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怎样实现数据存储的管理维护

elinks 2019-12-01 21:14:17 9098 浏览量 回答数 0

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【archsummit 回顾】阿里云章文嵩:构建大型云计算平台分布式技术的实践

云课堂 2019-12-01 21:03:36 14448 浏览量 回答数 9

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HiTSDB高性能时间序列数据库产品解析

福利达人 2019-12-01 21:09:24 4058 浏览量 回答数 0

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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Backup Exec 10.0 IDR使用指南 共三课: Lesson 1: IDR Overview Lesson 2: IDR Installation and Configuration Lesson 3: Boot Media and Diskette Creation 第一课:IDR预览 IDR=Intelligent Disaster Recovery(智能灾难恢复),它是BE的一个选件。 用于对介质服务器本身和其它的计算机实施自动化的灾难恢复,BE10的IDR支持64位机(Intel Itanium)。 IDR不是必需的,但它可以使灾难恢复自动化,简单化,省时省力。 使用IDR的全过程包括三个阶段: 1、安装和配置 和其它选件一样安装IDR,下次启动BE时会出现IDR配置向导,向导要你指定DR文件的副本路径,如果本地的磁带机可用来引导系统,向导还会提醒您创建一个可引导系统的磁带映像。 2、准备 做全备份,DR文件会更新,接下来创建可引导介质和IDR磁盘(引导盘和DR磁盘)。 3、灾难恢复 确保硬件正常,做好与硬件相关的安装前的准备工作,用IDR引导介质(软盘,光盘或磁带)引导系统,IDR向导首先安装一个临时的操作系统环境,然后启动数据恢复向导,指导用户从备份集中恢复数据,以完成全部IDR过程。 严重影响IDR的两个过程: The x86 Boot Process 注意系统当前的引导设备。 The Windows Setup Process 安装临时系统,设备驱动,为了节省时间,最初的安装是一个简化的过程,比正常的操作系统安装要快很多。全自动的IDR过程自动进行磁盘分区(按照DR文件中的配置)。在Windows进行图形界面后要进行信息收集,IDR直接提供配置信息,大大加快了安装过程。 第二课:IDR安装和配置 需求条件: 主模块,足够的磁盘空间,Remote Agent(在需要采用IDR功能进行维护的远程计算机上安装),每次全备后,它负责更新DR文件。 IDR的安装过程非常简单,和其它的Option没有什么区别。 安装完成后在BE的目录中会出现IDR目录,其下有四个子目录:data, disk1, disk2和disk4。 data目录是DR文件和ASR文件的缺省存储位置; disk1目录中存储Windows启动映像,.sif文件和应答文件; disk2存储压缩的diskpart.sys文件(磁盘分区工具); disk4中有三个子文件夹。存储磁带设备驱动,64位系统驱动等内容。 安装完成后会修改如下注册表键值: HKLM\Software\VERITAS\Backup Exec\Engine\IDR HKLM\Software\VERITAS\Backup Exec\Engine\Misc 值得说明一下的是IDR之下的IDR Update Allow Excludes子键,缺省为0,这样做全备时如果排除了文件,DR文件不会更新,如果改为1,即使有排除的文件,DR文件也会被更新。 可以通过Intelligent Disaster Recovery Preparation Wizard来更改IDR相关配置。也可以通过它来创建可引导磁带。 如果是Windows XP或Windows Server 2003,在Data目录下有三个文件: Asr.sif: OS version and platform, system buses, fixed and removable disks, partitions, location of files needed to launch restore. Asrpnp.sif: Plug-and-play device information pertaining to existing devices. .dr: Plug-and-play device information, networking information. IDR预备向导命令行开关:(Switches can be used in combination) 首次运行模式:DRPrepWizard.exe 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:18:54 0 浏览量 回答数 0

