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    同时多线程多少钱

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ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(rowList.size()) 放到FOR 的外边去,,  线程池 一个就行了 ######正解,几万行的话会有几万个线程池。神也扛不住啊。######1你代码exec作用范围错了 2你这样写估计都没有批量提交效率高,同时数据库链接容易堵塞。 3建议你用一个线程读取excel一定数量后放到集合里,另外一个线程从集合里取出一定量的数据然后提交数据到数据库######是等待线程吧 ###### 第一, 创建线程池为什么在for循环里面?  你现在的代码如果xsl里面有100条数据,那么将会创建100*100=10000个线程。。。oh my god! 第二, 并不是说有多少条数据就要创建多少个线程,如果xsl里面有10000条数据,难不成要创建10000个线程?  所以你这里线程池里线程个数不要太大,我觉得10个就够了吧 ######回复 @找点钱过日子 : 根据实际情况来考虑线程池的大小,比如xsl里的文件平均有多少条数据,系统的配置如何等。 一般来说线程越多,同时处理的数据就越多,总的处理时间会断,但是也会带来CPU利用率的提高和JVM内存占用提高,负荷增大。######那线程池的大小应该设为多少比较好合适呢?###### 线程池就是用来解决短线程过多的问题。一个线程完成了一项任务后,重新放回线程池,等待执行新的任务。 ######不死才怪###### ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(rowList.size()) 行上,alt+↑ 同时,把rowList.size()改成固定数字,10或20就行了。 ######CPU核数*2######学习了###### 主线程调用 CountDownLatch doneSignal = new CountDownLatch(rowList.size()); 子线程里边sql语句执行完成后调用doneSignal.countDown(); 主线程调下面方法,同步阻塞等待所有子线程都调用上面的countDown方法,设置超时时间5秒,防止主线程死等。 doneSignal.await(5, TimeUnit.SECONDS); 这样所有子线程都执行完成之后,主线程才会继续执行。
kun坤 2020-06-07 14:10:50 0 浏览量 回答数 0

问题

围绕着内存数据库的4个流言

摘要:Yiftach 表示,历经数年,内存数据库的稳定性已得到了长足的发展,开发者应该理智地看待这个领域所存在的流言,比如内存计算是不可靠和不一致等。 【编者按】作者 ...
sunny夏筱 2019-12-01 21:46:19 7513 浏览量 回答数 3

问题

围绕着内存数据库的4个流言

摘要:Yiftach 表示,历经数年,内存数据库的稳定性已得到了长足的发展,开发者应该理智地看待这个领域所存在的流言,比如内存计算是不可靠和不一致等。 【编者按】作者...
doudou1 2019-12-01 21:17:05 9279 浏览量 回答数 0

