所有业务(尤其是高并发业务)的访问必然要通过负载均衡 LB 代理层,服务端高并发系统离不开负载均衡,大中型公司下,负载均衡代理层都是有专人进行独立开发和建设的,云原生 Kubernetes 容器平台下的 LB 代理层,同样需要... 如轮询、最小连接、hash 等 * 负载均衡代理层要能够支持超时、重试等基本功能 * 负载均衡代理层还必须要能够支持对后端服务的健康检查 * 监控和统计 * 要能够统计 SL...
需要等待“数据预处理”完成,那么“计算用户留存率”就对“数据预处理”任务产生了依赖。任务间的依赖可以有“业务时间偏移”需求,如“计算留存率”需要根据今天的数据与7天前的数据进行计算,那么这个节点需要同时依赖“数据预处理”当前业务日期的任务实例以及7天前的任务实例。只有当两个业务日期的实例都成功了,才会触发当天的“计算用户留存率”任务,避免产生脏数据。## 业界选择调度系统在业界已经有不少方案,初期也调研...
依赖于服务提供商的硬件配置,整体成本高,存在物理上限,扩展起来比较麻烦。 第二阶段,随着技术的演进, 2010年开始出现了以 Hadoop 技术体系为主流的传统数据湖。在以 Hadoop 技术为主的数据平台架构下,通常可以支持服务在普通硬件上面去部署,整体的计算和存储的扩展性都得到了解决。基于开源技术生态,多个大型公司也参与到数据湖技术发展中来,整体生态繁荣度也在逐步提升。 但在这一阶段凸显出了一个问题,随着...
## 背景介绍说起有状态应用,要从无状态服务讲起。无状态是指应用的实例可以平滑迁移、水平扩展,实例之间没有显著差别。这类服务在云原生化过程中与 K8s(包括 Deployment)等对象配合得很好,因此成为第一批云原生受益者。有状态应用指持有特定的数据、并依赖其提供服务的应用,大规模场景中通常具备分片(Sharding)和多副本(Replica)、数据持久化等特点。有状态应用又分为数据有状态和网络有状态。- 数据有状态应用有如下一些...
它还负责将其发送给下游处理(例如电子邮件,Slack,Pager Duty)。Alertmanager虽然已经比较优秀了,但是在落地的过程中,存在以下问题:- 缺失个性推送。做为企业级应用,我们不同应用的告警信息需要推送到对应的oncall人员。- 警规则变更需要逐个修改Prometheus配置文件,告警配置繁琐,运维压力大。- Alertmanager 虽然支持许多通知方式,但企业会有自身的告警通知方式,对我们来说不支持行内的统一告警平台和员工APP。- 此外,...
并需要和反序列化器保持一致的类型转换方式。1. Table Spilt 能够实现 Source 复用的功能,给每张表创建一个 Sideoutput Tag,并输出到下游。1. 因为 Iceberg Sink 会对每个 Partition **创建对应的 Fanout** **... 首先优化了依赖 Jar 的方式,由于 OLAP 场景下依赖的第三方 Jar 包是相对固定的,可以直接放在 JM 和 TM 启动的 Classpath 下,并不需要每个作业单独的提交 Jar 包。接着对于每个作业在 JobMaster 和 Task 初始化时直...
在推进新的推荐项目时,如果有一个新的推荐目标,算法工程师只需要回填该推荐目标的标签 Label 就可以直接复用主干已有的特征,训练几个小时后就可以开始 AB 实验、检验模型效果,在主干上调研成功的新特征也可以尽快在... 高速读时合并并不够,我们还需要有一些业务场景使多条样本的数据流能够直接并发入湖、拼接和回填,这就依赖于接下来介绍的第三个核心特性-全局索引。通过全局索引可以知道一条写进记录是否已经写入,没写入的可以 Ins...
所以索引和 Table 中的数据并不一定在一个数据分片上,通过索引查询的时候,需要先扫描索引,得到对应的行 ID,然后通过行 ID 去取数据,所以可能会涉及到两次网络请求,会有一定的性能开销。如果查询涉及到大量的行,那么扫描索引是并发进行,只要第一批结果已经返回,就可以开始去取 Table 的数据,所以这里是一个并行 + Pipeline 的模式,虽然有两次访问的开销,但是延迟并不会很大。**以下情况不会涉及到两次访问的问题:****索引中...
还有支撑工具引擎的运行日志监控系统和项目用户权限的辅助系统等;- **部署复杂**:这些系统的组件繁多,相互配合也非常复杂,导致部署变得困难。比如部署一套完整的生产环境,可能会涉及到多个依赖和配置管理。有强... 最后由若干个 Worker 并发消费信息调用不同的发送插件发送消息;Worker 之外还有一些定时的线程轮询/巡检整体发送的状态对发送失败的消息进行重试,当重试次数达到一定量的时候生成运维上的告警。开源夜莺系统还有...
可以将一个日志主题当作一个 Kafka Topic 来消费,每条日志对应一条 Kafka 消息。您可以使用 Flink kafka 连接器连接日志服务,通过 Flink 任务将日志服务中采集的日志数据消费到下游的大数据组件或者数据仓库。本文... 阅读并勾选相关产品协议,然后单击立即购买,即可完成实例的创建。实例购买成功后,您可以单击去控制台,页面会自动跳转至实例列表页,方便您查看刚创建的实例。实例从创建中变为运行中,则表示实例创建成功。 获取实例...
可以将一个日志主题当作一个 Kafka Topic 来消费,每条日志对应一条 Kafka 消息。您可以使用 Flink kafka 连接器连接日志服务,通过 Flink 任务将日志服务中采集的日志数据消费到下游的大数据组件或者数据仓库。本文... 阅读并勾选相关产品协议,然后单击立即购买,即可完成实例的创建。实例购买成功后,您可以单击去控制台,页面会自动跳转至实例列表页,方便您查看刚创建的实例。实例从创建中变为运行中,则表示实例创建成功。 获取实例...
APIServer 侧依赖于数据的版本生成对应的 ResourceVersion;* 在 **写操作**方面,存储系统需要支持 Create/Update/Delete 三种语义的操作,更为重要的是,存储系统需要支持在写入或者删除数据时对数据的版本信息... 如果写入成功,则晋升为主节点。从节点可以通过 ResourceLock 读取主节点的地址,从而和主节点建立连接,并进行必要的通信,但是主节点并不感知从节点的存在。即使没有从节点,单个 KubeBrain 主节点也可以提供完成...
并生成每个Stage执行计划片段。**接着,Coordinator节点会调用SegmentScheduler调度器,** 将各Stage的PlanSegment发送给Worker节点。当Worker接收到PlanSegment后,InterpreterPlanSegment会完成数据的读取和执行,通过ExchangeManager完成数据的交互。最后,Coordinator从最后一轮Stage所对应的ExchangeManager中去读取数据,并返回给Client。查询片段调度器SegmentScheduler负责调度查询不同的PlanSegment,根据上下游依赖关系和...