up an environment to develop Flink programs • Implement streaming data processing pipelines • Flink managed state • Event time Streaming in Apache Flink • Streams are natural • Events of any type

Scalable Stream Processing - Spark Streaming and Flink Amir H. Payberah payberah@kth.se 05/10/2018 The Course Web Page https://id2221kth.github.io 1 / 79 Where Are We? 2 / 79 Stream Processing Systems Spark streaming ▶ Flink 4 / 79 Spark Streaming 5 / 79 Contribution ▶ Design issues • Continuous vs. micro-batch processing • Record-at-a-Time vs. declarative APIs 6 / 79 Spark Streaming ▶ Run Run a streaming computation as a series of very small, deterministic batch jobs. • Chops up the live stream into batches of X seconds. • Treats each batch as RDDs and processes them using RDD operations

4/14: Stream processing optimizations ??? Vasiliki Kalavri | Boston University 2020 2 • Costs of streaming operator execution • state, parallelism, selectivity • Dataflow optimizations • plan translation Pipeline: A || B Task: B || C Data: A || A ??? Vasiliki Kalavri | Boston University 2020 8 Distributed execution in Flink ??? Vasiliki Kalavri | Boston University 2020 9 Identify the most efficient ??? Vasiliki Kalavri | Boston University 2020 12 • What does efficient mean in the context of streaming? • queries run continuously • streams are unbounded • In traditional ad-hoc database queries

OpenShift Container Platform 4.3 架构 OpenShift Container Platform 架构概述 Last Updated: 2020-11-30 OpenShift Container Platform 4.3 架构 OpenShift Container Platform 架构概述 法律通告 法律通告 Copyright © 2020 Red All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文概述 OpenShift Container Platform 中的平台和应用架构。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 章 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 架 架构 构 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 简介 第 第 2 章 章 安装和更新 安装和更新 2.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 安装概述 2.2. 关于 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 更新服务 2.3. 支持非受管 OPERATOR

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