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12月17日更新 请问下同时消费多个topic的情况下,在richmap里面可以获取到当前消息所属的topic吗? 各位大佬,你们实时都是怎样重跑数据的? 有木有大神知道Flink能否消费多个kafka集群的数据? 这个问题有人遇到吗? 你们实时读取广业务库到kafka是通过什么读的?kafka connector 的原理是定时去轮询,这样如果表多了,会不会影响业务库的性能?甚至把业务库搞挂? 有没有flink 1.9 连接 hive的例子啊?官网文档试了,没成功 请问各位是怎么解决实时流数据倾斜的? 请问一下,对于有状态的任务,如果任务做代码升级的时候,可否修改BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor的maxOutOfOrderness呢?是否会有影响数据逻辑的地方呢? 老哥们有做过统计从0点开始截止到现在时刻的累计用户数吗? 比如五分钟输出一次,就是7点输出0点到7点的累计用户,7:05输出0点到7:05的累计用户。 但是我这里有多个维度,现在用redis来做的。 想知道有没有更好的姿势? 实时数仓用什么存储介质来存储维表,维表有大有小,大的大概5千万左右。 各位大神有什么建议和经验分享吗? 请教个问题,就是flink的窗口触发必须是有数据才会触发吗?我现在有个这样的需求,就是存在窗口内没有流数据进入,但是窗口结束是要触发去外部系统获取上一个窗口的结果值作为本次窗口的结果值!现在没有流数据进入窗口结束时如何触发? kafkaSource.setStartFromTimestamp(timestamp); 发现kafkasource从指定时间开始消费,有些topic有效,有效topic无效,大佬们有遇到过吗? 各位大佬,flink两个table join的时候,为什么打印不出来数据,已经赋了关联条件了,但是也不报错 各位大佬 请教一下 一个faile的任务 会在这里面存储展示多久啊? 各位大佬,我的程序每五分钟一个窗口做了基础指标的统计,同时还想统计全天的Uv,这个是用State就能实现吗? 大佬们,flink的redis sink是不是只适用redis2.8.5版本? 有CEP 源码中文注释的发出来学习一下吗? 有没有拿flink和tensorflow集成的? 那位大神,给一个java版的flink1.7 读取kafka数据,做实时监控和统计的功能的代码案例。 请问下风控大佬,flink为风控引擎做数据支撑的时候,怎么应对风控规则的不断变化,比如说登录场景需要实时计算近十分钟内登录次数超过20次用户,这个规则可能会变成计算近五分钟内登录次数超过20次的。 想了解一下大家线上Flink作业一般开始的时候都分配多少内存?广播没办法改CEP flink支持多流(大于2流)join吗? 谁能帮忙提供一下flink的多并行度的情况下,怎么保证数据有序 例如map并行度为2 那就可能出现数据乱序的情况啊 请教下现在从哪里可以可以看单任务的运行状况和内存占用情况,flink页面上能看单个任务的内存、cpu 大佬们 flink1.9 停止任务手动保存savepoint的命令是啥? flink 一个流计算多个任务和 还是一个流一个任务好? flink 1.9 on yarn, 自定义个connector里面用了jni, failover以后 就起不来了, 报错重复load so的问题。 我想问一下 这个,怎么解决。 难道flink 里面不能用jni吗。 ide里面调试没有问题,部署到集群就会报错了,可能什么问题? 请教一下对于长时间耗内存很大的任务,大家都是开checkpoint机制,采用rocksdb做状态后端吗? 请问下大佬,flink jdbc读取mysql,tinyin字段类型自动转化为Boolean有没有好的解决方法 Flink 1.9版本的Blink查询优化器,Hive集成,Python API这几个功能好像都是预览版,请问群里有大佬生产环境中使用这些功能了吗? 想做一个监控或数据分析的功能,如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据,但是我监控的规则数据会增加或修改,但是不想停这个正在运行的flink程序,要如何传递这个动态变化的规则数据,大神给个思路,是用ConnectedStream这个吗?还是用Broadcast ?还有一个,比如我的规则数据是存放在Mysql表中,用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢?谢谢! 想做一个监控或数据分析的功能,如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据,但是我监控的规则数据会增加或修改,但是不想停这个正在运行的flink程序,要如何传递这个动态变化的规则数据,大神给个思路,是用ConnectedStream这个吗?还是用Broadcast ?还有一个,比如我的规则数据是存放在Mysql表中,用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢?谢谢! 各位大佬,在一个 Job 计算过程中,查询 MySQL 来补全额外数据,是一个好的实践嘛?还是说流处理过程中应该尽量避免查询额外的数据? Flink web UI是jquery写的吗? 12月9日更新 成功做完一次checkpoint后,会覆盖上一次的checkpoint吗? 数据量较大时,flink实时写入hbase能够异步写入吗? flink的异步io,是不是只是适合异步读取,并不适合异步写入呀? 请问一下,flink将结果sink到redis里面会不会对存储的IO造成很大的压力,如何批量的输出结果呢? 大佬们,flink 1.9.0版本里DataStream api,若从kafka里加载完数据以后,从这一个流中获取数据进行两条业务线的操作,是可以的吗? flink 中的rocksdb状态怎么样能可视化的查看有大佬知道吗? 感觉flink 并不怎么适合做hive 中的计算引擎来提升hive 表的查询速度 大佬们,task端rocksdb状态 保存路径默认是在哪里的啊?我想挂载个新磁盘 把状态存到那里去 flink 的state 在窗口滑动到下一个窗口时候 上一个窗口销毁时候 state会自己清除吗? 求助各位大佬,一个sql里面包含有几个大的hop滑动窗口,如15个小时和24个小时,滑动步长为5分钟,这样就会产生很多overlap 数据,导致状态会很快就达到几百g,然后作业内存也很快达到瓶颈就oom了,然后作业就不断重启,很不稳定,请问这个业务场景有什么有效的解决方案么? 使用jdbcsink的时候,如果连接长时间不使用 就会被关掉,有人遇到过吗?使用的是ddl的方式 如何向云邪大佬咨询FLink相关技术问题? 请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗? 请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗? 有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册? 有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册? 想问下老哥们都是怎么统计一段时间的UV的? 是直接用window然后count嘛? Flink是不是也是这样的? 请问现在如有个实时程序,根据一个mysql的维表来清洗,但是我这个mysql表里面就只有几条信息且可能会变。 我想同一个定时器去读mysql,然后存在对象中,流清洗的时候读取这个数据,这个想法可行吗?我目前在主类里面定义一个对象,然后往里面更新,发现下面的map方法之类的读不到我更新进去的值 有大佬做过flink—sql的血缘分析吗? 12月3日更新 请教一下,为什么我flume已经登录成功了keytab认证的kafka集群,但是就是消费不到数据呢? flink 写入mysql 很长一段时间没有写入,报错怎么解决呢? flink timestamp转换为date类型,有什么函数吗 Run a single Flink job on YARN 我采用这种模式提交任务,出现无法找到 开启 HA 的ResourceManager Failed to connect to server: xxxxx:8032: retries get failed due to exceeded maximum allowed retries number: 0 有大佬遇到过吗 ? 各位大佬,请问有Flink写S3的方案吗? flink 连接hbase 只支持1.4.3版本? onnector: type: hbase version: "1.4.3" 请问 flink1.9能跑在hadoop3集群上吗? 滑动窗口 排序 报错这个是什么原因呢? 