Akka Cluster也做了相同的选择, 在cluster membership管理中,有一个auto-downing的配置, 如果你打开它, 那么cluster就会完全相信Akka的failure detection而自动把unreachable的机器从cluster中删去, 这意味着一些在这个unreachable节点上的Actor会自动在其他节点重启; Akka Cluster的文档中, auto-downing是强烈不推荐使用的[...
一、解决用户的Spark Application 中 Akka 版本和 Spark 内置的 Akka版本冲突的问题。很多Spark用户自己的应用程序中的通信框架也是使用Akka,但是由于Akka版本之间无法互相通信,这就要求用户必须使用跟Spark完全相同的版本,导致用户无法升级Akka。 二、Spark的Akka配置是针对Spark自身来调优的,可能跟用户自己代码中的Akka配...
目前Spark相比Flink是一个更为成熟的计算框架,但是Flink的很多思路很不错,Spark社区也意识到了这一点,并且逐渐在采用Flink中的好的设计思路,所以学习一下Flink能让你了解一下Streaming这方面的更迷人的思路。
和Spark 中的广播变量一样,Flink 也支持在各个节点中各存一份小数据集,所在的计算节点实例可在本地内存中直接读取被广播的数据,可以避免Shuffle提高并行效率。 广播状态(Broadcast State)的引入是为了支持一些来自一个流的数据需要广播到所有下游任务的情况,它存储在本地,用于处理其他流上的所有传入元素。// key the...
Flink原来用Java写确实很难看,现在也在向Spark靠拢,Scala的支持也越来越好。不管怎么说,二者目前都是在相互吸收。 抽象Abstraction Spark中,对于批处理我们有RDD,对于流式,我们有DStream,不过内部实际还是RDD.所以所有的数据表示本质上还是RDD抽象。后面我会重点从不同的角度对比这两者。在Flink中,对于批处理有DataSet,...
Flink中的JobManager,相当于Spark的driver角色,taskManger相当于executor,里面的task也有点类似Spark的那些task。 不过Flink用的rpc是akka,同时Flink core自定义了内存序列化框架,另外task无需像Spark每个stage的task必须相互等待而是处理完后即往下游发送数据。
本章我们就来做一个详细的了解。首先讲述 Flink 的源起和设计理念,接着介绍 Flink 如今的应用领域;进而通过梳理数据处理架构的发展演变,解答为什么要用 Flink 的疑问。进而梳理 Flink 的特点,并同另一个流行的大数据处理框架 Spark 进行比较,从而更深刻地理解 Flink的底层架构和优势所在。
目前在TPC-DS上的测试性能与开源Spark相比已经是较为接近，基本目标在Flink-1.18中80%的query可以达到...
Redistributing:数据需要通过shuffle过程重新分区,需要经过IO,比如上图中的map->keyBy。创建的keyBy、broadcast、rebalance、shuffle等算子的SubTask的数据传递都是Redistributing方式,但它们具体数据传递方式是不同的。类似于spark中的宽依赖。 图片 flink中的重分区算子除了keyBy以外,还有broadcast、rebalance、shuffle、rescale...