Backpressure

【Flink 精选】如何分析及处理反压?

概念反压（backpressure）是流式计算中十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。
熊本极客·2021-04-19 15:29

Flink 原理与实现：如何处理反压问题

流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。
尼小摩·2021-04-17 23:30

如何处理分析Flink作业反压的问题？

反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。
·2021-03-31 15:21

响应式编程是什么?

响应式编程相关讨论为什么使用观察者模式什么是背压(backPressure)个人感想相关文档导言目前响应式编程还属于大乱斗的时代，各家有各家的定义和实现。响应式宣言定义了响应式应该满足的特性。
程序员陈浩·2021-01-10 16:15

RxJava2

下面是官方文档（原文）的直接翻译：一个小遗憾是，在RxJava0.x引入背压(backpressure)时，并没有使用一个独立的基础reactive类，而是直接在Observable的基础上进行改进了。
aicaprio·2020-10-11 13:58

Spark项目实战经验

1.参数设置spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition控制sparkstreaming消费kafka速度spark.streaming.backpressure.enabled
同道大叔·2020-09-16 17:56

背压(Backpressure)机制

首先，从大的方面说，这篇文档的名字，虽然叫“Backpressure”（背压），但却是在讲述一个更大的话题，“FlowControl”（流控）。
slivelight·2020-09-13 19:45

RxJava2.0学习笔记（Backpressure，Flowable）

文章转载自：大神的简书讲Backpressure之前先回顾一下zip，zip可以将事件组合发送，但是如果有一个Observable发送的速度很快，当它发送了1000个事件时，另外一个Observable
哇哈哈哈嘻嘻·2020-09-13 16:50

Flink Back Pressure

什么是BackPressure如果看到任务的背压警告（如High级别），这意味着生成数据的速度比下游算子消费的的速度快。以一个简单的Source->Sink作业为例。
大数据技术与架构·2020-08-24 16:03

Reactor系列(十五)backpressure背压

java#reactor#flux#backpressure背压视频讲解:https://www.bilibili.com/vide...FluxMonoTestCase.javapackagecom.example.reactor
panwenhai·2020-08-24 16:54

RxJava(九)：背压

博客主页1.背压在RxJava中，会遇到被观察者发送消息太快以至于它的操作符或者订阅者不能及时处理相关的消息，这就是典型的背压（BackPressure）场景。
小兵兵同学·2020-08-24 15:09

spark streaming 读取kafka 配置

spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown（true/false）默认fasle确保在kill任务时，能够处理完最后一批数据，再关闭程序，不会发生强制kill导致数据处理中断，没处理完的数据丢失（2）spark.streaming.backpressure.enabled
九指码农·2020-08-24 15:15

RxJava 2.0中backpressure(背压)概念的理解

英文原文：https://github.com/ReactiveX/RxJava/wiki/BackpressureBackpressure（背压、反压力）在rxjava中会经常遇到一种情况就是被观察者发送消息太快以至于它的操作符或者订阅者不能及时处理相关的消息。那么随之而来的就是如何处理这些未处理的消息。举个例子，使用zip操作符将两个无限大的Observable压缩在一起，其中一个被观察者发送
iteye_11495·2020-08-23 17:10

Flink 原理与实现：如何处理反压问题

流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。
weixin_33725239·2020-08-23 03:55

spark streaming 处理kafka中积压的数据

sparkstreaming冷启动处理kafka中积压的数据因为首次启动JOB的时候，由于冷启动会造成内存使用太大，为了防止这种情况出现，限制首次处理的数据量spark.streaming.backpressure.enabled
GOD_WAR·2020-08-22 20:55

Spark Streaming Backpressure反压机制

SparkStreamingBackpressure分析为什么引入Backpressure默认情况下，SparkStreaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据，计算过程中会出现batchprocessingtime
GOD_WAR·2020-08-22 20:54

Rxjava学习笔记

(观察者(接收器))Flowable（被观察者(发射器)）/Subscriber（观察者(接收器))两者的区别：摘自：https://www.jianshu.com/p/0cd258eecf60背压（backpressure
raincxy·2020-08-22 00:11

spark stream冷启动处理kafka中积压的数据

因为首次启动JOB的时候，由于冷启动会造成内存使用太大，为了防止这种情况出现，限制首次处理的数据量spark.streaming.backpressure.enabled=truespark.streaming.backpressure.initialRate
尼小摩·2020-08-20 06:52

Springboot2.0+Spring5.0 react 初体验

开始支持noblock模式，据官方测试可以对于速度性能没有明显提高，但是对于服务器利用率，可以提高50%以上，对于此种说法是否真的能到这么到，后续进行测试，并且今日dubbo开始开发3.0,将全面使用backpressure
倾听心动旋律·2020-08-19 18:22

