发表评论取消回复
相关阅读
相关 Flink是如何实现exactly-once语义的
link跟其他的流计算引擎相比,最突出或者做的最好的就是状态的管理.什么是状态呢?比如我们在平时的开发中,需要对数据进行count,sum,max等操作,这些中间的结果(...
相关 进程调度器是如何实现的
![format_png][] 本文是《[深入理解操作系统][Link 1]》第四章第六篇,从本章开始将开启第一个重要的主题:进程,彻底理解进程对程序员来说是极为重要的,本章
相关 Flink 实现Locality 模式调度
背景 在计算与存储一体化的情况,spark任务在调度task时会优先将其调度在数据所在的节点上或者相同的rack上,这样可以减少数据在不同节点或者不同rack上移动所带来
相关 tensorflow是如何实现RNN的递归计算
我们都知道RNN是一种循环神经网络,其实可以认为是一种递归计算,每一个时刻的输出都是根据上一个时刻的输出和本时刻的输入得到: H t + 1 = f ( H t , x t
相关 Flink是如何实现exactly-once语义的
参考文章:[Flink是如何实现exactly-once语义的][Flink_exactly-once] Flink跟其他的流计算引擎相比,最突出或者做的最好的就是状态的管理
相关 Flink 实现Locality 模式调度
背景 在计算与存储一体化的情况,spark任务在调度task时会优先将其调度在数据所在的节点上或者相同的rack上,这样可以减少数据在不同节点或者不同rack上移动所带来
相关 Flink是如何处理反压的?
Flink 内部是基于 producer-consumer 模型来进行消息传递的,Flink的反压设计也是基于这个模型。Flink 使用了高效有界的分布式阻塞队列,就像 Jav
相关 Flink计算资源的调度是如何实现的?
TaskManager中最细粒度的资源是Task slot,代表了一个固定大小的资源子集,每个TaskManager会将其所占有的资源平分给它的slot。 通过调整 tas
相关 Flink 原理与实现:理解 Flink 中的计算资源
1. 前言 本文所讨论的计算资源是指用来执行 Task 的资源,是一个逻辑概念。本文会介绍 Flink 计算资源相关的一些核心概念,如:`Slot`、`SlotShari
相关 Flink工作调度
Flink中的执行资源通过任务槽定义。每个TaskManager都有一个或多个任务槽,每个槽都可以运行一个并行任务管道。流水线由多个连续的任务,如在 第n一MapFunctio
还没有评论,来说两句吧...