这个pravega和kafka有啥区别? flink 开发里数据源配置了RDS,但是在RDS里没有看到创建的表,是为什么呢? Tumbling Window里的数据,是等窗口期内的数据到齐之后一次性处理,还是到了一条就处理一条啊 双流join后再做time window grouping. 但是双流join会丢失时间属性,请问大家如何解决 stream processing with apache flink,这本书的中译版 现在可以买吗? flink on yarn时,jm和tm占用的内存最小是600M,这个可以修改吗? 各位大佬,使用默认的窗口Trigger,在什么情况下会触发两次啊?窗口关闭后,然后还来了这个窗口期内的数据,并且开了allowedLateness么? flink web里可以像storm那样 看每条数据在该算子中的平均耗时吗? 各位大佬,flink任务的并发数调大到160+以后,每隔几十分钟就会出现一次TM节点连接丢失的异常,导致任务重启。并发在100时运行比较稳定,哪位大佬可以提供下排查的思路? 感觉stateful function 是下一个要发力的点,这个现在有应用案例吗? 我有2个子网(a子网,b子网)用vpn联通,vpn几周可能会断一次。a子网有一个kafka集群,b子网运行我自己的flink集群和应用,b子网的flink应用连接到a子网的kafka集群接收消息来处理入库到数仓去。我的问题是,如果vpn断开,flink consumer会异常整个作业退出吗?如果作业退出,我重连vpn后,能从auto checkpoint再把flink应用恢复到出错时flink kafka consumer应该读取的partition/offset位置吗?flink的checkpoint除了保存自己开发的算子里的state,kafkaconsumer里的partition/offset也会保存和恢复吗? flink的反压为什么不加入metrics呢 hdfs是不是和flink共用一个集群? flink消费kafka,可以从指定时间消费的吗?目前提供的接口只是根据offset消费?有人知道怎么处理? flink 的Keyby是不是只是repartition而已?没有将key相同的数据放到一个组合里面 电商大屏 大家推荐用什么来做吗? 我比较倾向用数据库,因为有些数据需要join其他表,flink充当了什么角色,对这个有点迷,比如统计当天订单量,卖了多少钱,各个省的销量,销售金额,各个品类的销售量销售金额 开源1.9的sql中怎么把watermark给用起来,有大神知道吗? 有没有人能有一些flink的教程 代码之类的分享啊 采用了checkpoint,程序停止了之后,什么都不改,直接重启,还是能接着继续运行吗?如果可以的话,savepoint的意义又是什么呢? 有人做过flink 的tpc-ds测试吗,能不能分享一下操作的流程方法 checkpoint是有时间间隔的,也就可以理解为checkpoint是以批量操作的,那如果还没进行ckecnpoint就挂了,下次从最新的一次checkpoint重启,不是重复消费了? kafka是可以批量读取数据,但是flink是一条一条处理的,应该也可以一条一条提交吧。 各位大佬,flink sql目前是不是不支持tumbling window join,有人了解吗? 你们的HDFS是装在taskmanager上还是完全分开的,请问大佬们有遇到这种情况吗? 大佬们flink检查点存hdfs的话怎么自动清理文件啊 一个128M很快磁盘就满了 有谁遇到过这个问题? 请教一下各位,这段代码里面,我想加一个trigger,实现每次有数据进window时候,就输出,而不是等到window结束再输出,应该怎么加? 麻烦问下 flink on yarn 执行 客户端启动时 报上面错,是什么原因造成的 求大佬指点 ERROR org.apache.flink.client.program.rest.RestClusterClient - Error while shutting down cluster java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.flink.runtime.concurrent.FutureUtils$RetryException: Could not complete the operation. Number of retries has been exhausted. 大家怎么能动态的改变 flink WindowFunction 窗口数据时间 flink on yarn之后。yarn的日志目录被写满,大家如配置的? Flink1.9 启动 yarn-session报这个错误 怎么破? yarn 模式下,checkpoint 是存在 JobManager的,提交任务也是提交给 JobManager 的吧? heckpoint机制,会不会把window里面的数据全部放checkpoint里面? Flink On Yarn的模式下,如果通过REST API 停止Job,并触发savepiont呢 jenkins自动化部署flink的job,一般用什么方案?shell脚本还是api的方式? 各位大佬,开启增量checkpoint 情况下,这个state size 是总的checkpoint 大小,还是增量上传的大小? 想用状态表作为子表 外面嵌套窗口 如何实现呢 因为状态表group by之后 ctime会失去时间属性,有哪位大佬知道的? 你们有试过在同样的3台机器上部署两套kafka吗? 大家有没有比较好的sql解析 组件(支持嵌套sql)? richmapfuntion的open/close方法,和处理数据的map方法,是在同一个线程,还是不同线程调用的? flink on yarn 提交 参数 -p 20 -yn 5 -ys 3 ,我不是只启动了5个container么? Flink的乱序问题怎么解决? 我对数据流先进行了keyBy,print的时候是有数据的,一旦进行了timeWindow滑动窗口就没有数据了,请问是什么情况呢? 搭建flinksql平台的时候,怎么处理udf的呀? 怎么查看sentry元数据里哪些角色有哪些权限? 用java api写的kafka consumer能消费到的消息,但是Flink消费不到,这是为啥? 我state大小如果为2G左右 每次checkpoint会不会有压力? link-table中的udaf能用deltaTrigger么? flink1.7.2,场景是一分钟为窗口计算每分钟传感器的最高温度,同时计算当前分钟与上一分钟最高温 001 Flink集群支持kerberos认证吗?也就是说flink客户端需要向Flink集群进行kerberos认证,认证通过之后客户端才能提交作业到Flink集群运行002 Flink支持多租户吗? 如果要对客户端提交作业到flink进行访问控制,你们有类似的这种使用场景吗? flink可以同时读取多个topic的数据吗? Flink能够做实时ETL(oracle端到oracle端或者多端)么? Flink是否适合普通的关系型数据库呢? Flink是否适合普通的关系型数据库呢? 流窗口关联mysql中的维度表大佬们都是怎么做的啊? 怎么保证整个链路的exactly one episode精准一次,从source 到flink到sink? 在SQL的TUMBLE窗口的统计中,如果没数据进来的,如何让他也定期执行,比如进行count计算,让他输出0? new FlinkKafkaConsumer010[String]("PREWARNING",new JSONKeyValueDeserializationSchema(true), kafkaProps).setStartFromGroupOffsets() ) 我这样new 它说要我传个KeyedDeserializationSchema接口进去 flink里面broadcast state想定时reload怎么做?我用kafka里的stream flink独立模式高可用搭建必需要hadoop吗? 有人用增量cleanupIncrementally的方式来清理状态的嘛,感觉性能很差。 flink sink to hbase继承 RichOutputFormat运行就报错 kafka 只有低级 api 才拿得到 offset 吗? 