参考023 - 大数据 - Kafka - 生产者 - 生产数据的准备_哔哩哔哩_bilibili链接：https://pan.baidu.com/s/1QMOJVkRy4nKkjzoDryvQXw 提取码：fcoe本文接着上一篇kafka和flink的入门到精通 3 组件扩展，kafka-生产者_水w的博客目录4.1 生产数据流程◼ 生产数据的准备 ➢ Kafka
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2024-06-13 18:46:20
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当使用spark-submit提交一个作业之后，这个作业就会启动一个对应的driver进程。 根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。 driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而driver进程要做的第一件事，就是向集群管理器（可以是Spark S
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2023-10-24 08:19:40
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spark通信模块
1、spark的 cluster manager可以 有 local , standalone, mesos , yarn等部署方式，为了
集中通信方式
1、rpc remote produce call
spark的通信机制：
akka的优势和特性如下：
1、并行和分布式：a
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2024-01-12 17:36:27
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概念Job当在RDD上执行Action操作时就会提交一个Job。这个Job会将RDD分为多分，并将每份RDD提交到集群执行。Stage当一个Job提交后将分解为多个Stage。Task一个Stage可分解为多个Task。Task分为Shuffle map Task和Result Task。其中Shuffle map Task任务是将一个现有的RDD转化为一个新的RDD。Result
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2024-06-17 20:06:08
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在前文中我们学习了flink的整体架构和任务提交执行的流程。现在我们来学习flink在内部具体如何执行任务。任务执行图在flink中有四层执行图，StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图，如图所示：StreamGraph：是根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图，用来表示程序的拓扑结构。每个转换操作
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2023-12-01 15:21:53
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# Java构造函数执行过程简述
## 概览
构造函数是Java中用于创建和初始化对象的特殊方法。当我们使用关键字`new`来实例化一个对象时，会自动调用该对象的构造函数。构造函数的执行过程包括一系列的步骤，本文将详细介绍每个步骤及其相关的代码示例。
## 构造函数执行过程流程
下面是Java构造函数执行过程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
原创
2023-11-30 12:47:03
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playbook更加强大, 等于说写了一个脚本来对多个被控机执行命令.playbook用的是yaml格式执行示例:#1. 编辑yml文件
vi p1.yml
- hosts: web # 主机组
remote_user: root # 将以root用户在被控机上执行命令,默认就是root,这行可以不写
tasks:
- name: xxx # 执行的任务名字,自
解释型语言和编译型语言计算机是不能够识别高级语言的，所以当我们运行一个高级语言程序时，就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能够读懂的机器语言的过程。这个过程分为两类，第一种是编译，第二种是解释编译型语言在程序执行之前，先会通过编译器对程序执行一个编译的过程，把程序变成机器语言。运行时就不用翻译，而是直接运行就可以了，最典型的是C语言解释型语言就是没有这个编译的过程，而是在程序运行的时候
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2023-05-29 16:24:33
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一、SpringMVC 请求执行的过程SpringMVC 是一个基于 Spring 框架的 MVC 框架，它简化了 Web 应用程序的开发。采用了前端控制器模式，请求会首先被一个中央控制器 DispatcherServlet 处理，再由其分发到具体的 Controller 进行处理。其中 SpringMVC 的请求执行过程如下图所示： 执行过程如下：用户发送请求至前端控制器DispatcherSe
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2024-03-20 10:42:14
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大家都知道springboot的启动是通过一个main函数执行一个 SpringApplication.run(*.class, args); 来启动整个项目的。今天我想整理一下SpringApplication.run的启动流程便于自己日后的学习。 本文以spring-boot-starter-parent 2.5.2版本为例分析1.首先创建一个StopWatch对象用于发布一个开始事件,此类
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2023-08-07 22:50:27