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HashMap HashMap 底层是基于 数组 + 链表 组成的,不过在 jdk1.7 和 1.8 中具体实现稍有 不同 其实1.7一个很明显需要优化的地方就是: 当 Hash 冲突严重时,在桶上形成的链表会变的越来越长,这样在查询时的效 率就会越来越低;时间复杂度为 O(N)。 因此 1.8 中重点优化了这个查询效率。 1.8 HashMap 结构图 JDK 1.8 对 HashMap 进行了修改: 最大的不同就是利用了红黑树,其由数组+链表+红黑树组成。 JDK 1.7 中,查找元素时,根据 hash 值能够快速定位到数组的具体下标, 但之后需要顺着链表依次比较才能查找到需要的元素,时间复杂度取决于链 表的长度,为 O(N)。 为了降低这部分的开销,在 JDK 1.8 中,当链表中的元素超过 8 个以后,会 将链表转换为红黑树,在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度为 O(logN)。 JDK 1.8 使用 Node(1.7 为 Entry) 作为链表的数据结点,仍然包含 key, value,hash 和 next 四个属性。 红黑树的情况使用的是 TreeNode。 根据数组元素中,第一个结点数据类型是 Node 还是 TreeNode 可以判断该位 置下是链表还是红黑树。 核心成员变量于 1.7 类似,增加了核心变量,如下表。 属性说明TREEIFY_THRESHOLD用于判断是否需要将链表转换为红黑树的阈值,默认 为 8。 put步骤: 判断当前桶是否为空,空的就需要初始化(resize 中会判断是否进行初始 化)。 根据当前 key 的 hashcode 定位到具体的桶中并判断是否为空,为空表明没有 Hash 冲突就直接在当前位置创建一个新桶即可。 如果当前桶有值( Hash 冲突),那么就要比较当前桶中的 key、key 的 hashcode 与写入的 key 是否相等,相等就赋值给 e,在第 8 步的时候会统一进 行赋值及返回。 如果当前桶为红黑树,那就要按照红黑树的方式写入数据。 如果是个链表,就需要将当前的 key、value 封装成一个新节点写入到当前桶的 后面(形成链表)。 接着判断当前链表的大小是否大于预设的阈值,大于时就要转换为红黑树。 如果在遍历过程中找到 key 相同时直接退出遍历。 如果 e != null 就相当于存在相同的 key,那就需要将值覆盖。 后判断是否需要进行扩容. get 方法看起来就要简单许多了。 首先将 key hash 之后取得所定位的桶。 如果桶为空则直接返回 null 。 否则判断桶的第一个位置(有可能是链表、红黑树)的 key 是否为查询的 key,是 就直接返回 value。 如果第一个不匹配,则判断它的下一个是红黑树还是链表。 红黑树就按照树的查找方式返回值。 不然就按照链表的方式遍历匹配返回值。 从这两个核心方法(get/put)可以看出 1.8 中对大链表做了优化,修改为红黑树之 后查询效率直接提高到了 O(logn)。 但是 HashMap 原有的问题也都存在,比如在并发场景下使用时容易出现死循环。 但是为什么呢?简单分析下。 看过上文的还记得在 HashMap 扩容的时候会调用 resize() 方法,就是这里的并 发操作容易在一个桶上形成环形链表;这样当获取一个不存在的 key 时,计算出的 index 正好是环形链表的下标就会出现死循环。 如下图: HashTable HashTable 容器使用 synchronized来保证线程安全,但在线程竞争激烈的情况下 HashTable 的效 率非常低下。 当一个线程访问 HashTable 的同步方法时,其他线程访问 HashTable 的同步方 法可能会进入阻塞或轮询状态。 HashTable 容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因,是因为所有 访问它的线程都必须竞争同一把锁,假如容器里有多把锁,每一把锁用于锁容 器其中一部分数据,那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时,线程间就 不会存在锁竞争,从而可以有效的提高并发访问效率,这就是 ConcurrentHashMap(JDK 1.7) 使用的 锁分段技术。 ConcurrentHashMap 将数据分成一段一段的存储,然后给每一段数据配一把 锁,当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候,其他段的数据也能被其他 线程访问。 有些方法需要跨段,比如 size() 和 containsValue(),它们可能需要锁定整个表 而不仅仅是某个段,这需要按顺序锁定所有段,操作完毕后,又按顺序释放所 有段的锁。 按顺序 很重要,否则极有可能出现死锁,在 ConcurrentHashMap 内部,段数 组是 final 的,并且其成员变量实际也是 final 的,但是,仅仅是将数组声明为 final 的并不保证数组成员也是 final 的,需要实现上的保证。这可以确保不会 出现死锁,因为获得锁的顺序是固定的。 