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一、Flink基本介绍Spark底层是微批处理,Flink底层则是实时流计算流式计算特点:数据是源源不断产生,两大问题,乱序和延迟Stateful:有状态Flink的三个部分Source:Transactions,logs,iot,clicksTransformation:事件驱动,ETL,批处理Sink:输出HDFS,KafkaFlink的特性支持高吞吐,低延迟,高性能的流处理支持带有事件时间的
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版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。大数据系列文章目录官方网址:https://flink.apache.org/学习资料:https://flink-learning.org.cn/目录数据的时效性流式计算和批量计算流式计算流程和特性分布式计算引擎什么是FlinkFlink中的批和流性能比较Flink流处理特性发展历史Flink在阿里的
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MapReduce定义mapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发基于hadoop的数据分析应用的核心框架。mapreduce的核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并运行在一个hadoop集群上。MapReduce的优缺点优点:易于编程良好的扩展性高容错性适合tb/pb级以上海量数据的离线处理缺点:不擅长实时计算不擅长流式计算不擅长DAG
- 实时计算框架 Flink 在教育行业的应用实践
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如今,越来越多的业务场景要求OLTP系统能及时得到业务数据计算、分析后的结果,这就需要实时的流式计算如Flink等来保障。例如,在TB级别数据量的数据库中,通过SQL语句或相关API直接对原始数据进行大规模关联、聚合操作,是无法做到在极短的时间内通过接口反馈到前端进行展示的。若想实现大规模数据的“即席查询”,就须用实时计算框架构建实时数仓来实现。本文通过一个教育行业的应用案例,剖析业务系统对实时计
- 【大数据面试】Flink 04:状态编程与容错机制、Table API、SQL、Flink CEP
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六、状态编程与容错机制1、状态介绍(1)分类流式计算分为无状态和有状态无状态流针对每个独立事件输出结果,有状态流需要维护一个状态,并基于多个事件输出结果(当前事件+当前状态值)(2)有状态计算举例窗口复杂事件处理:一分钟出现两次流与other的关联操作2、有状态的算子数据源source,数据存储sink都是有状态的状态与算子相关联,有两种类型的状态:算子状态和键控状态(1)算子状态(operato
- 大数据原理-Spark
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大数据原理分布式编程语言分布式计算hadoopspark
概述:基于内存计算三大分布式计算系统:Hadoop、Spark、Storm特点:采用有向无环图DAG作业调度运行速度快循环数据流容易使用:可以通过SparkShell交互式编程用途:SQL查询、流式计算、机器学习、图算法组件部署:Hadoop的yarn框架调度、单独部署等等Spark主要语言:Scala(scalable可扩展):多范式编程语言(面向对象、函数式编程)兼容Java可以运行在JVM,
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文章目录八、Flink项目实战1、需求背景2、数据流程设计3、应用实现4、实现效果分析Flink流式计算实战专题五==楼兰八、Flink项目实战这一个章节,我们来找一个常见的流式计算场景,将Flink真正用起来。1、需求背景现在网络直播平台非常火爆,在斗鱼这样的网络直播间,经常可以看到这样的总榜排名,体现了主播的活跃度。我们就以这个贡献日榜为例,来设计一个Flink的计算程序。大家可以思考下这样的
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在流式计算对比基线无数据告警场景中,利用基线数据对比来源数据,如果发现该时间窗口内的数据不在基线数据中则产生告警,因此基线数据和来源数据需要进行对比计算,基线数据去掉来源数据中已有的数据,余下的数据作为产生的告警数据。在数据量较小时直接进行集合运算取差集即可,但是但基线数据和来源数据量达百万甚至千万时则计算缓慢,出现延时,因此需要找到其它方式方法。基线数据的定义:基线数据是一组带时分的时序数据,时
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阻塞队列BlockingQueue什么时候使用:多线程并发处理、线程池四组API方式抛出异常有返回值、不抛异常阻塞等待超时等待添加addoffer()put()offer(Ee,longtimeout,TimeUnittimeUnit)移除removepoll()take()poll(longtimeout,TimeUnittimeUnit)检查队首元素elementpeek()--/**抛异常*
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目录01、线程池概述java.util.concurrent.Executors创建线程池:不推荐java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor创建线程池:推荐线程池拓展02、四大函数式接口概述四大函数式接口之一:java.util.function.Function四大函数式接口之一:java.util.function.Predicate四大函数式接口之一:ja
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十三、Stream流式计算(必修掌握)什么是Stream流式计算?大数据:存储+计算存储:集合、MySQL本质就是存储东西的;计算:都应该交给流来操作!常用方法:可以看出参数类型是我们刚刚学过的断点型函数式接口,只有参数返回值类型为boolean等等,大多数的都是函数式接口,所以一定要先学会函数式接口再来学stream流解析:u就是个形式参数,是从stream里面得出的泛型推荐使用stream流,
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11.线程池(重点)线程池:三大方法、7大参数、4种拒绝策略池化技术程序的运行,本质:占用系统的资源!优化资源的使用!=>池化技术线程池、连接池、内存池、对象池///.....创建、销毁。十分浪费资源池化技术:事先准备好一些资源,有人要用,就来我这里拿,用完之后还给我线程池的好处:降低资源的消耗提高响应速度方便管理线程复用、可以控制最大并发数、管理线程(1)线程池:三大方法//创建一个固定大小的线
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接上文:Flink实战二_DataStreamAPI接下来本文分析Flink的时间语义。时间语义是Flink中非常精妙的一部分设计,也可以说是Flink最为重要的一个设计。可以说如果不能很好的理解Flink的时间语义,那就无法保证流式计算的数据处理是正确的。因此,有必要单独提出一个章节来分析时间语义。之前已经介绍过,对于流式数据处理,顺序是非常重要的。而顺序是通过时间来表示的。尤其对于开窗计算,时
