多实例任务 会签 什么是会签? 举个例子:比如我们有一个任务 可能需要多人审批,审批通过的条件可能比较多样,比如五个人审批.3个人审批过了就算过了,再或者有一个人权限比较高,拥有一票否决权. 即是其余所有人都过了,他点了个否定 就算不过了,这种就是会签. 我们从上面可以清楚看到,这个流程有两个任务节点,分别是多实例任务节点,和任务2. 任务2就是普通的userTask,多实例任务1 其实也是userTask, 只不过是参数设置不同罢了,下面我们上流程的xml定义文件. <?xml version

sample 1: rac中并 行的设置 https://blog.csdn.net/wll_1017/article/details/8285574 我们的生产库一般在节点一上的压力比较大,在节点二上的压力比较小,对内存.cpu等的观察也是在节点二使用率比较低,所以在节点二上建索引并且开了并行,可是发现开了并行后,建索引都在节点一上运行.通过在网上查找资料,发现可以用过参数限制只节点上运行开并行的语句. instance_groups,静态参数,指定实例所属的组,组名用逗号隔开        

  任务是流程中最重要的组成部分.Flowable提供了多种任务类型,以满足实际需求.   常用任务类型有: 用户任务 Java Service任务 脚本任务 业务规则任务 执行监听器 任务监听器 多实例   集成扩展的任务类型有: 手动任务 Java接收任务 Shell任务 补偿处理器 Web Service任务 邮件任务 Http任务 Camel任务 Mule任务   任务的图形都是以一个圆角矩形为基础,在左上角添加具体类型的图标. 一.常用的任务类型 1.1 用户任务 1.1.1 描述  

前面已经介绍过Settings上中部分,接下来继续剩余的部分 IntelliJ IDEA(四) :Settings(上) IntelliJ IDEA(五) :Settings(中) 0|1一.Build,Execution,Deployment 项目的构建,执行,部署相关的配置. 1. Build Tools 构建工具,包含Maven,Gradle,Gant. Maven Work offline  离线办公,如果选中此复选框,Maven将以离线模式运行,并仅使用本地可用的资源.该选项对应于--

1.什么是并行网关 并行网关允许将流程分成多条分支,也可以把多条分支汇聚到一起,并行网关的功能是基于进 入和外出顺序流的: fork 分支: 并行后的所有外出顺序流,为每个顺序流都创建一个并发分支. join 汇聚: 所有到达并行网关,在此等待的进入分支, 直到所有进入顺序流的分支都到达以后,  流程就会通过汇聚网关. 注意: 如果同一个并行网关有多个进入和多个外出顺序流, 它就同时具有分支和汇聚功能. 这时, 网关会先汇聚所有进入的顺序流,然后再切分成多个并行分支. 与其他网关的主要区别: 并

当出现Kafka单个分区数据量很大,但每个分区的数据量很平均的情况时,我们往往采用下面两种方案增加并行度: l  增加Kafka分区数量 l  对拉取过来的数据执行repartition 但是针对这种情况,前者的改动直接影响所有使用消费队列的模型性能,后者则存在一个shuffle的性能消耗.有没有既不会发生shuffle,又能成倍提升性能的方法呢? /* 推荐使用Scala的并行集合: 在上述场景中存在的情况是,单核数据量很大,但是又由于分区数量限制导致多核无法分配到数据.因此如果使用forea

OneFlow 并行特色 在 Consistent 与 Mirrored 视角中,已经知道 OneFlow 提供了 mirrored 与 consistent 两种看待分布式系统的视角,并且提前知道了 OneFlow 的 consistent 视角颇具特色. 因为在 consistent_view 下,OneFlow 提供了逻辑上统一的视角,分布式训练时,用户可以自由选择数据并行.模型并行还是是混合并行. 本文继续深入介绍 OneFlow 独具特色的 consistent 视角,包括: OneF

[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 改进 1.2 前文回顾 0x02 合成模型 2.1 主体逻辑 2.2 支撑逻辑 0x03 模型转换 3.1 分离子图 3.2 转换模型 3.2.1 转换Module 3.2.2 模版文件 3.2.3 生成文件 3.3 融合模型 3.3.1 main函数逻辑 3.3.2 融合模型 3.3.3 输出 3.