HashTable 的迭代器是强一致性的,而 ConcurrentHashMap 是弱一致的。 ConcurrentHashMap 的 get,clear,iterator 方法都是弱一致性的。 初识ConcurrentHashMap Concurrent翻译过来是并发的意思,字面理解它的作用是处理并发情况的 HashMap。 通过前面的学习,我们知道多线程并发下 HashMap 是不安全的(如死循环),更普遍 的是多线程并发下,由于堆内存对于各个线程是共享的,而 HashMap 的 put 方法 不是原子操作,假设Thread1先 put 值,然后 sleep 2秒(也可以是系统时间片切换失 去执行权),在这2秒内值被Thread2改了,Thread1“醒来”再 get 的时候发现已经不 是原来的值了,这就容易出问题。 那么如何避免这种多线程出错的情况呢? 常规思路就是给 HashMap 的 put 方法加锁(synchronized),保证同一个时刻只允 许一个线程拥有对 hashmap 有写的操作权限即可。然而假如线程1中操作耗时,其 他需要操作该 hashmap 的线程就需要在门口排队半天,严重影响用户体验, HashTable 就是这样子做的。 举个生活中的例子,很多银行除了存取钱,还支持存取贵重物品,贵重物品都放在 保险箱里,把 HashMap 和 HashTable 比作银行,结构: 把线程比作人,对应的情况如下: 多线程下用 HashMap 不确定性太高,有破产的风险,不能选;用 HashTable 不会 破产,但是用户体验不太好,那么怎样才能做到多人存取既不影响他人存值,又不 用排队呢? 有人提议搞个「银行者联盟」,多开几个像HashTable 这种「带锁」的银行就好 了,有多少人办理业务,就开多少个银行,一对一服务,这个区都是大老板,开银 行的成本都是小钱,于是「银行者联盟」成立了。 接下来的情况是这样的:比如用户A和用户B一起去银行存各自的项链,这个「银行 者联盟」操作后,然后对用户A说,1号银行现在没人你可以去那存,不用排队,然 后用户A就去1号银行存项链,1号银行把用户A接进门,马上拉闸,然后把用户A的 项链放在第x行第x个保险箱,等用户A办妥离开后,再开闸;对于用户B同理。此时 不管用户A和用户B在各自银行里面待多久都不会影响到彼此,不用担心自己的项链 被人偷换了。这就是ConcurrentHashMap的设计思路,用一个图来理解 从上图可以看出,此时锁的是对应的单个银行,而不是整个「银行者联盟」。分析 下这种设计的特点: 多个银行组成的「银行者联盟」 当有人来办理业务时,「银行者联盟」需要确定这个人去哪个银行 当此人去到指定银行办理业务后,该银行上锁,其他人不能同时执行修改操作,直 到此人离开后解锁. ConcurrentHashMap源码解析 ConcurrentHashMap 同样也分为 1.7 、1.8 版,两者在实现上略有不同。 先来看看 1.7 的实现,下面是结构图: 如图所示,是由 Segment 数组、HashEntry 组成,和 HashMap 一样,仍然是数组 加链表。主要是通过分段锁实现的。 关于分段锁 段Segment继承了重入锁ReentrantLock,有了锁的功能,每个锁控制的是一段, 当每个Segment越来越大时,锁的粒度就变得有些大了。 分段锁的优势在于保证在操作不同段 map 的时候可以并发执行,操作同段 map 的时候,进行锁的竞争和等待。这相对于直接对整个map同步 synchronized是有优势的。 缺点在于分成很多段时会比较浪费内存空间(不连续,碎片化); 操作map时竞争 同一个分段锁的概率非常小时,分段锁反而会造成更新等操作的长时间等待; 当 某个段很大时,分段锁的性能会下降。 1.7 已经解决了并发问题,并且能支持 N 个 Segment 这么多次数的并发,但依然存 在 HashMap 在 1.7 版本中的问题。 那就是查询遍历链表效率太低。 因此 1.8 做了一些数据结构上的调整。 首先来看下底层的组成结构: 其实和 1.8 HashMap 结构类似,当链表节点数超过指定阈值的话,也是会转换成红 黑树的,大体结构也是一样的。 那么 JDK 1.8 ConcurrentHashMap 到底是如何实现线程安全的? 答案:其中抛弃了原有的Segment 分段锁,而采用了 CAS + synchronized 来保证 并发安全性。(cas:比较并替换) **① 基本组成 ** 抛弃了 JDK 1.7 中原有的 Segment 分段锁,而采用了 CAS + synchronized 来 保证并发安全性。 将JDK 1.7 中存放数据的 HashEntry 改为 Node,但作用是相同的。、 我们来看看 ConcurrentHashMap 的几个重要属性. 重要组成元素 Node:链表中的元素为 Node 对象。他是链表上的一个节点,内部存储了 key、 value 值,以及他的下一 个节点的引用。这样一系列的 Node 就串成一串,组成一 个链表。 ForwardingNode:当进行扩容时,要把链表迁移到新的哈希表,在做这个操作 时,会在把数组中的头节点替换为 ForwardingNode 对象。