有个问题咨询下大家,我的flinksql中有一些参数是要从mysql中获取的,比如我flink的sql是select * from aa where cc=?,这个问号的参数需要从mysql中获取,我用普通的jdbc进行连接可以获的,但是有一个问题,就是我mysql的数据改了之后必须重启flink程序才能解决这个问题,但这肯定不符合要求,请问大家有什么好的办法吗? flink里怎样实现多表关联制作宽表 flink写es,因为半夜es集群做路由,导致写入容易失败,会引起source的反压,然后导致checkpoint超时任务卡死,请问有没有办法在下游es处理慢的时候暂停上游的导入来缓解反压? flink 写parquet 文件,使用StreamingFileSink streamingFileSink = StreamingFileSink.forBulkFormat( new Path(path), ParquetAvroWriters.forReflectRecord(BuyerviewcarListLog.class)). withBucketAssigner(bucketAssigner).build(); 报错 java.lang.UnsupportedOperationException: Recoverable writers on Hadoop are only supported for HDFS and for Hadoop version 2.7 or newer 1.7.2 NoWindowInnerJoin这个实现,我看实现了CleanupState可更新过期时间删除当前key状态的接口,是不是这个1.7.2版本即使有个流的key一直没有被匹配到他的状态也会被清理掉,就不会存在内存泄漏的问题了? flink1.7.2 想在Table的UDAF中使用State,但是发现UDAF的open函数的FunctionContext中对于RuntimeContext是一个private,无法使用,大佬,如何在Table的UDAF中使用State啊? Flink有什么性能测试工具吗? 项目里用到了了KafkaTableSourceSinkFactory和JDBCTableSourceSinkFactory。maven打包后,META-INF里只会保留第一个 标签的org.apache.flink.table.factories.TableFactory内容。然后执行时就会有找不到合适factory的报错,请问有什么解决办法吗? 为什么这个这段逻辑 debug的时候 是直接跳过的 各位大佬,以天为单位的窗口有没有遇到过在八点钟的时候会生成一条昨天的记录? 想问一下,我要做一个规则引擎,需要动态改变规则,如何在flink里面执行? flink-1.9.1/bin/yarn-session.sh: line 32: construc 我要用sql做一个规则引擎,需要动态改变规则,如何在flink里面执行? 我要用sql做一个规则引擎,需要动态改变规则,如何在flink里面执行? 一般公司的flink job有没有进程进行守护?有专门的工具或者是自己写脚本?这种情况针对flink kafka能不能通过java获取topic的消息所占空间大小? Flink container was removed这个咋解决的。我有时候没有数据的时候也出现这 大家有没有这种场景,数据从binlog消费,这个信息是订单信息,同一个订单id,会有不同状态的变更 问大家个Hive问题,新建的hive外部分区表, 怎么把HDFS数据一次性全部导入hive里 ? flink里面的broadcast state值,会出现broad流的数据还没put进mapstat Flink SQL DDL 创建表时,如何定义字段的类型为proctime? 请问下窗口计算能对历史数据进行处理吗?比如kafka里的写数据没停,窗口计算的应用停掉一段时间再开起 请问下,想统计未退费的订单数量,如果一个订单退费了(发过来一个update流),flink能做到对结果进行-1吗,这样的需求sql支持吗? 使用Flink sql时,对table使用了group by操作。然后将结果转换为流时是不是只能使用的toRetractStream方法不能使用toAppendStream方法。 百亿数据实时去重,有哪位同学实践过吗? 你们的去重容许有误差?因为bloom filter其实只能给出【肯定不存在】和【可能存在】两种结果。对于可能存在这种结果,你们会认为是同一条记录? 我就运行了一个自带的示例,一运行就报错然后web页面就崩了 flink定时加载外部数据有人做过吗? NoSuchMethodError: org.apache.flink.api.java.Utils.resolveFactory(Ljava/lang/ThreadLocal;Ljava/lang/Object;)Ljava/util/Optional 各位知道这个是那个包吗? flink 可以把大量数据写入mysql吗?比如10g flink sql 解析复杂的json可以吗? 在页面上写规则,用flink执行,怎么传递给flink? 使用cep时,如何动态添加规则? 如何基于flink 实现两个很大的数据集的交集 并集 差集? flink的应用场景是?除了实时 各位好,请教一下,滑动窗口,每次滑动都全量输出结果,外部存储系统压力大,是否有办法,只输出变化的key? RichSinkFunction close只有任务结束时候才会去调用,但是数据库连接一直拿着,最后成了数据库连接超时了,大佬们有什么好的建议去处理吗?? 为啥我的自定义函数注册,然后sql中使用不了? 请问一下各位老师,flink flapmap 中的collector.collect经常出现Buffer pool is destroyed可能是什么原因呢? 用asyncIO比直接在map里实现读hbase还慢,在和hbase交互这块儿,每个算子都加了时间统计 请教一下,在yarn上运行,会找不到 org.apache.flink.streaming.util 请问下大佬,flink1.7.2对于sql的支持是不是不怎么好啊 ,跑的数据一大就会报错。 各位大佬,都用什么来监控flink集群? flink 有那种把多条消息聚合成一条的操作吗,比如说每五十条聚合成一条 如何可以让checkpoint 跳过对齐呢? 请问 阿里云实时计算(Blink)支持这4个源数据表吗?DataHub Kafka MQ MaxCompute? 为啥checkpoint时间会越来越长,请问哪位大佬知道是因为啥呢? 请问Flink的最大并行度跟kafka partition数量有关系吗? source的并行度应该最好是跟partition数量一致吧,那剩下的算子并行度呢? Flink有 MLIB库吗,为什么1.9中没有了啊? 请教一下,有没有flink ui的文章呢?在这块内存配置,我给 TM 配置的内存只有 4096 M,但是这里为什么对不上呢?请问哪里可以看 TM 内存使用了多少呢? 请教个问题,fink RichSinkFunction的invoke方法是什么时候被调用的? 请教一下,flink的window的触发条件 watermark 小于 window 的 end_time。这个 watermark 为什么是针对所有数据的呢?没有设计为一个 key 一个 watermark 呢? 就比如说有 key1、key2、key3,有3个 watermark,有 3个 window interval不支持left join那怎么可以实现把窗口内左表的数据也写到下游呢? 各位 1、sink如何只得到最终的结果而不是也输出过程结果 ;2、不同的运算如何不借助外部系统的存储作为另外一个运算的source 请教各位一个问题,flink中设置什么配置可以取消Generic这个泛型,如图报错: 有大佬在吗,线上遇到个问题,但是明明内存还有200多G,然后呢任务cancel不了,台也取消不了程序 flink遇到The assigned slot container_1540803405745_0094_01_000008_1 was removed. 有木有大佬遇到过。在flink on yarn上跑 这个报错是什么意思呢?我使用滑动窗口的时候出现报错 flink 双流union状态过期不清理有遇到的吗? 大家有没有这种场景,数据从binlog消费,这个信息是订单信息,同一个订单id,会有不同状态的变更,如果订单表与商品明细join查询,就会出现n条重复数据,这样数据就不准了,flink 这块有没有比较好的实战经验的。 大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows,但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的? flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗? 大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows,但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的? flink timestamp转换为date类型,有什么函数吗 flink 写入mysql 很长一段时间没有写入,报错怎么解决呢? flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗? 有没有大佬知道实时报表怎么做?就是统计的结果要实时更新,热数据。 刚接触flink 1.9 求问flink run脚本中怎么没有相关提交到yarn的命令了 请教一下,flink里怎么实现batch sink的操作而不导致数据丢失