Node.js Stream - 进阶篇

上篇（基础篇）主要介绍了Stream的基本概念和用法，本篇将深入剖析背后工作原理，重点是如何实现流式数据处理和backpressure机制。目录本篇介绍stream是如何实现流式数据处理的。
美团技术团队·2020-08-18 15:12

Spark Streaming性能优化: 如何在生产环境下应对流数据峰值巨变

1、为什么引入Backpressure默认情况下，SparkStreaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据，计算过程中会出现batchprocessingtime>batchinterval
weixin_30703911·2020-08-10 02:08

Spark Streaming性能优化: 如何在生产环境下动态应对流数据峰值

1、为什么引入Backpressure默认情况下，SparkStreaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据，计算过程中会出现batchprocessingtime>batchinterval
付冰冰的博客·2020-08-10 01:41

由rxjava中Flowable注释，引出的Reactive-Streams相关知识

由rxjava中Flowable注释，引出的Reactive-Streams相关知识起因相关知识点一、Reactive-Streams参考资料学习总结二、背压(Backpressure)参考资料学习总结三
shudaiziyang·2020-08-04 00:13

Flink之如何处理反压问题

流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。
未完待续z·2020-08-02 23:00

Reactive Programming with Rxjava-Chapter6:Flow Control and Backpressure(1)

RxJavahastwowayofdealingwithproducersbeingmoreactivethansubscribers:Variousflow-controlmechanismssuchassamplingandbatchingareimplementedviabuilt-inoperatorsSubscriberscanpropagatetheridemandandrequest
去远方写诗·2020-07-28 12:05

Reactive Programming with RxJava-Chapter6:Flow Control and Backpressure(2)

BackpressureAttentionBackpressureisasimpleprotocolthatallowstheconsumertorequesthowmuchdataitcanconsumeatatime,effectivelyprovidingafeedbackchanneltoaproducer.Producersreceiverequestsfromconsumers,avo
去远方写诗·2020-07-28 12:32

RxJava Flowable Processor

同一个线程生产一个就消费了，不会产生问题，在异步线程中，如果生产者的速度大于消费者的速度，就会产生Backpressure问题。
七适散人·2020-07-27 23:32

RxJava 从入门到爱上它 - 认识

RxJava从入门到爱上它-源码分析线程控制RxJava从入门到爱上它-"变换"的深入理解关于Backpressure作者也将在后续的文章中做出解析。
Nichool·2020-07-07 15:38

RxJava备忘资源

中常见的几种Subject3.RxJava中BehaviorSubject适合的使用场景4.RxJava操作符Utility5.不要打破链式：使用Rxjava的compose()操作符6.RxJava中backpressure
lyzaijs·2020-07-07 07:19

Rxjava--背压(Backpressure)

前言:Rxjava是通过观察者模式设计的异步任务框架,他的有点在于简洁性,不是代码的简洁性,而是逻辑的简洁性,随着项目的中异步任务逻辑越来越复杂,Rxjava可以一直保持代码逻辑的简洁,不会像handler,ThreadHandler这些在几次线程间切换以后可能都已经晕头转向了.Rxjava提供了多种类的操作符,比如ObserverOn可以为每次业务的处理的处理制定线程,flatmap这种操作符来
松哦哦·2020-07-06 11:56

Spark Streaming Backpressure分析

1.为什么引入Backpressure默认情况下，SparkStreaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据，计算过程中会出现batchprocessingtime>batchinterval
这个该叫什么呢·2020-07-05 09:24

RxJava 并发之数据流发射太快如何办（背压（Backpressure））

RxJava系列教程：1.RxJava使用介绍【视频教程】2.RxJava操作符•CreatingObservables(Observable的创建操作符)【视频教程】•TransformingObservables(Observable的转换操作符)【视频教程】•FilteringObservables(Observable的过滤操作符)【视频教程】•CombiningObservables(O
一叶飘舟·2020-07-04 19:30

reactor3 源码分析

Reactor是一个用于JVM的完全非阻塞的响应式编程框架，具备高效的需求管理（即对“背压（backpressure）”的控制）能力。它与Java8函数式
快乐崇拜234·2020-07-04 15:42

背压(Backpressure)机制

首先，从大的方面说，这篇文档的名字，虽然叫“Backpressure”（背压），但却是在讲述一个更大的话题，“FlowControl”（流控）。
aizongmao2539·2020-07-04 10:37