ForwardingNode 中不 保存 key 和 value,只保存了扩容后哈希表 (nextTable)的引用。此时查找相应 node 时,需要去 nextTable 中查找。 TreeBin:当链表转为红黑树后,数组中保存的引用为 TreeBin,TreeBin 内部不保 存 key/value,他保存了 TreeNode 的 list 以及红黑树 root。 TreeNode:红黑树的节点。 **② put 方法过程 ** 存储结构定义了容器的 “形状”,那容器内的东西按照什么规则来放呢?换句话讲, 某个 key 是按 照什么逻辑放入容器的对应位置呢? 我们假设要存入的 key 为对象 x,这个过程如下 : 1、通过对象 x 的 hashCode () 方法获取其 hashCode; 2、将 hashCode 映射到数组的某个位置上; 3、把该元素存储到该位置的链表中。 put 方法用来把一个键值对存储到 map 中。代码如下: 实际调用的是 putVal 方 法,第三个参数传入 false,控制 key 存在时覆盖原来的值。 请先看完代码注释,有个大致的了解,然后我们更加详细的学习一下: 判断存储的 key、value 是否为空,若为空,则抛出异常,否则,进入步骤 2。 计算 key 的 hash 值,随后进入自旋,该自旋可以确保成功插入数据,若 table 表为空或者长度为 0,则初始化 table 表,否则,进入步骤 3。 根据 key 的 hash 值取出 table 表中的结点元素,若取出的结点为空(该桶为 空),则使用 CAS 将 key、value、hash 值生成的结点放入桶中。否则,进入 步骤 4。 若该结点的的 hash 值为 MOVED(-1),则对该桶中的结点进行转移,否则, 进入步骤 5。 5 . 对桶中的第一个结点(即 table 表中的结点)进行加锁,对该桶进行遍历,桶中 的结点的 hash 值与 key 值与给定的 hash 值和 key 值相等,则根据标识选择是 否进行更新操作(用给定的 value 值替换该结点的 value 值),若遍历完桶仍 没有找到 hash 值与 key 值和指定的 hash 值与 key 值相等的结点,则直接新生 一个结点并赋值为之前后一个结点的下一个结点。进入步骤 6。 若 binCount 值达到红黑树转化的阈值,则将桶中的结构转化为红黑树存储, 后,增加 binCount 的值。 如果桶中的第一个元素的 hash 值大于 0,说明是链表结构,则对链表插入或者 更新。 如果桶中的第一个元素是 TreeBin,说明是红黑树结构,则按照红黑树的方式进 行插入或者更新。 在锁的保护下,插入或者更新完毕后,如果是链表结构,需要判断链表中元素 的数量是否超过 8(默认),一旦超过,就需要考虑进行数组扩容,或者是链表 转红黑树。 扩容 什么时候会扩容? 使用put()添加元素时会调用addCount(),内部检查sizeCtl看是否需要扩容。 tryPresize()被调用,此方法被调用有两个调用点: 链表转红黑树(put()时检查)时如果table容量小于64(MIN_TREEIFY_CAPACITY),则会 触发扩容。 调用putAll()之类一次性加入大量元素,会触发扩容。 addCount() addCount()与tryPresize()实现很相似,我们先以addCount()分析下扩容逻辑: **1.链表转红黑树 ** 首先我们要理解为什么 Map 需要扩容,这是因为我们采用哈希表存储数据,当固定 大小的哈希表存 储数据越来越多时,链表长度会越来越长,这会造成 put 和 get 的 性能下降。此时我们希望哈希表中多一些桶位,预防链表继续堆积的更长。 ConcurrentHashMap 有链表转红黑树的操作,以提高查找的速度,红黑树时间复 杂度为 O (logn),而链表是 O (n/2),因此只在 O (logn)<O (n/2) 时才会进行转换, 也就是以 8 作为分界点。 接下来我们分析 treeifyBin 方法代码,这个代码中会选择是把此时保存数据所在的 链表转为红黑树,还是对整个哈希表扩容。 treeifyBin 不一定就会进行红黑树转换,也可能是仅仅做数组扩容。 构造完TreeBin这个空节点之后,就开始构造红黑树,首先是第一个节点,左右 子节点设置为空,作为红黑树的root节点,设置为黑色,父节点为空。 然后在每次添加完一个节点之后,都会调用balanceInsertion方法来维持这是一 个红黑树的属性和平衡性。红黑树所有操作的复杂度都是O(logn),所以当元素量比 较大的时候,效率也很高。 **数组扩容 ** 我们大致了解了 ConcurrentHashMap 的存储结构,那么我们思考一个问题,当数 组中保存的链表越来越多,那么再存储进来的元素大概率会插入到现有的链表中, 而不是使用数组中剩下的空位。 这样会造成数组中保存的链表越来越长,由此导致 哈希表查找速度下降,从 O (1) 慢慢趋近于链表 的时间复杂度 O (n/2),这显然违背 了哈希表的初衷。 所以 ConcurrentHashMap 会做一个操作, 称为扩容。也就是把数组长度变大,增 加更多的空位出来,终目的就是预防链表过长,这样查找的时间复杂度才会趋向于 O (1)。