问问小秘 2019-12-02 03:19:17 0 浏览量 回答数 0

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如何分清云计算与虚拟化的关系

wyc_luck 2019-12-01 20:19:00 12823 浏览量 回答数 2

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我们实现本地延时比较简单,直接使用Java中现成的即可,那我们分布式消息队列的实现有哪些难点呢? 有很多同学首先会想到我们实现分布式消息队列的延时任务,可不可以直接使用本地的那一套,用ScheduledThreadPoolExecutor,Timer,当然这是可以的,前提是你的消息量很小,但是我们分布式消息队列往往都是企业级别的中间件,数据量都是非常的大,那么我们纯内存的方案肯定是行不通的。所以我们就有了下面这几个方案来解决我们这个问题。 #数据库 数据库一般来说是我们很容易想到的一个办法,我们通常可以建立下面这样一个表: CREATE TABLE `delay_message` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `excute_time` bigint(16) DEFAULT NULL COMMENT '执行时间,ms级别', `body` varchar(4096) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '消息体', PRIMARY KEY (`id`), KEY `time_index` (`excute_time`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci; 这个表中我们使用excute_time代表我们真实的执行时间,并且对其建立索引,然后在我们的消息服务中,启动一个定时任务,定时从数据库中扫描已经可以执行的消息,然后开始执行,具体流程如下面所示: 使用数据库的方法是一个比较原始的方法,在没有延时消息这个概念之前,要做一个订单多少分钟过期的这种功能,通常使用这个方法去完成。而这个方法通常也比较局限于我们单个业务,如果想扩展为我们企业级的一个中间件的话是不行的,因为mysql由于BTree的特性,会随着维护二级索引的开销越来越大,导致写入会越来越慢,所以这个方案通常不会被考虑。 #RocksDB/LevelDB 我们之前介绍RocketMQ在开源版本中只实现了18个Level的延时消息,但是有很多公司基于RocketMQ做了自己的一套支持任意时间的延时消息,在美团内部封装了RocketMQ使用LevelDB做了对延时消息的封装,在滴滴开源的DDMQ中,使用了RocksDB对RocketMQ的延时消息部分进行了封装。 其原理基本和Mysql类似,如下图所示: 为什么同样是数据库RocksDB会比Mysql更加合适呢?因为RocksDB的特性是LSM树,其使用场景适用于大量写入,和消息队列的场景更加契合,所以这个也是滴滴和美团选择其作为延时消息封装的存储介质。 #时间轮+磁盘存储 再说时间轮之前,让我们再次回到我们的实现本地延时的时候使用的ScheduledThreadPoolExecutor还有Timer,他们都是使用的优先级队列完成的,优先级队列本质上也就是堆结构,堆结构的插入的时间复杂度是O(LogN),如果未来我们的内存可以做到无限,我们使用使用优先级队列去做延时消息的存储,但是随着消息的增多,我们的插入消息的效率也会越来越低,那么怎么才能让我们的插入消息的效率不随着消息的增多而变低呢?答案就是时间轮。 什么是时间轮呢?其实我们可以简单的将其看做是一个多维数组。在很多框架中都使用了时间轮来做一些定时的任务,用来替代我们的Timer,比如我之前讲过的有关本地缓存Caffeine一篇文章,在Caffeine中是一个二层时间轮,也就是二维数组,其一维的数据表示较大的时间维度比如,秒,分,时,天等,其二维的数据表示该时间维度较小的时间维度,比如秒内的某个区间段。当定位到一个TimeWhile[i][j]之后,其数据结构其实是一个链表,记录着我们的Node。在Caffeine利用时间轮记录我们在某个时间过期的数据,然后去处理。 由于时间轮是一个数组的结构,那么其插入复杂度是O(1)。我们解决了效率之后,但是我们的内存依旧不是无限的,我们时间轮如何使用呢?答案当然就是磁盘,在去哪儿开源的QMQ中已经实现了时间轮+磁盘存储,这里为了方便描述我将其转化为RocketMQ中的结构来进行讲解,实现图如下: Step 1: 生产者投递延时消息到CommitLog,这个时候使用了偷换Topic的那招,来达到后面的效果。 Step 2: 后台有一个Reput的任务定时拉取,延时Topic相关的Message。 Step 3: 判断这个Message是否在当前时间轮范围中,如果不在则来到Step4,如果在的话就直接将消息投递进入时间轮。 Step 4: 找到当前消息所属的scheduleLog,然后写入进去,去哪儿默认划分是一个小时为一段,这里可以根据业务自行调整。 Step 5:时间轮会定时预加载下个时间段的scheduleLog到内存。 Step 6: 到点的消息会还原topic再次投递到CommitLog,如果投递成功这里会记录dispatchLog。记录的原因是因为时间轮是内存的,你不知道已经执行到哪个位置了,如果执行到最后最后1s钟的时候挂了,这段时间轮之前的所有数据又得重新加载,这里是用来过滤已经投递过的消息。 时间轮+磁盘存储我个人觉得比上面的RocksDB要更加正统一点,不依赖其他的中间件就可以完成,可用性自然也就更高,当然阿里云的RocketMQ具体怎么实现的这个两种方案都有可能。 #redis 在社区中也有很多公司使用的Redis做的延时消息,在Redis中有一个数据结构是Zest,也就是有序集合,他可以实现类似我们的优先级队列的功能,同样的他也是堆结构,所以插入算法复杂度依然是O(logN),但是由于Redis足够快,所以这一块可以忽略。(这块没有做对比的基准测试,只是猜测)。有同学会问,redis不是纯内存的k,v吗,同样的应该也会受到内存限制啊,为什么还会选择他呢? 其实在这个场景中,Redis是很容易水平扩展的当一个Redis内存不够,这里可以使用两个甚至更多,来满足我们的需要,redis延时消息的原理图(原图出自:https://www.cnblogs.com/lylife/p/7881950.html)如下: Delayed Messages Pool: Redis Hash结构,key为消息ID,value为具体的message,当然这里也可以用磁盘或者数据库代替。这里主要存储我们所有消息的内容。 Delayed Queue: ZSET数据结构,value为消息ID,score为执行时间,这里Delayed Queue可以水平扩展从而增加我们可以支持的数据量。 Worker Thread Pool: 其中有多个Worker,可以部署在多个机器上形成一个集群,集群中的所有Worker通过ZK进行协调,分配Delayed Queue。 我们怎么才能知道Delayed Queue中的消息到期了呢?这里有两种方法: 每个Worker定时扫描,ZSET的最小执行时间,如果到了就取出,这个方法在消息少的时候特别浪费资源,在消息量多的时候,由于轮训不及时导致延时的时间不准确。 因为第一个方法问题比较多,所以这里借鉴了Timer中的一些思想,通过wait-notify可以达到一个比较好的延时效果,并且资源也不会浪费,第一次的时候还是获取ZSET中最小的时间,然后wait(执行时间-当前时间),这样就不需要浪费资源到达时间时会自动响应,如果当前ZSET有新的消息进入,并且比我们等待的消息还要小,那么直接notify唤醒,重新获取这个更小的消息,然后又wait,如此循环。

