容错机制：例如界面删除一个内容后，界面功能没有正常显示出来，

在Flink架构体系中，有状态计算可以说是Flink非常重要的特征之一。有状态计算是指在程序计算过程中，在Flink程序内部，存储计算产生的中间结果，并提供给Functions 或 孙子计算结果使用。和状态计算不同的是，无状态计算不会存储计算过程中产生的结

如果Receiver所在的Executor失败了，那么Spark Streaming会在另外一个Executor上启动这个Receiver. 所以Driver端的容错是非常重要的，我们首先可以配置Driver端的checkpoint，用于定期的保存Driv

最简单的利用 @SerializedName 注解来配置多个不同 JSON Key 值，或者再使用 @Expose 来配置一些例外的情况。更复杂一些的数据，可以使用 TypeAdapter 来解决，TypeAdapter 可以说是一颗 GSON 解析 JS

状态管理的基本概念；状态的类型与使用示例；容错机制与故障恢复；consumer 0 落后了 5 条，consumer 1 落后了 8 条，consumer 2 落后了 3 条，根据 Flink 的原理，此处需进行 Map 操作。Map 首先把消息读取进来，

提个问题在这儿，慢慢琢磨。VM的启动方式和启动过程

本文来自2018年8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议，分享来自于施晓罡，目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发，现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发。流计算系统的任务和Hbase的数据存储有可能不在同一台机器上，导致

在ES内部会自动做一些事情：primary shard & replica shard会自动负载均衡。如果只有5台机器，15个分片，每个shard占用的资源会更少，但是容错性会比10个分片的要好，此时最多可以容纳2台机器宕机，而10个分片只能容纳1

本文首先介绍微服务架构存在的风险，然后针对如何避免微服务架构的故障，提出了多种有效的微服务架构中的方法和技术，其中例如服务降级、变更管理、健康检查和修复、断路器、限流器等。

原文地址：flink-release-1.2 Data Streaming Fault Tolerance. IntroduceApache Flink 提供了可以恢复数据流应用到一致状态的容错机制。确保在发生故障时，程序的每条记录只会作用于状态一次，当然

本文首先介绍微服务架构存在的风险，然后针对如何避免微服务架构的故障，提出了多种有效的微服务架构中的方法和技术，其中例如服务降级、变更管理、健康检查和修复、断路器、限流器等。本文介绍了构建和运维高可用的微服务架构系统中最常用的技术和架构模式。微服务架构将应用

本文首先介绍微服务架构存在的风险，然后针对如何避免微服务架构的故障，提出了多种有效的微服务架构中的方法和技术，其中例如服务降级、变更管理、健康检查和修复、断路器、限流器等。微服务架构将应用逻辑拆分成服务，服务之间通过网络交互。微服务架构最大的优点之一就是当

计算任务的结果不仅仅依赖于输入，还依赖于它的当前状态，其实大多数的计算都是有状态的计算。状态数据的存储和访问；状态数据的备份和恢复；状态数据的划分和动态扩容。在这个过程当中，对于state的需求还是比较小的。很不幸的是，在传统的流计算系统中，对状态管理支持

本文来自2018年8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议，分享来自于施晓罡，目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发，现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发。计算任务的结果不仅仅依赖于输入，还依赖于它的当前状态，其实大多数的

　今天和搜索部门一起做了一下MQ的迁移，顺便交流一下业务和技术。发现现在90后小伙都挺不错。我是指能力和探究心。我家男孩，不招女婿。在前面的文章中也提到，我们有媒资库和全网作品库，数据量级都在千万级。我们UV,PV,CV,VV都是保密的。所以作为一个合格的