扩容的操作并不会在数组没有空位时才进行,因为在桶位快满时, 新保存元 素更大的概率会命中已经使用的位置,那么可能后几个桶位很难被使用,而链表却 越来 越长了。ConcurrentHashMap 会在更合适的时机进行扩容,通常是在数组中 75% 的位置被使用 时。 其实以上内容和 HashMap 类似,ConcurrentHashMap 此外提供了线程安全的保 证,它主要是通 过 CAS 和 Synchronized 关键字来实现,我们在源码分析中再详细 来看。 我们做一下总结: 1、ConcurrentHashMap 采用数组 + 链表 + 红黑树的存储结构; 2、存入的 Key 值通过自己的 hashCode 映射到数组的相应位置; 3、ConcurrentHashMap 为保障查询效率,在特定的时候会对数据增加长度,这个 操作叫做扩容; 4、当链表长度增加到 8 时,可能会触发链表转为红黑树(数组长度如果小于 64, 优先扩容,具体 看后面源码分析)。 接下来,我们的源码分析就从 ConcurrentHashMap 的构成、保存元素、哈希算 法、扩容、查找数 据这几个方面来进行 扩容后数组容量为原来的 2 倍。 **数据迁移( 扩容时的线程安全) ** ConcurrentHashMap 的扩容时机和 HashMap 相同,都是在 put 方法的后一步 检查是否需要扩容,如果需要则进行扩容,但两者扩容的过程完全不同, ConcurrentHashMap 扩容的方法叫做 transfer,从 put 方法的 addCount 方法进 去,就能找到 transfer 方法,transfer 方法的主要思路是: 首先需要把老数组的值全部拷贝到扩容之后的新数组上,先从数组的队尾开始 拷贝; 拷贝数组的槽点时,先把原数组槽点锁住,保证原数组槽点不能操作,成功拷 贝到新数组时,把 原数组槽点赋值为转移节点; 这时如果有新数据正好需要 put 到此槽点时,发现槽点为转移节点,就会一直 等待,所以在扩容完成之前,该槽点对应的数据是不会发生变化的; 从数组的尾部拷贝到头部,每拷贝成功一次,就把原数组中的节点设置成转移 节点; 直到所有数组数据都拷贝到新数组时,直接把新数组整个赋值给数组容器,拷 贝完成 putTreeVal()与此方法遍历方式类似不再介绍。  ④ get 方法过程 ConcurrentHashMap 读的话,就比较简单,先获取数组的下标,然后通过判断数 组下标的 key 是 否和我们的 key 相等,相等的话直接返回,如果下标的槽点是链表 或红黑树的话,分别调用相应的 查找数据的方法,整体思路和 HashMap 很像,源 码如下: 计算 hash 值。 根据 hash 值找到数组对应位置: (n – 1) & h。 根据该位置处结点性质进行相应查找。 如果该位置为 null,那么直接返回 null。 如果该位置处的结点刚好就是需要的,返回该结点的值即可。 如果该位置结点的 hash 值小于 0,说明正在扩容,或者是红黑树。 如果以上 3 条都不满足,那就是链表,进行遍历比对即可。 ** 初始化数组 ** 数组初始化时,首先通过自旋来保证一定可以初始化成功,然后通过 CAS 设置 SIZECTL 变量的值,来保证同一时刻只能有一个线程对数组进行初始化,CAS 成功 之后,还会再次判断当前数组是否已经初始化完成,如果已经初始化完成,就不会 再次初始化,通过自旋 + CAS + 双重 check 等 手段保证了数组初始化时的线程安 全,源码如下: 里面有个关键的值 sizeCtl,这个值有多个含义。 1、-1 代表有线程正在创建 table; 2、-N 代表有 N-1 个线程正在复制 table; 3、在 table 被初始化前,代表 根据构造函数传入的值计算出的应被初始化的大小; 4、在 table 被初始化后,则被 设置为 table 大小 的 75%,代表 table 的容量(数组容量)。 initTable 中使用到 1 和 4,2 和 3 在其它方法中会有使用。下面我们可以先看下 ConcurrentHashMap 的构造方法,里面会使用上面的 3 最后来回顾总结下HashMap和ConcurrentHashMap对比 ConcurrentHashMap 和 HashMap 两者的相同之处: 1.数组、链表结构几乎相同,所以底层对数据结构的操作思路是相同的(只是思路 相同,底层实现 不同); 2.都实现了 Map 接口,继承了 AbstractMap 抽象类,所以大多数的方法也都是相 同的, HashMap 有的方法,ConcurrentHashMap 几乎都有,所以当我们需要从 HashMap 切换到 ConcurrentHashMap 时,无需关心两者之间的兼容问题 不同点: 1.红黑树结构略有不同,HashMap 的红黑树中的节点叫做 TreeNode,TreeNode 不仅仅有属 性,还维护着红黑树的结构,比如说查找,新增等等; ConcurrentHashMap 中红黑树被拆分成 两块,TreeNode 仅仅维护的属性和查找 功能,新增了 TreeBin,来维护红黑树结构,并负责根 节点的加锁和解锁; 2.新增 ForwardingNode (转移)节点,扩容的时候会使用到,通过使用该节点, 来保证扩容时的线程安全。
剑曼红尘 2020-03-25 11:21:44 0 浏览量 回答数 0