kun坤 2020-04-23 20:01:58 0 浏览量 回答数 0

问题

JDBC 使用经验之谈 为什么选择JDBC JDBC使用经验:报错

kun坤 2020-06-09 22:12:13 0 浏览量 回答数 1

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我们先从整体上看一下Kubernetes的一些理念和基本架构,然后从网络、资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可用、rollingupgrade、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性。  当然也会包括一些需要注意的问题。主要目的是帮助大家快速理解Kubernetes的主要功能,今后在研究和使用这个具的时候有所参考和帮助。  1.Kubernetes的一些理念:  用户不需要关心需要多少台机器,只需要关心软件(服务)运行所需的环境。以服务为中心,你需要关心的是api,如何把大服务拆分成小服务,如何使用api去整合它们。  保证系统总是按照用户指定的状态去运行。  不仅仅提给你供容器服务,同样提供一种软件系统升级的方式;在保持HA的前提下去升级系统是很多用户最想要的功能,也是最难实现的。  那些需要担心和不需要担心的事情。  更好的支持微服务理念,划分、细分服务之间的边界,比如lablel、pod等概念的引入。  对于Kubernetes的架构,可以参考官方文档。  大致由一些主要组件构成,包括Master节点上的kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、控制组件kubectl、状态存储etcd、Slave节点上的kubelet、kube-proxy,以及底层的网络支持(可以用Flannel、OpenVSwitch、Weave等)。  看上去也是微服务的架构设计,不过目前还不能很好支持单个服务的横向伸缩,但这个会在Kubernetes的未来版本中解决。  2.Kubernetes的主要特性  会从网络、服务发现、负载均衡、资源管理、高可用、存储、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性->由于时间有限,只能简单一些了。  另外,对于服务发现、高可用和监控的一些更详细的介绍,感兴趣的朋友可以通过这篇文章了解。  1)网络  Kubernetes的网络方式主要解决以下几个问题:  a.紧耦合的容器之间通信,通过Pod和localhost访问解决。  b.Pod之间通信,建立通信子网,比如隧道、路由,Flannel、OpenvSwitch、Weave。  c.Pod和Service,以及外部系统和Service的通信,引入Service解决。  Kubernetes的网络会给每个Pod分配一个IP地址,不需要在Pod之间建立链接,也基本不需要去处理容器和主机之间的端口映射。  注意:Pod重建后,IP会被重新分配,所以内网通信不要依赖PodIP;通过Service环境变量或者DNS解决。  2)服务发现及负载均衡  kube-proxy和DNS,在v1之前,Service含有字段portalip和publicIPs,分别指定了服务的虚拟ip和服务的出口机ip,publicIPs可任意指定成集群中任意包含kube-proxy的节点,可多个。portalIp通过NAT的方式跳转到container的内网地址。在v1版本中,publicIPS被约定废除,标记为deprecatedPublicIPs,仅用作向后兼容,portalIp也改为ClusterIp,而在serviceport定义列表里,增加了nodePort项,即对应node上映射的服务端口。  DNS服务以addon的方式,需要安装skydns和kube2dns。kube2dns会通过读取KubernetesAPI获取服务的clusterIP和port信息,同时以watch的方式检查service的变动,及时收集变动信息,并将对于的ip信息提交给etcd存档,而skydns通过etcd内的DNS记录信息,开启53端口对外提供服务。大概的DNS的域名记录是servicename.namespace.tenx.domain,“tenx.domain”是提前设置的主域名。  注意:kube-proxy在集群规模较大以后,可能会有访问的性能问题,可以考虑用其他方式替换,比如HAProxy,直接导流到Service的endpints或者Pods上。Kubernetes官方也在修复这个问题。  3)资源管理  有3个层次的资源限制方式,分别在Container、Pod、Namespace层次。Container层次主要利用容器本身的支持,比如Docker对CPU、内存、磁盘、网络等的支持;Pod方面可以限制系统内创建Pod的资源范围,比如最大或者最小的CPU、memory需求;Namespace层次就是对用户级别的资源限额了,包括CPU、内存,还可以限定Pod、rc、service的数量。  资源管理模型-》简单、通用、准确,并可扩展  目前的资源分配计算也相对简单,没有什么资源抢占之类的强大功能,通过每个节点上的资源总量、以及已经使用的各种资源加权和,来计算某个Pod优先非配到哪些节点,还没有加入对节点实际可用资源的评估,需要自己的schedulerplugin来支持。其实kubelet已经可以拿到节点的资源,只要进行收集计算即可,相信Kubernetes的后续版本会有支持。  4)高可用  主要是指Master节点的HA方式官方推荐利用etcd实现master选举,从多个Master中得到一个kube-apiserver保证至少有一个master可用,实现highavailability。对外以loadbalancer的方式提供入口。这种方式可以用作ha,但仍未成熟,据了解,未来会更新升级ha的功能。  一张图帮助大家理解:  也就是在etcd集群背景下,存在多个kube-apiserver,并用pod-master保证仅是主master可用。同时kube-sheduller和kube-controller-manager也存在多个,而且伴随着kube-apiserver同一时间只能有一套运行。  5)rollingupgrade  RC在开始的设计就是让rollingupgrade变的更容易,通过一个一个替换Pod来更新service,实现服务中断时间的最小化。基本思路是创建一个复本为1的新的rc,并逐步减少老的rc的复本、增加新的rc的复本,在老的rc数量为0时将其删除。  通过kubectl提供,可以指定更新的镜像、替换pod的时间间隔,也可以rollback当前正在执行的upgrade操作。  同样,Kuberntes也支持多版本同时部署,并通过lable来进行区分,在service不变的情况下,调整支撑服务的Pod,测试、监控新Pod的工作情况。  6)存储  大家都知道容器本身一般不会对数据进行持久化处理,在Kubernetes中,容器异常退出,kubelet也只是简单的基于原有镜像重启一个新的容器。另外,如果我们在同一个Pod中运行多个容器,经常会需要在这些容器之间进行共享一些数据。Kuberenetes的Volume就是主要来解决上面两个基础问题的。  Docker也有Volume的概念,但是相对简单,而且目前的支持很有限,Kubernetes对Volume则有着清晰定义和广泛的支持。其中最核心的理念:Volume只是一个目录,并可以被在同一个Pod中的所有容器访问。而这个目录会是什么样,后端用什么介质和里面的内容则由使用的特定Volume类型决定。  创建一个带Volume的Pod:  spec.volumes指定这个Pod需要的volume信息spec.containers.volumeMounts指定哪些container需要用到这个VolumeKubernetes对Volume的支持非常广泛,有很多贡献者为其添加不同的存储支持,也反映出Kubernetes社区的活跃程度。  emptyDir随Pod删除,适用于临时存储、灾难恢复、共享运行时数据,支持RAM-backedfilesystemhostPath类似于Docker的本地Volume用于访问一些本地资源(比如本地Docker)。  gcePersistentDiskGCEdisk-只有在GoogleCloudEngine平台上可用。  awsElasticBlockStore类似于GCEdisk节点必须是AWSEC2的实例nfs-支持网络文件系统。  rbd-RadosBlockDevice-Ceph  secret用来通过KubernetesAPI向Pod传递敏感信息,使用tmpfs(aRAM-backedfilesystem)  persistentVolumeClaim-从抽象的PV中申请资源,而无需关心存储的提供方  glusterfs  iscsi  gitRepo  根据自己的需求选择合适的存储类型,反正支持的够多,总用一款适合的:)  7)安全  一些主要原则:  基础设施模块应该通过APIserver交换数据、修改系统状态,而且只有APIserver可以访问后端存储(etcd)。  把用户分为不同的角色:Developers/ProjectAdmins/Administrators。  允许Developers定义secrets对象,并在pod启动时关联到相关容器。  以secret为例,如果kubelet要去pull私有镜像,那么Kubernetes支持以下方式:  通过dockerlogin生成.dockercfg文件,进行全局授权。  通过在每个namespace上创建用户的secret对象,在创建Pod时指定imagePullSecrets属性(也可以统一设置在serviceAcouunt上),进行授权。  认证(Authentication)  APIserver支持证书、token、和基本信息三种认证方式。  授权(Authorization)  通过apiserver的安全端口,authorization会应用到所有http的请求上  AlwaysDeny、AlwaysAllow、ABAC三种模式,其他需求可以自己实现Authorizer接口。  8)监控  比较老的版本Kubernetes需要外接cadvisor主要功能是将node主机的containermetrics抓取出来。在较新的版本里,cadvior功能被集成到了kubelet组件中,kubelet在与docker交互的同时,对外提供监控服务。  Kubernetes集群范围内的监控主要由kubelet、heapster和storagebackend(如influxdb)构建。Heapster可以在集群范围获取metrics和事件数据。它可以以pod的方式运行在k8s平台里,也可以单独运行以standalone的方式。  注意:heapster目前未到1.0版本,对于小规模的集群监控比较方便。但对于较大规模的集群,heapster目前的cache方式会吃掉大量内存。因为要定时获取整个集群的容器信息,信息在内存的临时存储成为问题,再加上heaspter要支持api获取临时metrics,如果将heapster以pod方式运行,很容易出现OOM。所以目前建议关掉cache并以standalone的方式独立出k8s平台。 答案来源网络,供您参考

