运行内存越来越小,最后系统会被拖慢(这一点与第二点联系起来)本地缓存存于本机,其缓存数量与大小受本机内存大小限制本地缓存存于本机,其他机器的访问不到这样的缓存解决方案:分布式缓存Jboss cache:缓存还存于本机,但是会同步更新到其他机器(解决了第三个问题
1概述Flink提供了一个分布式缓存,类似于hadoop,可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件,并把它放在taskmanager节点中,防止task重复拉取。此缓存的工作机制如下:程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统,例如hdfs或者s3),通过ExecutionEnvironment注册缓存文件并为它起一个名称。当程序执行,Flink自动将文件或者目录复制到所有taskmanag
原创 2021-03-15 09:31:55
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本文将从理论的角度去介绍,让大家从宏观上对“分布式缓存、nosql”等技术有所了解,以便进一步学习和使用。在构建大规模的web应用时,缓存技术可以说是必备的,学习的必要性不言而喻。 分布式缓存概述 1.1 分布式缓存的特性 分布式缓存具有如下特性: 1) 高性能:当传统数据库面临大规模数据访问时,磁盘I/O 往往成为性能瓶颈,从而导致过高的响应延迟.分布式缓存将高速内存作为数据对象的
此连接器提供一个 Sink,将分区文件写入 Hadoop FileSystem 支持的任何文件系统。要使用此连接器,添加以下依赖项:<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-filesystem_2.1
redis的使用场景利用redis 中字符串类型完成 项目中手机验证码存储的实现利用redis中字符串类型完成 具有时效性业务功能 12306等电商的订单倒计时过期功能利用redis分布式集群系统中进行session共享利用redis zset类型可排序的特点,可实现排行榜之类的功能利用redis 实现分布式缓存利用redis 实现微信小程序或者公众号的token信息利用redis解决分布式集群系
转载 2023-07-28 09:23:40
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缓存由于其高并发和高性能的特征,已经在项目中被广泛应用。使用缓存的同时,也带来了缓存和数据库一致性问题。对于缓存数据库一致性问题,有很多解决方案,没有最完美的方案,只有适合自身业务的尽可能完美的方案。 缓存读取和更新过程:  查询时一般先查询缓存,如果缓存命中的话,那么直接将数据返回。  如果缓存中没有数据(如失效,或者根本没设置数据),那么,应用程序先从数据库中查询数据,如果不为空,则
转载 2023-07-17 16:36:44
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