Flink 原始碼閱讀筆記(3)- ExecutionGraph 的生成
我們前面已經分析過StreamGraph ,JobGraph 的生成過程,這兩個執行圖都是在 client 端生成的。接下來我們將把目光頭投向 Flink Job 執行時排程層核心的執行圖 -
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Apache HTTP 伺服器於4月1日釋出了 最新的穩定版本 2.4.39 ,主要是修復安全問題。因為在釋出更新不久後,就有安全研究人員 Charles Fol 在其部落格 釋出 了關於 Apache 伺服
前言 最近做了一些php無引數函式執行的題目,這裡做一個總結,以便以後bypass各種正則過濾。 大致思路如下: 1.利用超全域性變數進行bypass,進行RCE 2.進行任意檔案讀取 什麼
使用lvh.me域名, 建立本地ssl證書: lvh.me 是一個指向127.0.0.1 的泛域名服務, 優點: 不需要改DNS/hosts, 各專案使用不同的域名方便隔離. 類似的還有xip.i
歡迎瞭解與試用騰訊實時計算團隊打造的 《Oceanus:基於Apache Flink的一站式實時計算平臺》 你可以點選一下“文中”或“底部”的廣告支援一下作者~ O(∩_∩)O 這篇文章我們來解讀一
一、Ambari基本架構 img016.jpg Ambari Server 會讀取 Stack 和 Service 的配置檔案。當用 Ambari 建立服務的時候
從疑問入手瞭解Flink Flink網上的資料比起Spark來說是少很多的,我在學習的過程中有一些疑問,然後從疑問入手學習並參考官網文件和阿里的雲棲社群總結。 批處理和流處理的區別? 最大的區別就是
flink作為目前比較火的流處理引擎,學好還是很有必要的,但是很多人喜歡問浪尖flink會不會超越spark,我覺得短期內還是不會,而且spark 批處理領域還是很高效靠譜的。但是作為大資料開發者,spark和
1. HBase連線的方式概況 主要分為: 純Java API讀寫HBase的方式; Spark讀寫HBase的方式; Flink讀寫HBase的方式; HBase通過Phoe
ApacheBench是命令列下一個常用的HTTP服務壓力測試工具。 ApacheBench使用示例 1. 測試百度首頁一次 ab www.baidu.com/ 預設情況
Flink 專案的架構有兩個主要組成部分:訊息傳輸層和由 Flink 提供的流處理層。訊息傳輸層負責傳輸連續事件產生的訊息,能夠提供訊息傳輸的系統包括 Kafka 和 MapR Streams。
上一篇博文主要講了SpringShiroFilter的初始化過程,這篇文章主要解析SpringShir Filter在處理請求時做了些什麼。 概述 SpringShiroFilter處理請求的中心思想是
序 本文主要研究一下flink的KvStateRegistryGateway KvStateRegistryGateway flink-1.7.2/flink-runtime/src/main/ja
隨著公司的業務不斷的發展,將服務和檔案放在同一伺服器下面的弊端越來越明顯;這個時候就該上線獨立的圖片伺服器系統;通過ftp或者ssh工具將檔案上傳到圖片伺服器的某個目錄下面,在通過ngnix或者apache伺服器來做
微信公眾號:一個優秀的廢人。如有問題,請後臺留言,反正我也不會聽。 前言 來自不願意透露姓名的小師弟的投稿。這篇主要講了,專案中配置了多快取遇到的坑,以及解決辦法。 發現問題 在一