问问小秘 2019-12-02 02:13:31 0 浏览量 回答数 0

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我们先从整体上看一下Kubernetes的一些理念和基本架构,然后从网络、资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可用、rollingupgrade、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性。  当然也会包括一些需要注意的问题。主要目的是帮助大家快速理解Kubernetes的主要功能,今后在研究和使用这个具的时候有所参考和帮助。  1.Kubernetes的一些理念:  用户不需要关心需要多少台机器,只需要关心软件(服务)运行所需的环境。以服务为中心,你需要关心的是api,如何把大服务拆分成小服务,如何使用api去整合它们。  保证系统总是按照用户指定的状态去运行。  不仅仅提给你供容器服务,同样提供一种软件系统升级的方式;在保持HA的前提下去升级系统是很多用户最想要的功能,也是最难实现的。  那些需要担心和不需要担心的事情。  更好的支持微服务理念,划分、细分服务之间的边界,比如lablel、pod等概念的引入。  对于Kubernetes的架构,可以参考官方文档。  大致由一些主要组件构成,包括Master节点上的kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、控制组件kubectl、状态存储etcd、Slave节点上的kubelet、kube-proxy,以及底层的网络支持(可以用Flannel、OpenVSwitch、Weave等)。  看上去也是微服务的架构设计,不过目前还不能很好支持单个服务的横向伸缩,但这个会在Kubernetes的未来版本中解决。  2.Kubernetes的主要特性  会从网络、服务发现、负载均衡、资源管理、高可用、存储、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性->由于时间有限,只能简单一些了。  另外,对于服务发现、高可用和监控的一些更详细的介绍,感兴趣的朋友可以通过这篇文章了解。  1)网络  Kubernetes的网络方式主要解决以下几个问题:  a.紧耦合的容器之间通信,通过Pod和localhost访问解决。  b.Pod之间通信,建立通信子网,比如隧道、路由,Flannel、OpenvSwitch、Weave。  c.Pod和Service,以及外部系统和Service的通信,引入Service解决。  Kubernetes的网络会给每个Pod分配一个IP地址,不需要在Pod之间建立链接,也基本不需要去处理容器和主机之间的端口映射。  注意:Pod重建后,IP会被重新分配,所以内网通信不要依赖PodIP;通过Service环境变量或者DNS解决。  2)服务发现及负载均衡  kube-proxy和DNS,在v1之前,Service含有字段portalip和publicIPs,分别指定了服务的虚拟ip和服务的出口机ip,publicIPs可任意指定成集群中任意包含kube-proxy的节点,可多个。portalIp通过NAT的方式跳转到container的内网地址。在v1版本中,publicIPS被约定废除,标记为deprecatedPublicIPs,仅用作向后兼容,portalIp也改为ClusterIp,而在serviceport定义列表里,增加了nodePort项,即对应node上映射的服务端口。  DNS服务以addon的方式,需要安装skydns和kube2dns。kube2dns会通过读取KubernetesAPI获取服务的clusterIP和port信息,同时以watch的方式检查service的变动,及时收集变动信息,并将对于的ip信息提交给etcd存档,而skydns通过etcd内的DNS记录信息,开启53端口对外提供服务。大概的DNS的域名记录是servicename.namespace.tenx.domain,“tenx.domain”是提前设置的主域名。  注意:kube-proxy在集群规模较大以后,可能会有访问的性能问题,可以考虑用其他方式替换,比如HAProxy,直接导流到Service的endpints或者Pods上。Kubernetes官方也在修复这个问题。  3)资源管理  有3个层次的资源限制方式,分别在Container、Pod、Namespace层次。Container层次主要利用容器本身的支持,比如Docker对CPU、内存、磁盘、网络等的支持;Pod方面可以限制系统内创建Pod的资源范围,比如最大或者最小的CPU、memory需求;Namespace层次就是对用户级别的资源限额了,包括CPU、内存,还可以限定Pod、rc、service的数量。  资源管理模型-》简单、通用、准确,并可扩展  目前的资源分配计算也相对简单,没有什么资源抢占之类的强大功能,通过每个节点上的资源总量、以及已经使用的各种资源加权和,来计算某个Pod优先非配到哪些节点,还没有加入对节点实际可用资源的评估,需要自己的schedulerplugin来支持。其实kubelet已经可以拿到节点的资源,只要进行收集计算即可,相信Kubernetes的后续版本会有支持。  4)高可用  主要是指Master节点的HA方式官方推荐利用etcd实现master选举,从多个Master中得到一个kube-apiserver保证至少有一个master可用,实现highavailability。对外以loadbalancer的方式提供入口。这种方式可以用作ha,但仍未成熟,据了解,未来会更新升级ha的功能。  一张图帮助大家理解:  也就是在etcd集群背景下,存在多个kube-apiserver,并用pod-master保证仅是主master可用。同时kube-sheduller和kube-controller-manager也存在多个,而且伴随着kube-apiserver同一时间只能有一套运行。  5)rollingupgrade  RC在开始的设计就是让rollingupgrade变的更容易,通过一个一个替换Pod来更新service,实现服务中断时间的最小化。基本思路是创建一个复本为1的新的rc,并逐步减少老的rc的复本、增加新的rc的复本,在老的rc数量为0时将其删除。  通过kubectl提供,可以指定更新的镜像、替换pod的时间间隔,也可以rollback当前正在执行的upgrade操作。  同样,Kuberntes也支持多版本同时部署,并通过lable来进行区分,在service不变的情况下,调整支撑服务的Pod,测试、监控新Pod的工作情况。  6)存储  大家都知道容器本身一般不会对数据进行持久化处理,在Kubernetes中,容器异常退出,kubelet也只是简单的基于原有镜像重启一个新的容器。另外,如果我们在同一个Pod中运行多个容器,经常会需要在这些容器之间进行共享一些数据。Kuberenetes的Volume就是主要来解决上面两个基础问题的。  Docker也有Volume的概念,但是相对简单,而且目前的支持很有限,Kubernetes对Volume则有着清晰定义和广泛的支持。其中最核心的理念:Volume只是一个目录,并可以被在同一个Pod中的所有容器访问。而这个目录会是什么样,后端用什么介质和里面的内容则由使用的特定Volume类型决定。  创建一个带Volume的Pod:  spec.volumes指定这个Pod需要的volume信息spec.containers.volumeMounts指定哪些container需要用到这个VolumeKubernetes对Volume的支持非常广泛,有很多贡献者为其添加不同的存储支持,也反映出Kubernetes社区的活跃程度。  emptyDir随Pod删除,适用于临时存储、灾难恢复、共享运行时数据,支持RAM-backedfilesystemhostPath类似于Docker的本地Volume用于访问一些本地资源(比如本地Docker)。  gcePersistentDiskGCEdisk-只有在GoogleCloudEngine平台上可用。  awsElasticBlockStore类似于GCEdisk节点必须是AWSEC2的实例nfs-支持网络文件系统。  rbd-RadosBlockDevice-Ceph  secret用来通过KubernetesAPI向Pod传递敏感信息,使用tmpfs(aRAM-backedfilesystem)  persistentVolumeClaim-从抽象的PV中申请资源,而无需关心存储的提供方  glusterfs  iscsi  gitRepo  根据自己的需求选择合适的存储类型,反正支持的够多,总用一款适合的:)  7)安全  一些主要原则:  基础设施模块应该通过APIserver交换数据、修改系统状态,而且只有APIserver可以访问后端存储(etcd)。  把用户分为不同的角色:Developers/ProjectAdmins/Administrators。  允许Developers定义secrets对象,并在pod启动时关联到相关容器。  以secret为例,如果kubelet要去pull私有镜像,那么Kubernetes支持以下方式:  通过dockerlogin生成.dockercfg文件,进行全局授权。  通过在每个namespace上创建用户的secret对象,在创建Pod时指定imagePullSecrets属性(也可以统一设置在serviceAcouunt上),进行授权。  认证(Authentication)  APIserver支持证书、token、和基本信息三种认证方式。  授权(Authorization)  通过apiserver的安全端口,authorization会应用到所有http的请求上  AlwaysDeny、AlwaysAllow、ABAC三种模式,其他需求可以自己实现Authorizer接口。  8)监控  比较老的版本Kubernetes需要外接cadvisor主要功能是将node主机的containermetrics抓取出来。在较新的版本里,cadvior功能被集成到了kubelet组件中,kubelet在与docker交互的同时,对外提供监控服务。  Kubernetes集群范围内的监控主要由kubelet、heapster和storagebackend(如influxdb)构建。Heapster可以在集群范围获取metrics和事件数据。它可以以pod的方式运行在k8s平台里,也可以单独运行以standalone的方式。  注意:heapster目前未到1.0版本,对于小规模的集群监控比较方便。但对于较大规模的集群,heapster目前的cache方式会吃掉大量内存。因为要定时获取整个集群的容器信息,信息在内存的临时存储成为问题,再加上heaspter要支持api获取临时metrics,如果将heapster以pod方式运行,很容易出现OOM。所以目前建议关掉cache并以standalone的方式独立出k8s平台。 “答案来源于网络,供您参考” 希望以上信息可以帮到您!