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开放存储服务(OSS)工具推荐集合

开放存储服务(OSS)工具推荐集合 官方推荐工具/插件: cloudfs4oss 基于linux的磁盘映射工具 下载链接 : linux版本地址 工具介绍࿱...
否极泰来 2019-12-01 21:58:54 21142 浏览量 回答数 2

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【Java学习全家桶】1460道Java热门问题,阿里百位技术专家答疑解惑

阿里极客公益活动: 或许你挑灯夜战只为一道难题 或许你百思不解只求一个答案 或许你绞尽脑汁只因一种未知 那么他们来了,阿里系技术专家来云栖问答为你解答技术难题了 他们用户自己手中的技术来帮助用户成长 本次活动特邀百位阿里技术专家对Java常...
管理贝贝 2019-12-01 20:07:15 27612 浏览量 回答数 19

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Java Java核心技术·卷 I(原书第10版)| Core Java Volume 讲的很全面,书中的代码示例都很好,很适合Java入门。 但是作者不太厚道的是把现在没人用的GUI编程放在了第一卷,基本上10~13章是可以不用读的。 Java性能权威指南|Java Performance: The Definitive Guide 市面上介绍Java的书有很多,但专注于Java性能的并不多,能游刃有余地展示Java性能优化难点的更是凤毛麟角,本书即是其中之一。 通过使用JVM和Java平台,以及Java语言和应用程序接口,本书详尽讲解了Java性能调优的相关知识,帮助读者深入理解Java平台性能的各个方面,最终使程序如虎添翼。 实战Java高并发程序设计|葛一鸣 由部分段落的行文来看,搬了官方文档。 也有一些第一人称的叙述和思考,也能看出作者也是花了一点心思的。胜在比较基础,涉及到的知识点也还很全面(讲到了流水线计算和并发模型这些边边角角的),但是由于是编著,全书整体上不够统一和深入,适合作为学习高并发的第一本工具书。 Java 8实战 对Java8的新特性讲解的十分到位,尤其是lamdba表达式和流的操作。 再者对于Java8并发处理很有独到见解。对于并行数据处理和组合式异步编程还需要更深的思考才能更加掌握。 推荐给再用java8但没有去真正了解的人看,有很多你不知道的细节、原理和类库设计者的用心良苦在里面、内容没有很难,抽出几个小时就能看完,花费的时间和收获相比,性价比很高。 Java并发编程实战 先不谈本书的内容如何,光书名就足够吸引不少目光。“并发”这个词在Java世界里往往和“高级、核心”等字眼相联系起来,就冲着这两个字,都将勾起软件工程师们埋藏在心底那种对技术的探索欲和对高级API的驾驭感。 程序员嘛,多少都有点职业病。其实Java对“并发”优化从未停止过,从5.0到7.0,几乎每个版本的新特性里,都会针对前一版本在“并发”上有所改进。这种改进包括提供更丰富的API接口、JVM底层性能优化等诸多方面。 Thinking in Java 很美味的一本书,不仅有icecreamm,sundae,sandwich,还有burrito!真是越看越饿啊~ Effective Java中文版(第3版)|Effective Java Third Edition Java 高阶书籍,小白劝退。介绍了关于Java 编程的90个经验技巧。 作者功力非常强悍,导致这本书有时知识面迁移很广。总之,非常适合有一定Java开发经验的人阅读提升。 深入理解Java虚拟机(第3版)| 周志明 浅显易懂。最重要的是开启一扇理解虚拟机的大门。 内存管理机制与Java内存模型、高效并发这三章是特别实用的。 Java虚拟机规范(Java SE 8版)|爱飞翔、周志明 整本书就觉得第二章的方法字节码执行流程,第四章的前8节和第五章能看懂一些。其他的过于细致和琐碎了。 把Java字节码讲的很清楚了,本质上Java虚拟机就是通过字节码来构建的一套体系罢了。所以字节码说的非常细致深入。 数据&大数据 数据结构与算法分析|Data Structures and Algorithm Analysis in Java 数据结构是计算机的核心,这部书以java语言为基础,详细的介绍了基本数据结构、图、以及相关的排序、最短路径、最小生成树等问题。 但是有一些高级的数据结构并没有介绍,可以通过《数据结构与算法分析——C语言描述》来增加对这方面的了解。 MySQL必知必会 《MySQL必知必会》MySQL是世界上最受欢迎的数据库管理系统之一。 书中从介绍简单的数据检索开始,逐步深入一些复杂的内容,包括联结的使用、子查询、正则表达式和基于全文本的搜索、存储过程、游标、触发器、表约束,等等。通过重点突出的章节,条理清晰、系统而扼要地讲述了读者应该掌握的知识,使他们不经意间立刻功力大增。 数据库系统概念|Datebase System Concepts(Fifth Edition) 从大学读到现在,每次拿起都有新的收获。而且这本书还是对各个数据相关领域的概览,不仅仅是数据库本身。 高性能MySQL 对于想要了解MySQL性能提升的人来说,这是一本不可多得的书。 书中没有各种提升性能的秘籍,而是深入问题的核心,详细的解释了每种提升性能的原理,从而可以使你四两拨千斤。授之于鱼不如授之于渔,这本书做到了。 高可用MySQL 很实用的书籍,只可惜公司现有的业务和数据量还没有达到需要实践书中知识的地步。 