Kubernetes架构及核心部件 有更新!
Kubernetes有哪些核心部件,架构图和流程图又是怎样的,kubectl和kubelet经常分不清,声明式API和命令式API又有什么区别,本文一一详说。
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一句话总结:Docker只是容器的一种,它面向的是单体,K8S可以管理多种容器,它面向的是集群,Docker可以作为一种容器方案被K8S管理。下文继续具体介绍。
本文整理了一些Docker基础知识和常用命令,方便朋友们查阅。同时也感谢Docker这个划时代的产品,它解决了环境一致性的问题,让交付和迁移更轻松。
什么叫做Flink的有状态计算呢?说白了就是将之前的中间结果暂时存储起来,等待后续的事件数据过来后,可以使用之前的中间结果继续计算。本文主要介绍Flink状态计算和管理、代码示例。
K8S搭建完毕之后,碰到个问题,如何进行远程debug(别在生产环境远程debug哦)?那就需要打通局域网和K8S内部网络了。本文主要介绍Pod通信、K8S网络插件、局域网和K8S网络如何打通。
在上一篇中,介绍了Flink里时间的概念和窗口计算,在实际生产过程中,由于网络等原因,许多数据会延迟到达窗口,这种情况Flink如何处理?Watermark登场,本文从这几点进行介绍:水印的概念、水印如何计算、允许延迟和侧道输出、水印生成策略、案例及代码。
在有状态流处理中,时间在计算中起着重要的作用。比如,当进行时间序列分析、基于特定时间段进行聚合,或者进行事件时间去处理数据时,都与时间相关。接下来将重点介绍在使用实时Flink应用程序时应该考虑的跟时间相关的一些元素。
AI虽然到来,我们受到了冲击,此时更需我们镇定从容,不被外界杂声干扰,积极拥抱AI,聚焦做好自己所在领域的事情,长期坚持思考,坚持输出有价值的内容。
谈到程序员的职业发展必然会提到CTO这个词。那CTO的核心职责是什么呢,是关注业务,帮助业务成功。但是,如何关注业务帮助业务成功呢?几乎没有人给出明确的定义或者方法。我结合自身在IT行业13多年的经历,谈谈CTO如何关注业务帮助业务成功。
本文继续介绍Flink DataStream API先关内容,重点:数据源、数据转换、数据输出。