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Flink 原理与实现:架构和拓扑概览
## 架构 要了解一个系统,一般都是从架构开始。我们关心的问题是:系统部署成功后各个节点都启动了哪些服务,各个服务之间又是怎么交互和协调的。下方是 Flink 集群启动后架构图。 ![](http://img3.tbcdn.cn/5476e8b07b923/TB1ObBnJFXXXXXt
Apache Flink 漫谈系列(07) - 持续查询(Continuous Queries)
实际问题 我们知道在流计算场景中,数据是源源不断的流入的,数据流永远不会结束,那么计算就永远不会结束,如果计算永远不会结束的话,那么计算结果何时输出呢?本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。
Kubernetes + CRI + Kata + Firecracker
在最近的AWS re:invent 2018上,AWS又发布了一系列新的产品,在这些产品中,最受关注的无疑就是面向serverless的Firecracker。Firecracker是针对目前现有的虚拟化技术在serverless应用场景中的各种不足,而专门为serverless量身打造的一项新的虚拟化技术。
一决高下,分布式流处理框架孰优孰劣
本文PPT来自技术专家毛玮于10月16日在2016年杭州云栖大会上发表的《分布式流处理框架--功能对比和性能评估》。
如何扛住1.8亿/秒的双11数据洪峰?阿里流计算技术全揭秘
今年的双11再次刷新了记录——支付成功峰值达25.6万笔/秒、实时数据处理峰值4.72亿条/秒。 面对较去年增幅100%的数据洪峰,流计算技术可谓功不可没。今天,我们将揭开阿里流计算技术的神秘面纱。
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