利用Python进行数据分析|唐学韬 内容还是跟不上库的发展速度,建议结合里面讲的库的文档来看。 内容安排上我觉得还不错,作者是pandas的作者,所以对pandas的讲解和设计思路都讲得很清楚。除此以外,作者也是干过金融数据分析的,所以后面专门讲了时间序列和金融数据的分析。 HBase 看完影印版第一遍,开始以为会是大量讲API,实际上除了没有将HBase源代码,该讲的都讲了,CH8,9章留到最后看的,确实有点顿悟的感觉,接下来需要系统的看一遍Client API,然后深入代码,Come ON! Programming Hive Hive工具书,Hive高级特性。 Hadoop in Practice| Alex Holmes 感觉比action那本要强 像是cookbook类型的 整个过完以后hadoop生态圈的各种都接触到了 这本书适合当参考手册用。 Hadoop技术内幕|董西成 其实国人能写这样的书,感觉还是不错的,不过感觉很多东西不太深入,感觉在深入之前,和先有整体,带着整体做深入会更好一点, jobclient,jobtracer,tasktracer之间的关系最好能系统化 Learning Spark 很不错,core的原理部分和api用途解释得很清楚,以前看文档和代码理解不了的地方豁然开朗。 不足的地方是后几章比较弱,mllib方面没有深入讲实现原理。graphx也没有涉及 ODPS权威指南 基本上还算一本不错的入门,虽然细节方面谈的不多,底层也不够深入,但毕竟是少有的ODPS书籍,且覆盖面很全,例子也还行。 数据之巅|徐子沛 从一个新的视角(数据)切入,写美国历史,统计学的发展贯穿其中,草蛇灰线,伏脉千里,读起来波澜壮阔。 消息队列&Redis RabbitMQ实战 很多年前的书了,书中的例子现在已经不适用了,推荐官方教程。 一些基础还是适用,网上也没有太多讲rab的书籍,将就看下也行,我没用过所以…. Apache Kafka源码剖析|徐郡明 虽然还没看,但知道应该不差。我是看了作者的mybatis源码分析,再来看这本的,相信作者。 作者怎么有这么多时间,把框架研究的这么透彻,佩服,佩服。 深入理解Kafka:核心设计与实践原理|朱忠华 通俗易懂,图文并茂,用了很多图和示例讲解kafka的架构,从宏观入手,再讲到细节,比较好,值得推荐。 深入理解Kafka是市面上讲解Kafka核心原理最透彻的,全书都是挑了kafka最核心的细节在讲比如分区副本选举、分区从分配、kafka数据存储结构、时间轮、我认为是目前kafka相关书籍里最好的一本。 Kafka 认真刷了 kafka internal 那章,看了个talk,算是入了个门。 系统设计真是门艺术。 RocketMQ实战与原理解析|杨开元 对RocketMQ的脉络做了一个大概的说明吧,深入细节的东西还是需要自己看代码 Redis设计与实现|黄健宏 部分内容写得比较啰嗦,当然往好了说是对新手友好,不厌其烦地分析细节,但也让整本书变厚了,个人以为精炼语言可以减少20%的内容。 对于有心一窥redis实现原理的读者来说,本书展露了足够丰富的内容和细节,却不至于让冗长的实现代码吓跑读者——伪代码的意义在此。下一步是真正读源码了。 Redis 深度历险:核心原理与应用实践|钱文品 真心不错,数据结构原理+实际应用+单线程模型+集群(sentinel, codis, redis cluster), 分布式锁等等讲的都十分透彻。 一本书的作用不就是系统性梳理,为读者打开一扇窗,读者想了解更多,可以自己通过这扇窗去Google。这本书的一个瑕疵是最后一章吧,写的仓促了。不过瑕不掩瑜。 技术综合 TCP/IP详解 卷1:协议 读专业性书籍是一件很枯燥的事,我的建议就是把它作为一本手册,先浏览一遍,遇到问题再去详细查,高效。 Netty in Action 涉及到很多专业名词新概念看英文原版顺畅得多,第十五章 Choosing the right thread model 真是写得太好了。另外结合Ron Hitchens 写的《JAVA NIO》一起看对理解JAVA NIO和Netty还是很有帮助的 ZooKeeper 值得使用zookeeper的人员阅读, 对于zookeeper的内部机制及api进行了很详细的讲解, 后半部分深入地讲解了zookeeper中ensemble互相协作的流程, 及group等高级配置, 对zookeeper的高级应用及其它类似系统的设计都很有借鉴意义. 从Paxos到Zookeeper|倪超 分布式入门鼻祖,开始部分深入阐述cap和base理论,所有的分布式框架都是围绕这个理论的做平衡和取舍,中间 zk的原理、特性、实战也讲的非常清晰,同时讲cap理论在zk中是如何体现,更加深你对cap的理解. 深入理解Nginx(第2版)|陶辉 云里雾里的快速读了一遍,主要是读不懂,读完后的感受是设计的真好。 原本是抱着了解原理进而优化性能的想法来读的,却发现书中的内容都是讲源码,作者对源码的注释超级详细,非常适合开发者,但不适合使用者,给个五星好评是因为不想因为我这种菜鸡而埋没了高质量内容。 另外别人的代码写的真好看,即便是过程式语言程序也吊打我写的面向对象语言程序。 作者是zookeeper的活跃贡献者,而且是很资深的研究员,内容比较严谨而且较好的把握住了zk的精髓。书很薄,但是没有废话,选题是经过深思熟虑的。 深入剖析Tomcat 本书深入剖析Tomcat 4和Tomcat 5中的每个组件,并揭示其内部工作原理。通过学习本书,你将可以自行开发Tomcat组件,或者扩展已有的组件。 Tomcat是目前比较流行的Web服务器之一。