Flink系列文章

Flink系列文章1概念Flink学习1-基础概念浅析背压（BackPressure）机制及其在Spark&Flink中的实现2安装和配置Flink学习2-安装和启动3使用3.1概览Flink学习3-API
迷路剑客·2020-07-01 17:24

一文读懂Back Pressure

##什么是back-pressureback-pressure这个词是来源于工程概念，当气流或液体在管道中运输时，由于管道变细或者受到其他阻碍，导致出现了下游向上游的逆向压力，这种情况就称为backpressure
onyas·2020-06-30 15:57

Flink 1.5版本网络栈重构技术分析

这种改进预期将会带来如下这些优势：提供应用程序级别的流控，以更好地处理反压（backpressure）；降低Flink的网络延迟；更好地处理检查点的对齐（alignments）；当buffer不够时，
vinoYang·2020-06-30 05:03

Flink面试手册 - 核心概念和基础篇

Window） 操作支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错支持高度灵活的窗口（Window）操作，支持基于time、count、session以及data-driven的窗口操作支持具有 Backpressure
qianshanding0708·2020-06-24 21:09

Rxjava--背压(Backpressure)

前言:Rxjava是通过观察者模式设计的异步任务框架,他的有点在于简洁性,不是代码的简洁性,而是逻辑的简洁性,随着项目的中异步任务逻辑越来越复杂,Rxjava可以一直保持代码逻辑的简洁,不会像handler,ThreadHandler这些在几次线程间切换以后可能都已经晕头转向了.Rxjava提供了多种类的操作符,比如ObserverOn可以为每次业务的处理的处理制定线程,flatmap这种操作符来
葡萄使徒·2020-06-24 01:02

手把手教你使用 RxJava 2.0（三）

本节介绍的是关于Flowabale的使用，以及RxJava2.x中的backpressure的处理策略。这部分内容应当是RxJava2.x中改动最大的一部分。
LRH0211·2020-06-21 23:25

flink spark storm的反压机制（backpressure）

简单介绍下flink、spark和storm的backpressure机制。
阿凡卢·2020-05-29 14:00

RxJava 1与RxJava 2的API上的区别

RxJava2相比于RxJava1，改动还是比较大的，这里我们来简单说一下API上的改变1.FlowableRxJava1中Observable不能很好地支持backpressure，最常见的例如UI事件
itbird01·2020-04-02 06:26

RxJava2.x （一） HelloRxJava2.x

Observable用于订阅Observer，是不支持背压的，而Flowable用于订阅Subscriber，是支持背压(Backpressure)的。HelloRxJav
MarvinGuo·2020-03-21 02:46

Streamz

Streamzhelpsyoubuildpipelinestomanagecontinuousstreamsofdata.Itissimpletouseinsimplecases,butalsosupportscomplexpipelinesthatinvolvebranching,joining,flowcontrol,feedback,backpressure
梁新彦·2020-03-18 18:15

RxJava1.X升级到RxJava2.X笔记

RxJava1.XRxJava2.Xpackage包名rx.xxxio.reactivex.xxxReactiveStreams规范1.X早于ReactiveStreams规范出现，仅部分支持规范完全支持Backpressure
续写经典·2020-03-15 20:09

深入Android RxJava 2

虽然observable、订阅管理和背压（backpressure）都完全重写了，但是operator基本没有任何的变化。
uncle_charlie·2020-03-13 19:15

Spark Streaming Backpressure Rate Control

SparkStreaming整体流程如下图所示。图中左边部分负责流数据的接收，右边部分负责流数据的处理。对于数据处理部分，JobGenerator维护了一个定时器，定时为每个数据batch生成RDDDAG的实例。ReceiverTracker负责数据的meta信息。JobGenerator最后将RDDDAG和数据的meta信息一同提交给JobScheduler异步执行。SparkStreaming
imarch1·2020-03-03 20:44

RxKotlin 例子不超过15行教程 7----Backpressure Flowable 与 Subscriber 简介

依照惯例,先放两个能跑的代码!!本节中所有Item均为这段代码!!//item.ktdataclassItem(valid:Int){init{//锚点1println("ItemCreated$id")}}能跑的代码//7.1.ktimportio.reactivex.Observablefunmain(args:Array){Observable.just(1,2,3).map{Item(it
蔡洪宇·2020-03-01 06:27

RxJava2.0文章五 - Backpressure操作符

前言这一节看一下：Backpressure操作符1.正题上一节，我们说到通过zip操作符，可以把多个上游发送的事件组合起来发送给下游，有一个问题就是：如果水管A发送事件特别快，水管B发送事件特别慢，可能会出现水管
世道无情·2020-03-01 04:46

如何分析及处理 Flink 反压？

反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。
qq5dda6ecead5a8·2020-02-27 16:59
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