今年推薦:湖北H.266碼流分析儀特點(2024更新中)(今日/服務(wù)詳解)，創(chuàng)業(yè)至今，我們一貫秉承“誠信、專業(yè)、規(guī)范、”的宗旨，并在實踐中不斷提升公司的服務(wù)能力，為客戶提供專業(yè)、高效、全面、經(jīng)濟的優(yōu)質(zhì)供應(yīng)服務(wù)，顧客滿意是我們永遠(yuǎn)追求的目標(biāo)。
今年推薦:湖北H.266碼流分析儀特點(2024更新中)(今日/服務(wù)詳解)， 文章整理：加米谷大數(shù)據(jù)Facebook 在許多使用場景采用了分布式流處理，包括推薦系統(tǒng)、網(wǎng)站內(nèi)容交互分析等，這些應(yīng)用的大規(guī)模實時運行需要達(dá)成嚴(yán)格的 SLO。為此，F(xiàn)acebook 構(gòu)建了新的流處理服務(wù)管理平臺 Turbine，并在生產(chǎn)系統(tǒng)中上線運行近年，部署在由數(shù)萬臺機器構(gòu)成的集群中，管理著數(shù)千條流水線，每秒實時處理數(shù)以 TB 的數(shù)據(jù)。在 Facebook 的生產(chǎn)經(jīng)驗證明，Turbine 很好地平衡了群集間的工作負(fù)載波動，可預(yù)測計劃之外的負(fù)載峰值，持續(xù)地完成大規(guī)模處理。近十年來，大規(guī)模分布式流處理得到廣泛應(yīng)用，并形成了多個成熟的生產(chǎn)系統(tǒng)，各自專注于不同領(lǐng)域的挑戰(zhàn)，例如故障容忍（Apache Storm）、低延遲（Apache Flink、Storm），可操作性（Twitter Heron）、直觀編程模型（Millwheel）、語義處理（Dataflow、Samza、Flink）、彈性伸縮（Millwheel），有效資源管理（Twitter Heron）和狀態(tài)管理（Spark Streaming）等。
地球科學(xué)Earth ScienceA diminished North Atlantic nutrient stream during Younger Dryas climate reversal新仙女木期氣候逆轉(zhuǎn)期間北大西洋營養(yǎng)流減少▲ 作者：JEAN LYNCH-STIEGLITZ, TYLER D. VOLLMER, SHANNON G. VALLEY, ERIC BLACKMON, SIFAN GU AND THOMAS M. MARCHITTO北大西洋的高生物生產(chǎn)力由通過墨西哥灣流（營養(yǎng)流）向該地區(qū)平流供應(yīng)的營養(yǎng)物質(zhì)所刺激。有人提出，預(yù)計未來大西洋經(jīng)向翻轉(zhuǎn)環(huán)流（AMOC）的下降將導(dǎo)致營養(yǎng)物質(zhì)供應(yīng)減少，從而導(dǎo)致生產(chǎn)力下降。
今年推薦:湖北H.266碼流分析儀特點(2024更新中)(今日/服務(wù)詳解)， Turbine 采用松耦合的微服務(wù)設(shè)計，實現(xiàn)作業(yè)管理、任務(wù)管理和資源管理，架構(gòu)了一種高度可擴展且具有彈性的管理平臺，滿足應(yīng)用的 SLO 需求，支持在無人工監(jiān)督情況下的海量數(shù)據(jù)流處理。Turbine 的架構(gòu)如圖 1 所示。應(yīng)用開發(fā)人員使用 API 以聲明式和命令式編程方式構(gòu)建數(shù)據(jù)處理流水線應(yīng)用，支持下至基本的過濾和投影操作、上至具有多個連接和聚合運算的復(fù)雜圖關(guān)聯(lián)查詢。查詢在通過模式檢查等合規(guī)性檢查后，被編譯為 Turbine 的內(nèi)部表示形式，優(yōu)化后發(fā)送給 Turbine 處理引擎。引擎負(fù)責(zé)生成運行時配置文件，支持以批處理和流處理兩種模式執(zhí)行應(yīng)用。批處理模式主要適用于從數(shù)據(jù)倉庫處理歷史數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景，本文主要介紹流處理模式。
1）假設(shè)actor2先獲得執(zhí)行權(quán)，執(zhí)行完，此時ready = true，num = 2 ,等到在執(zhí)行actor1時，結(jié)果為4；1）這里就是重點了，假設(shè)actor2獲得執(zhí)行權(quán)，由于指令重排序?qū)е耡ctor2代碼順序更換。
今年推薦:湖北H.266碼流分析儀特點(2024更新中)(今日/服務(wù)詳解)， Spark Streaming是目前相對流行的實時流處理框架，但準(zhǔn)確來說spark底層是通過一個微批處理來模擬實時處理，相對來說，某些場景下實時性欠缺，無法對應(yīng)一些實時性要求很高的流處理場景，譬如雙十一場景下的銷售額統(tǒng)計等。這是因為 Spark的流處理是基于所謂微批處理( Micro- batch processing)的思想,即它把流處理看作是批處理的一種特殊形式,每次接收到一個時間間隔的數(shù)據(jù)才會去處理,底層微批設(shè)計導(dǎo)致很難在表層實時數(shù)據(jù)處理上有質(zhì)的提升。雖然Spark2.3中提出了連續(xù)處理模型( Continuous Processing Model),但目前只支持很有限的功能,并不能在大的項目中使用，業(yè)界也無成熟的應(yīng)用案例。Spark還需要做出很大的努力才能改進現(xiàn)有的準(zhǔn)實時流處理模型。想要在流處理的實時性上提升,就不能繼續(xù)用微批處理的模式,而要想辦法實現(xiàn)真正的流處理即每當(dāng)有一條數(shù)據(jù)輸入就立刻處理,不做等待。
Flink 的查詢處理器針對流計算和批處理作業(yè)有不同的分支處理，流計算作業(yè)底層的 API 是 DataStream API， 批處理作業(yè)底層的 API 是 DataSet API；而 Blink 的查詢處理器則實現(xiàn)流批作業(yè)接口的統(tǒng)一，底層的 API 都是Transformation。3.Flink Planner 與 Blink PlannerFlink Table 的新架構(gòu)實現(xiàn)了查詢處理器的插件化，社區(qū)完整保留原有 Flink Planner (Old Planner)，同時又引入了新的 Blink Planner，用戶可以自行選擇使用 Old Planner 還是 Blink Planner。