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文章目录1. 部署模式（抽象的概念）1.1 会话模式（Session Mode）1.2 单作业模式（Per-Job Mode）1.3 应用模式（Application Mode）1.4 总结2. 系统架构2.1 整体构成2.1.1 作业管理器（JobManager）2.1.2 任务管理器（TaskManager）2.2 高层级抽象视角3. 独立模式（Standalone）3.1 概念3.2 会话
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2024-03-15 08:53:43
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#Yarn的框架 在Yarn中，JobTracker被分为两部分：ResourceManager（RM）和ApplicationMaster（AM）。 MRv1主要由三部分组成：编程模型(API)、数据处理引擎(MapTask和ReduceTask)和运行环境(JobTracker和TaskTracker);Yarn继承了MRv1的编程模型和数据处理引擎，改变的只是运行环境，所以对编程没有什么影响
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2023-12-02 14:45:57
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本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成，由 Apache Flink Contributor、网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享。主要分享内容为 Flink Job 执行作业的流程，文章将从两个方面进行分享：一是如何从 Program 到物理执行计划，二是生成物理执行计划后该
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2019-11-15 14:29:00
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作者：岳猛 整理：毛鹤 本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成，由 Apache Flink Contributor、网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享。主要分享内容为 Flink Job 执行作业的流程，文章将从两个方面进行分享：一是如何从 Program 到物理执行计划，
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2019-11-15 14:48:00
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ApacheFlink进阶（六）：Flink作业执行深度解析岳猛Flink中文社区本文根据ApacheFlink系列直播课程整理而成，由ApacheFlinkContributor、网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享。主要分享内容为FlinkJob执行作业的流程，文章将从两个方面进行分享：一是如何从Program到物理执行计划，二是生成物理执行计划后该如何调度和执行。Flink四层转化流程F
原创
2021-02-06 23:45:24
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Flink处理数据有三个环节，有一个数据源source，有中间的处理过程transform，最后要发送到一个目标地址sink。这个三步走的过程跟flume很像。这一篇我们来了解一下flink的架构。这一篇我直接从官网转过来，这玩意我也没用过，不熟悉。Flink集群Flink 运行时由两种类型的进程组成：一个 JobManager 和一个或者多个 TaskManager
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2024-03-26 09:15:14
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文章目录1. 系统架构1.1 概述1.2 JobManager1.3 TaskManager2. 作业提交流程2.1 抽象流程2.2 Yarn集群下流程(动态分配TaskManager⭐)2.2.1 会话模式2.2.2 单作业模式2.2.3 应用模式2.3 Standalone集群下流程(预先固定TaskManager个数⭐)3. 一些重要概念3.1 算子3.2 并行度（Parallelism）
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2024-08-10 20:53:08
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EXEC msdb.dbo.sp_add_job
@job_name = N'作业名称',
@job_id = @jobid OUTPUT--定义作业步骤
DECLARE @sql nvarchar(400),@dbname sysname
SELECT @dbname=DB_NAME(), --作业步骤在当前数据库中执行
@sql=N'--作业步骤
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2024-05-31 17:53:14
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文章目录一、前言二、前提工作三、打包四、提交作业五、总结 一、前言前面已经编写了Flink第一个代码程序，并且也运行了，但是你会发现只是在IDEA上运行的，这种只适合开发，真正工作中我们更多的是要将写好的程序部署到集群上去跑，所以接下来说说如何将作业提交到集群上。二、前提工作我们这里以上一篇的StreamWorldCount来进行说明，仔细点的同学会发现有些变量都是在代码中写死的，这在实际的生产
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2024-03-16 08:44:15
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Python解释执行原理 这里的解释执行是相对于编译执行而言的。我们都知道，使用C/C++之类的编译性语言编写的程序，是需要从源文件转换成计算机使用的机器语言，经过链接器链接之后形成了二进制的可执行文件。运行该程序的时候，就可以把二进制程序从硬盘载入到内存中并运行。
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2023-08-10 21:49:40
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