Event Time 本文翻译自DataStream API Docs v1.2的Event Time ------------------------------------------------------- 一.事件时间 / 处理时间 / 提取时间 Flink支持流程序不同的time概念. ·        Processing time:处理时间指执行对应Operation的设备的系统时间. 当一个流程序以处理时间运行,所有基于时间的operation(如time窗口)将使用运行对应O

JAVA 应用必须通过 JDBC 从数据库中取数,有时候我们会发现,数据库的负担一点也不重而且 SQL 很简单,但取数的速度仍然很慢.仔细测试会发现,性能瓶颈主要在 JDBC 上,比如 MySQL 的 JDBC 性能就非常差,Oracle 也不好.但是,JDBC 是数据库厂商提供的包,我们在外部没办法提高性能. 可以想到的办法是利用多 CPU 手段采用并行方案来提速,但 Java 的并行程序非常难写,要考虑资源共享冲突等麻烦事务. 下面介绍使用集算器的并行技术来提升数据库 JDBC 取数性能,可

前言 Flink 在流程序中支持不同的 Time 概念,就比如有 Processing Time.Event Time 和 Ingestion Time. 下面我们一起来看看这几个 Time: Processing Time Processing Time 是指事件被处理时机器的系统时间. 当流程序在 Processing Time 上运行时,所有基于时间的操作(如时间窗口)将使用当时机器的系统时间.每小时 Processing Time 窗口将包括在系统时钟指示整个小时之间到达特定操作的所有事

目录 Client提交任务 flink的图结构 StreamGraph OptimizedPlan JobGraph ExecutionGraph flink部署与执行模型 Single Job JobManager ResourceManager TaskManager YARN Dispatcher JobMaster 源码分析 flink源码阅读经验总结 Client提交任务 执行模式有:本地.远程Standalone等,下面只介绍yarn模式. Yarn模式: Job模式是每个flink

本文会主要讲三种udf: ScalarFunction TableFunction AggregateFunction 用户自定义函数是非常重要的一个特征,因为他极大地扩展了查询的表达能力.本文除了介绍这三种udf之外,最后会介绍一个redis作为交互数据源的udf案例. 注册用户自定义函数 在大多数场景下,用户自定义函数在使用之前是必须要注册的.对于Scala的Table API,udf是不需要注册的. 调用TableEnvironment的registerFunction()方法来实现注册.

本文翻译自官网:User-defined Functions  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/udfs.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 用户定义函数是一项重要功能,因为它们显着扩展了查询的表达能力. 注册用户定义的函数 标量函数 表函数 聚合函数 表格汇总函数 实施UDF的最佳做法 将UDF与运行时集成 注册用户定义的函数 在大多数情况下,必须先注册用户定

上面试了Processing Time,在这里准备看下Event Time,以及必须需要关注的,在ET场景下的Watermarks. EventTime & Watermark Event time programs must specify how to generate Event Time Watermarks, which is the mechanism that signals progress in event time. 以event time为准的程序,必须要指定waterma

[源码分析] 从源码入手看 Flink Watermark 之传播过程 0x00 摘要 本文将通过源码分析,带领大家熟悉Flink Watermark 之传播过程,顺便也可以对Flink整体逻辑有一个大致把握. 0x01 总述 从静态角度讲,watermarks是实现流式计算的核心概念:从动态角度说,watermarks贯穿整个流处理程序.所以为了讲解watermarks的传播,需要对flink的很多模块/概念进行了解,涉及几乎各个阶段.我首先会讲解相关概念,然后会根据一个实例代码从以下几部分来

序 工作中用Flink做批量和流式处理有段时间了,感觉只看Flink文档是对Flink ProgramRuntime的细节描述不是很多, 程序员还是看代码最简单和有效.所以想写点东西,记录一下,如果能对别人有所帮助,善莫大焉. 说一下我的工作,在一个项目里我们在Flink-SQL基础上构建了一个SQL Engine, 使懂SQL非技术人员能够使用SQL代替程序员直接实现Application, 然后在此基础上在加上一些拖拽的界面,使不懂SQL非技术人员 利用拖拽实现批量或流式数据处理的Appli

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[源码解析] Flink的Slot究竟是什么?(1) 目录 [源码解析] Flink的Slot究竟是什么?(1) 0x00 摘要 0x01 概述 & 问题 1.1 Fllink工作原理 1.2 问题 0x02 示例代码 2.1 示例代码 0x03 从Slot角度看系统划分 3.1 Flink组件 3.2 Slot的由来 3.3 资源分配 3.4 Task Manager 范畴 3.4.1 TaskManagerServices 3.4.2 TaskSlotTableImpl 3.4.3 Reso

本文将详解C#类当中的Task,以及异步函数async await和Task的关系 一.Task的前世今生 1.Thread 一开始我们需要创建线程的时候一般是通过Thread创建线程,一般常用创建线程方式有以下几种: static void Main(string[] args) { Console.WriteLine("begin"); Thread thread = new Thread(() => TestMethod(2)); thread.IsBackground =

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