作为一个开源和小型的轻量级应用服务器,Tomcat 易于使用,便于部署,但Tomcat本身是一个非常复杂的系统,包含了很多功能模块。这些功能模块构成了Tomcat的核心结构。本书从最基本的HTTP请求开始,直至使用JMX技术管理Tomcat中的应用程序,逐一剖析Tomcat的基本功能模块,并配以示例代码,使读者可以逐步实现自己的Web服务器。 深入理解计算机系统 | 布莱恩特 无论是内容还是纸张印刷,都是满分。计算机学科的集大成之作。引导你如何练内功的,算是高配版本的计算机导论,目的是釜底抽薪引出来操作系统、组成原理这些专业核心的课程。帮助我们按图索骥,点亮一个一个技能树。 架构探险分布式服务框架 | 李业兵 刚看前几章的时候,心里满脑子想得都是这特么贴一整页pom文件代码上来干鸡毛,又是骗稿费的,买亏了买亏了,后来到序列化那章开始,诶?还有那么点意思啊。 到服务注册中心和服务通讯,60块钱的书钱已经赚回来了。 知识是无价的,如果能花几十块钱帮你扫了几个盲区,那就是赚了。 深入分析JavaWeb技术内幕 | 许令波 与这本书相识大概是四年前是在老家的北方图书城里,当时看到目录的感觉是真的惊艳,对当时刚入行的自己来说,这简直就是为我量身定做的扫盲科普集啊。 但是可惜的是,这本书在后来却一直没机会读上。然后经过四年的打怪升级之后,这次的阅读体验依旧很好。 其中,java编译原理、 Servlet工作原理、 Tomcat、spring和iBatis这几章的收获很大。 前端 jQuery 技术内幕| 高云 非常棒的一本书,大大降低了阅读jquery源码的难度(虽然还是非常难)。 Head First HTML与CSS(第2版) 翻了非常久的时间 断断续续 其实从头翻到尾 才发现一点都不难。 可我被自己的懒惰和畏难情绪给拖累了 简单说 我成了自己往前探索的负担。网页基础的语法基本都涵盖了 限于文本形态 知识点都没法像做题一样被反复地运用和复习到。通俗易懂 这不知算是多高的评价? 作为入门真心算不错了 如果更有耐心 在翻完 HTML 后 对 CSS 部分最好是可以迅速过一遍 找案例练习估计更好 纸上得来终觉浅 总是这样。 JavaScript高级程序设计(第3版) JavaScript最基础的书籍,要看认真,慢慢地看,累计接近1000小时吧。而且对象与继承,性能优化,HTML5 api由于没有实践或缺乏代码阅读量导致看的很糊涂,不过以后可以遇到时再翻翻,或者看更专业的书。 深入理解ES6 Zakas的又一部杰作,他的作品最优秀的地方在于只是阐述,很少评价,这在帮助我们夯实基础时十分有意义,我也喜欢这种风格。 我是中英文参照阅读的,译本后半部分有一些文字上的纰漏,但是总体来说忠实原文,水平还是相当不错,希望再版时可以修复这些文字问题。 高性能JavaScript 还是挺不错的。尤其是对初学者。总结了好多程序方面的好习惯。 不过对于老手来说,这些常识已经深入骨髓了。 深入浅出Node.js|朴灵 本书是我看到现在对Node.JS技术原理和应用实践阐述的最深入,也最全面的一本书。鉴于作者也是淘宝的一位工程师,在技术总是国外好的大环境下,没有理由不给本书五颗星。 作者秉着授人于鱼不如授人于渔的精神,细致入微的从V8虚拟机,内存管理,字符串与Buffer的应用,异步编程的思路和原理这些基础的角度来解释Node.JS是如何工作的,比起市面上众多教你如何安装node,用几个包编写一些示例来比,本书绝对让人受益匪浅。 认真看完本书,几乎可以让你从一个Node的外行进阶到专家的水平。赞! 总结 其实我觉得在我们现在这个浮躁的社会,大家闲暇时间都是刷抖音,逛淘宝,微博……他们都在一点点吞噬你的碎片时间,如果你尝试着去用碎片的时间看看书,我想时间久了你自然能体会这样的好处。 美团技术团队甚至会奖励读完一些书本的人,很多公司都有自己的小图书馆,我觉得挺好的。 文章来自:敖丙
剑曼红尘 2020-03-20 14:52:22 0 浏览量 回答数 0

问题

MaxCompute百问集锦(持续更新20171011)

大数据计算服务(MaxCompute,原名 ODPS)是一种快速、完全托管的 GB/TB/PB 级数据仓库解决方案。MaxCompute 向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决用户海量数据计算问题,有效...
隐林 2019-12-01 20:19:23 38430 浏览量 回答数 18

问题

分布式事务了解吗?你们是如何解决分布式事务问题的?【Java问答学堂】58期

面试题 分布式事务了解吗?你们是如何解决分布式事务问题的? 面试官心理分析 只要聊到你做了分布式系统,必问分布式事务,你对分布式事务一无所知的话,确实会很坑...
剑曼红尘 2020-07-16 15:11:28 5 浏览量 回答数 1

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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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iOS与安卓的主要区别在于1、两者运行机制不同:iOS采用的是沙盒运行机制,安卓采用的是虚拟机运行机制。2、两者后台制度不同:iOS中任何第三方程序都不能在后台运行;安卓中任何程序都能在后台运行,直到没有内存才会关闭。因此在进行应用开发的时...
yq传送门 2019-12-01 20:14:48 27317 浏览量 回答数 26
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