牧明 2019-12-02 02:16:53 0 浏览量 回答数 0

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我们先从整体上看一下Kubernetes的一些理念和基本架构, 然后从网络、 资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可用、rolling upgrade、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性。 当然也会包括一些需要注意的问题。主要目的是帮助大家快速理解 Kubernetes的主要功能,今后在研究和使用这个具的时候有所参考和帮助。 1.Kubernetes的一些理念: 用户不需要关心需要多少台机器,只需要关心软件(服务)运行所需的环境。以服务为中心,你需要关心的是api,如何把大服务拆分成小服务,如何使用api去整合它们。 保证系统总是按照用户指定的状态去运行。 不仅仅提给你供容器服务,同样提供一种软件系统升级的方式;在保持HA的前提下去升级系统是很多用户最想要的功能,也是最难实现的。 那些需要担心和不需要担心的事情。 更好的支持微服务理念,划分、细分服务之间的边界,比如lablel、pod等概念的引入。 对于Kubernetes的架构,可以参考官方文档。 大致由一些主要组件构成,包括Master节点上的kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、控制组件kubectl、状态存储etcd、Slave节点上的kubelet、kube-proxy,以及底层的网络支持(可以用Flannel、OpenVSwitch、Weave等)。 看上去也是微服务的架构设计,不过目前还不能很好支持单个服务的横向伸缩,但这个会在 Kubernetes 的未来版本中解决。 2.Kubernetes的主要特性 会从网络、服务发现、负载均衡、资源管理、高可用、存储、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性 -> 由于时间有限,只能简单一些了。 另外,对于服务发现、高可用和监控的一些更详细的介绍,感兴趣的朋友可以通过这篇文章了解。 1)网络 Kubernetes的网络方式主要解决以下几个问题: a. 紧耦合的容器之间通信,通过 Pod 和 localhost 访问解决。 b. Pod之间通信,建立通信子网,比如隧道、路由,Flannel、Open vSwitch、Weave。 c. Pod和Service,以及外部系统和Service的通信,引入Service解决。 Kubernetes的网络会给每个Pod分配一个IP地址,不需要在Pod之间建立链接,也基本不需要去处理容器和主机之间的端口映射。 注意:Pod重建后,IP会被重新分配,所以内网通信不要依赖Pod IP;通过Service环境变量或者DNS解决。 2) 服务发现及负载均衡 kube-proxy和DNS, 在v1之前,Service含有字段portalip 和publicIPs, 分别指定了服务的虚拟ip和服务的出口机ip,publicIPs可任意指定成集群中任意包含kube-proxy的节点,可多个。portalIp 通过NAT的方式跳转到container的内网地址。在v1版本中,publicIPS被约定废除,标记为deprecatedPublicIPs,仅用作向后兼容,portalIp也改为ClusterIp, 而在service port 定义列表里,增加了nodePort项,即对应node上映射的服务端口。 DNS服务以addon的方式,需要安装skydns和kube2dns。kube2dns会通过读取Kubernetes API获取服务的clusterIP和port信息,同时以watch的方式检查service的变动,及时收集变动信息,并将对于的ip信息提交给etcd存档,而skydns通过etcd内的DNS记录信息,开启53端口对外提供服务。大概的DNS的域名记录是servicename.namespace.tenx.domain, "tenx.domain"是提前设置的主域名。 注意:kube-proxy 在集群规模较大以后,可能会有访问的性能问题,可以考虑用其他方式替换,比如HAProxy,直接导流到Service 的endpints 或者 Pods上。Kubernetes官方也在修复这个问题。 3)资源管理 有3 个层次的资源限制方式,分别在Container、Pod、Namespace 层次。Container层次主要利用容器本身的支持,比如Docker 对CPU、内存、磁盘、网络等的支持;Pod方面可以限制系统内创建Pod的资源范围,比如最大或者最小的CPU、memory需求;Namespace层次就是对用户级别的资源限额了,包括CPU、内存,还可以限定Pod、rc、service的数量。 资源管理模型 -》 简单、通用、准确,并可扩展 目前的资源分配计算也相对简单,没有什么资源抢占之类的强大功能,通过每个节点上的资源总量、以及已经使用的各种资源加权和,来计算某个Pod优先非配到哪些节点,还没有加入对节点实际可用资源的评估,需要自己的scheduler plugin来支持。其实kubelet已经可以拿到节点的资源,只要进行收集计算即可,相信Kubernetes的后续版本会有支持。 4)高可用 主要是指Master节点的 HA方式 官方推荐 利用etcd实现master 选举,从多个Master中得到一个kube-apiserver 保证至少有一个master可用,实现high availability。对外以loadbalancer的方式提供入口。这种方式可以用作ha,但仍未成熟,据了解,未来会更新升级ha的功能。 一张图帮助大家理解: 也就是在etcd集群背景下,存在多个kube-apiserver,并用pod-master保证仅是主master可用。同时kube-sheduller和kube-controller-manager也存在多个,而且伴随着kube-apiserver 同一时间只能有一套运行。 5) rolling upgrade RC 在开始的设计就是让rolling upgrade变的更容易,通过一个一个替换Pod来更新service,实现服务中断时间的最小化。基本思路是创建一个复本为1的新的rc,并逐步减少老的rc的复本、增加新的rc的复本,在老的rc数量为0时将其删除。 通过kubectl提供,可以指定更新的镜像、替换pod的时间间隔,也可以rollback 当前正在执行的upgrade操作。 同样, Kuberntes也支持多版本同时部署,并通过lable来进行区分,在service不变的情况下,调整支撑服务的Pod,测试、监控新Pod的工作情况。 6)存储 大家都知道容器本身一般不会对数据进行持久化处理,在Kubernetes中,容器异常退出,kubelet也只是简单的基于原有镜像重启一个新的容器。另外,如果我们在同一个Pod中运行多个容器,经常会需要在这些容器之间进行共享一些数据。Kuberenetes 的 Volume就是主要来解决上面两个基础问题的。 Docker 也有Volume的概念,但是相对简单,而且目前的支持很有限,Kubernetes对Volume则有着清晰定义和广泛的支持。其中最核心的理念:Volume只是一个目录,并可以被在同一个Pod中的所有容器访问。而这个目录会是什么样,后端用什么介质和里面的内容则由使用的特定Volume类型决定。 创建一个带Volume的Pod: spec.volumes 指定这个Pod需要的volume信息 spec.containers.volumeMounts 指定哪些container需要用到这个Volume Kubernetes对Volume的支持非常广泛,有很多贡献者为其添加不同的存储支持,也反映出Kubernetes社区的活跃程度。 emptyDir 随Pod删除,适用于临时存储、灾难恢复、共享运行时数据,支持 RAM-backed filesystemhostPath 类似于Docker的本地Volume 用于访问一些本地资源(比如本地Docker)。 gcePersistentDisk GCE disk - 只有在 Google Cloud Engine 平台上可用。 awsElasticBlockStore 类似于GCE disk 节点必须是 AWS EC2的实例 nfs - 支持网络文件系统。 rbd - Rados Block Device - Ceph secret 用来通过Kubernetes API 向Pod 传递敏感信息,使用 tmpfs (a RAM-backed filesystem) persistentVolumeClaim - 从抽象的PV中申请资源,而无需关心存储的提供方 glusterfs iscsi gitRepo 根据自己的需求选择合适的存储类型,反正支持的够多,总用一款适合的 :) 7)安全 一些主要原则: 基础设施模块应该通过API server交换数据、修改系统状态,而且只有API server可以访问后端存储(etcd)。 把用户分为不同的角色:Developers/Project Admins/Administrators。 允许Developers定义secrets 对象,并在pod启动时关联到相关容器。 以secret 为例,如果kubelet要去pull 私有镜像,那么Kubernetes支持以下方式: 通过docker login 生成 .dockercfg 文件,进行全局授权。 通过在每个namespace上创建用户的secret对象,在创建Pod时指定 imagePullSecrets 属性(也可以统一设置在serviceAcouunt 上),进行授权。 认证 (Authentication) API server 支持证书、token、和基本信息三种认证方式。 授权 (Authorization) 通过apiserver的安全端口,authorization会应用到所有http的请求上 AlwaysDeny、AlwaysAllow、ABAC三种模式,其他需求可以自己实现Authorizer接口。 8)监控 比较老的版本Kubernetes需要外接cadvisor主要功能是将node主机的container metrics抓取出来。在较新的版本里,cadvior功能被集成到了kubelet组件中,kubelet在与docker交互的同时,对外提供监控服务。 Kubernetes集群范围内的监控主要由kubelet、heapster和storage backend(如influxdb)构建。Heapster可以在集群范围获取metrics和事件数据。它可以以pod的方式运行在k8s平台里,也可以单独运行以standalone的方式。 注意: heapster目前未到1.0版本,对于小规模的集群监控比较方便。但对于较大规模的集群,heapster目前的cache方式会吃掉大量内存。因为要定时获取整个集群的容器信息,信息在内存的临时存储成为问题,再加上heaspter要支持api获取临时metrics,如果将heapster以pod方式运行,很容易出现OOM。所以目前建议关掉cache并以standalone的方式独立出k8s平台。 此答案来源于网络,希望对你有所帮助。

养狐狸的猫 2019-12-02 02:13:33 0 浏览量 回答数 0

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男刊 2019-12-01 21:33:34 7934 浏览量 回答数 2
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