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借助一個(gè)文件寫(xiě)入的例子來(lái)說(shuō)明兩階段提交，在Flink中使用兩階段提交，需要實(shí)現(xiàn)TwoPhaseCommitSinkFunction這個(gè)抽象類的四個(gè)方法，我們下面來(lái)說(shuō)...詳情>>

- Flink支持兩種劃分窗口的方式，按照time和count。如果根據(jù)時(shí)間劃分窗口，那么它就是一個(gè)time-window如果根據(jù)數(shù)據(jù)劃分窗口，那么它就是一個(gè)co...詳情>>

Flink在做計(jì)算的過(guò)程中經(jīng)常需要存儲(chǔ)中間狀態(tài)，來(lái)避免數(shù)據(jù)丟失和狀態(tài)恢復(fù)。選擇的狀態(tài)存儲(chǔ)策略不同，會(huì)影響狀態(tài)持久化如何和 checkpoint 交互。詳情>>

熱存儲(chǔ)關(guān)聯(lián):利用Flink的RichAsyncFunction讀取外部存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)到緩存中，我們?cè)陉P(guān)聯(lián)維度表時(shí)先去查詢緩存，如果緩存中不存在這條數(shù)據(jù)，就利用客...詳情>>

業(yè)務(wù)計(jì)算中，我們經(jīng)常會(huì)遇到使用Flink實(shí)時(shí)計(jì)算UV的問(wèn)題，比如計(jì)算一天的實(shí)時(shí)UV，或者每個(gè)小時(shí)的UV。應(yīng)為UV是需要去重的，再大數(shù)據(jù)量的情況下，...詳情>>

對(duì)于Flink，Spark在Yarn上提交的LongTime Job(比如一個(gè)批處理作業(yè)要運(yùn)行幾個(gè)小時(shí)或者本身就是實(shí)時(shí)作業(yè))，其作業(yè)的運(yùn)行日志我們不能等到作業(yè)結(jié)...詳情>>

高可用的集群中namenode宕機(jī)了，怎么恢復(fù)的？數(shù)據(jù)如何轉(zhuǎn)移？首先進(jìn)入安全模式: hdfs dfsadmin -safemode enter然后刷一下active節(jié)點(diǎn)的log到ima...詳情>>

1、查看某個(gè)job的日志，例如： yarn logs -applicationId application_1529513682598_0009 2、查看某個(gè)job的狀態(tài)，例如： yarn application -s...詳情>>

1. split是邏輯分片，再mapTask任務(wù)開(kāi)始前，將文件按照指定的大小進(jìn)行邏輯切分。每一個(gè)部分稱之為一個(gè)split。默認(rèn)情況下，split的大小與block...詳情>>

1. MapReduce是Hadoop的一個(gè)核心技術(shù)、是一個(gè)基于分布式的對(duì)大數(shù)據(jù)集進(jìn)行并行處理的一個(gè)計(jì)算框架。2. 核心思想是移動(dòng)計(jì)算而非數(shù)據(jù)。3. 整個(gè)計(jì)...詳情>>

待排序的數(shù)據(jù)具有多個(gè)字段，首先對(duì)第一個(gè)字段進(jìn)行排序，第一個(gè)字段相同的情況下，再按照第二個(gè)字段進(jìn)行排序，第二次排序不會(huì)破壞第一次排序的...詳情>>

首先進(jìn)入安全模式: hdfs dfsadmin -safemode enter 然后刷一下active節(jié)點(diǎn)的log到image hdfs dfsadmin -saveNamespace然后將active節(jié)點(diǎn)的image...詳情>>