R2M分布式锁原理及实践
R2M分布式锁原理可以理解为一条内容或者图片文字链接的载体,常见的案例有锁说明和分布式锁选择、r2m分布式锁选择、r2m分布式锁原理,加锁核心流程。
Stella981 Stella981
3年前
Flink的WaterMark,及demo实例
实际生产中,由于各种原因,导致事件创建时间与处理时间不一致,收集的规定对实时推荐有较大的影响。所以一般情况时选取创建时间,然后事先创建flink的时间窗口。但是问题来了,如何保证这个窗口的时间内所有事件都到齐了?这个时候就可以设置水位线(waterMark)。概念:支持基于时间窗口操作,由于事件的时间来源于源头系统,很多时候由于网络延迟、分布式处理,以
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3年前
Spark Streaming和Kafka集成深入浅出
写在前面本文主要介绍SparkStreaming基本概念、kafka集成、Offset管理本文主要介绍SparkStreaming基本概念、kafka集成、Offset管理一、概述Spark Streaming顾名思义是spark的流式处理框架,是面向海量数据实现高吞吐量、高可用的分布式实时计算。关于spark的安装可以参考Spa
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3年前
GlusterFS部署
@TOGlusterFS一.GlusterFS概述1.1简介Glusterfs是一个开源的分布式文件系统,是Scale存储的核心,能够处理千数量级的客户端.在传统的解决方案中Glusterfs能够灵活的结合物理的,虚拟的和云资源去体现高可用和企业级的性能存储.Glusterfs由
Easter79 Easter79
3年前
TiDB 4.0 为解决热点问题做了哪些改进?
作者:李坤热点问题概述一直以来,TiDB的数据访问热点问题,是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢?这其实是“分布式”带来的结构效应。单机数据库由于只有一个节点,是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力),而分布式数据库集群存在多个节点,在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上,我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点
Stella981 Stella981
3年前
JMeter 命令行(非GUI)模式及分布式执行详解
转载自:https://www.cnblogs.com/fengpingfan/p/5586711.html一、应用场景1、无需交互界面或受环境限制(linuxtextmodel)2、远程或分布式执行3、持续集成,通过shell脚本或批处理命令均可执行,生成的测试结果可被报表生成模块直接使用,便于生成报告二、命令行模式优点1