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在数据库学习使用过程中,开发者都知道传统的数据处理方式是先收集数据,再去存储数据到数据库里,这种方式是之前很长一段时期内都不过时的操作方式。但是随着大数据的飞速发展,尤其是海量数据是实时产生的,也是动态增加的,数据会持续不断产生并流入系统中,可以说数据量是无限的,针对这种新的数据特点,依靠传统的数据处理方式是行不通的,这就促使产生了新的数据计算结构:流式计算。本文就来分享一下关于流式计算在大数据处
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一、TDengine是什么TDengine是一款高性能、分布式、支持SQL的时序数据库,其核心代码,包括集群功能全部开源(开源协议,AGPLv3.0)。TDengine能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT运维、金融等领域。除核心的时序数据库功能外,TDengine还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所需要的系列功能,最大程度减少研发和运维的复杂度。1.TDengine总结出了物联网
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一、什么是窗口(窗口的概念)Flink是一种流式计算引擎,主要是来处理无界数据流的,数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流,一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理,这就是所谓的“窗口”(Window)。二、窗口的分类1.按照驱动类型分窗口本身是截取有界数据的一种方式,所以窗口一个非常重要的信息其实就是“怎样截取数据”。换句话说,就是以什么标准来开始和结束数据的截取,我们
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实时计算和定时计算流式计算kafkaStream入门案例导入依赖org.apache.kafkakafka-streamsconnect-jsonorg.apache.kafkaorg.apache.kafkakafka-clients创建原生的kafkastaream入门案例/***流式处理*/publicclassKafkaStreamQuickStart{publicstaticvoidma
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一.FlinkWindow1.1概述image.pngstreaming流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎,而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集,而window是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。Window是无限数据流处理的核心,Window将一个无限的stream拆分成有限大小的”buckets”桶,我们可以在这些桶上做计算操作。举例子:假设按照时间段划分桶
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从中国经济快速发展到数字化转型的时代,各行各业都在追求更高效、更智能的解决方案。作为一款创新性的数据库系统,AntDB在行业核心交易场景中积累了丰富的经验,并成功将流式计算融入其数据库内核,为数字中国建设贡献了一份力量。AntDB作为一种高可伸缩的分布式数据库系统,以其卓越的性能和可靠性成为了众多企业优先选择的解决方案。传统的数据库系统在面对大规模的数据请求时往往会遇到性能瓶颈,而AntDB通过其
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选手一号位
1.维度查询在上一篇中,我们已经把订单和订单明细表join完,本文将关联订单的其他维度数据,维度关联实际上就是在流中查询存储在hbase中的数据表。但是即使通过主键的方式查询,hbase速度的查询也是不及流之间的join。外部数据源的查询常常是流式计算的性能瓶颈,所以我们在查询hbase维度数据的基础上做一些优化及封装。phoenix查询封装phoenix作为hbase的一个上层sql封装,或者叫
- 大数据学习之Flink算子、了解DataStream API(基础篇一)
十二点的泡面
Flink算子大数据学习flink
DataStreamAPI(基础篇)注:本文只涉及DataStream原因:随着大数据和流式计算需求的增长,处理实时数据流变得越来越重要。因此,DataStream由于其处理实时数据流的特性和能力,逐渐替代了DataSet成为了主流的数据处理方式。目录DataStreamAPI(基础篇)前摘:一、执行环境1.创建执行环境2.执行模式3.触发程序执行二、源算子(source)三、转换算子(Trans
- Spark和Flink的区别?
写scala的老刘
Flink和Spark都是基于内存计算、支持实时/批处理等多种计算模式的统一框架1,技术理念不同Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算,基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次,通过分布式数据集RDD进行批量处理,是一种伪实时。而Flink是基于事件驱动的,它是一个面向流的处理框架,Flink基于每个事件一行一行地流式处理,是真正的流式计算.另外他也可以基于流来模拟批
- PHP如何实现二维数组排序?
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二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
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- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
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wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
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http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
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javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
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make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
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当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那