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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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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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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
- 某马头条——day11+day12
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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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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
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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
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
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0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
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2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
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在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
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/**
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*/
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- Django model字段类型清单
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Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
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返回消耗CPU数目最多的10条语句
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- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
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做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
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- GMT时间格式转换
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GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
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割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
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在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
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设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
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二、好处
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1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
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- Decode Ways
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A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
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Given an encoded message containing digits, det
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- 如何在Swift语言中创建http请求
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概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs