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- Flink算子通用状态应用测试样例
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Flink算子通用状态应用测试样例1.获取Flink执行环境finalStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);2.创建数据源,生成随机数据DataStream>source=env.addSource(newSourceFunct
- 关于HDP的20道高级运维面试题
编织幻境的妖
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1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP(HortonworksDataPlatform)的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具,如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述:Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用Java语言编写,用于存储和处理大规模数据集。它广义
- Flink 面试题总结及答案
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基础state的分类keystate和operatestatestate的重分布Flink状态管理详解:KeyedState和OperatorListState深度解析-掘金checkpoint和savepointhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/79526638flinkjob的容错策略如果在没有持续消息输出的情况下,如何定时输出主要是现实有可能不会一直有消息输入,但是要
- Flink 批作业 消费kafka
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文章目录示例代码原理总是kafka数据源可以是有界数据源,也可以是无界数据源示例代码publicstaticvoidmain(String[]args){StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism
- Flink源码-6-JobMaster 启动任务
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JobMasterjobmaster负责执行整个任务入口类org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMasterpublicCompletableFuturestart(finalJobMasterIdnewJobMasterId)throwsException{//makesurewereceiveRPCandasynccallsstart();returnca
- 【大数据面试题】014 Flink CDC 用过吗,请简要描述
Jiweilai1
一天一道面试题flink大数据面试flinkcdc
一步一个脚印,一天一道面试题。FlinkCDC的诞生背景FlinkCDC的全称是ChangeDataCapture(变更数据捕获)每一项技术的诞生都是为了解决某个问题,某个痛点。而FlinkCDC的诞生就是为了解决在读取,监控MySQL这样的数据库时,不会因为读取数据库,对数据库本身造成压力,影响性能。同时,保证了数据源的准确,正确。FlinkCDC原理方式一:通过查询来获取更新的数据。如查询数据
- pyflink1.18.0 报错 TypeError: cannot pickle ‘_thread.lock‘ object
Thomas2143
总结pyflink
完整报错Traceback(mostrecentcalllast):File"/Users//1.py",line851,inds1=my_datastream.key_by(lambdax:x[0]).process(MyProcessFunction())#返回元组即:f0f1f2三列File"/Users/thomas990p/bigdataSoft/minicondaarm/minicon
- 【Flink SQL】Flink SQL 基础概念(五):SQL 时区问题
G皮T
#FlinkSQLflinksql大数据时区TIMESTAMP_LTZTIMESTAMP
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- 【大数据】Flink SQL 语法篇(五):Regular Join、Interval Join
G皮T
#FlinkSQL大数据flinksqlRegularJoinIntervalJoin双流Join
《FlinkSQL语法篇》系列,共包含以下10篇文章:FlinkSQL语法篇(一):CREATEFlinkSQL语法篇(二):WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇(三):窗口聚合(TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE)FlinkSQL语法篇(四):Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇(五):RegularJoin、I
- 大数据开发(Kafka面试真题-卷一)
Key-Key
大数据kafka面试
大数据开发(Kafka面试真题)1、请解释以下ApacheKafka是什么?它在大数据系统中的角色是什么?2、请解释以下Kafka的工作原理和它与传统消息队列服务的不同之处?3、解释以下ApacheKafka的作用以及它与常见消息队列系统(如RabbitMQ)之间的区别?4、如何使用ApacheKafka来实现实时数据流处理?5、Flinkcheckpoint和Kafkaoffset的关联是什么?
- flink: 自定义表函数的用法
amadeus_liu2
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- flink:自定义函数的简单用法
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- flink状态后端和检查点的关系
后季暖
flink大数据
在ApacheFlink中,检查点(Checkpoints)和状态后端(StateBackend)是两个核心概念,它们之间有着紧密的联系。为了更好地理解这种联系,我们首先需要分别了解这两个概念。检查点(Checkpoints):检查点是Flink用来实现容错和状态一致性的机制。当Flink应用程序运行时,它会定期地创建检查点,这些检查点包含了当前任务的状态信息。如果某个任务失败,Flink可以利用
- Flink异步io关联Hbase
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#Flinkflinkhbase大数据
主程序publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{//1.获取流执行环境StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);SimpleDateFormatformatter=newSi
- flink重温笔记(十五): flinkSQL 顶层 API ——实时数据流转化为SQL表的操作
那就学有所成吧(˵¯͒¯͒˵)
Flink重温笔记flink笔记sql大数据学习方法数据库KAFKA
Flink学习笔记前言:今天是学习flink的第15天啦!学习了flinkSQL基础入门,主要是解决大数据领域数据处理采用表的方式,而不是写复杂代码逻辑,学会了如何初始化环境,鹅湖将流数据转化为表数据,以及如何查询表数据,结合自己实验猜想和代码实践,总结了很多自己的理解和想法,希望和大家多多交流!Tips:"分享是快乐的源泉,在我的博客里,不仅有知识的海洋,还有满满的正能量加持,快来和我一起分享这
- FlinkCDC快速搭建实现数据监控
tianqi11
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引入依赖4.0.0com.sandflinkcdc1.0-SNAPSHOTjarFlinkQuickstartJobUTF-81.17.11.14.4-->1.82.12${target.java.version}${target.java.version}2.17.1apache.snapshotsApacheDevelopmentSnapshotRepositoryhttps://reposi
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猫猫爱吃小鱼粮
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PaimonCatalog目前支持两种类型的metastores:filesystemmetastore(default),在文件系统中存储元数据和表文件。hivemetastore,将metadata存储在Hivemetastore中。用户可以直接从Hive访问表。1.使用FilesystemMetastore创建CatalogFlink引擎FlinkSQL注册并使用名为my_catalog的P
- Flink 学习 | 在集群上的,部署模式及运行模式
狻猊来当程序媛
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Client将作业提交给JobManager,JobManager将作业分发给很多个TaskManager开始干活。部署模式有三种(会话模式_session,单作业模式_per_job,应用模式_application)主要区别是生命周期及资源的分配方式,以及应用的main方法到底在哪里执行,是客户端还是JobManager。会话模式需要先启动一个集群,保持一个会话。但启动集群时,资源是共享的,会
- sprintboot集成flink快速入门demo
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一、flink介绍Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(DataProcessing)场景:高并发pipeline处理数据,时延毫秒级,且兼具可靠性。二、环境搭建安装flinkhttps://nightlies.apache.org
- 【大数据】Flink SQL 语法篇(七):Lookup Join、Array Expansion、Table Function
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- 【Flink精讲】Flink单机安装步骤
话数Science
FlinkFlink精讲大数据flink大数据
Flink单机安装步骤获取Flink安装包:Indexof/flink解压缩:tar-zxvfflink-1.17.2-bin-scala_2.12.tgz修改配置文件:conf/flink-conf.yaml启动命令:./bin/start-cluster.sh终止命令:./bin/stop-cluster.sh启动SQLClient:./bin/sql-client.shembedded如果w
- EMR StarRocks实战——Mysql数据实时同步到SR
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文章摘抄阿里云EMR上的StarRocks实践:《基于实时计算Flink使用CTAS&CDAS功能同步MySQL数据至StarRocks》前言CTAS可以实现单表的结构和数据同步,CDAS可以实现整库同步或者同一库中的多表结构和数据同步。下文主要介绍如何使用Flink平台和E-MapReduceStarRocks,通过CTAS&CDAS功能实现实时数仓中TP(TransactionProcessi
- flink如何利用checkpoint保证数据状态一致性
Direction_Wind
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flink数据状态一致性1状态一致性级别1.1AT-MOST-ONCE(最多一次):1.2AT-LEAST-ONCE(至少一次):1.3EXACTLY-ONCE(精确一次):1.4分布式快照与至少一次事件传递和重复数据删除的比较2flink内部实现状态一致性3端到端的一致性3.1Source3.2Sink3.2.1幂等写入3.2.2事务写入3.2.2.1两阶段提交3.2.2.2flink的两阶段提
- 记一次 Flink 作业启动缓慢
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记一次Flink作业启动缓慢背景应用发现,Hadoop集群的hdfs较之前更加缓慢,且离线ELT任务也以前晚半个多小时才能跑完。此前一直没有找到突破口所以没有管他,推测应该重启一下Hadoop集群就可以了。今天突然要重启一个Flink作业,发现有一个过程卡了五分钟。现象由上图可知09:36到09:41这两个过程中间花了五分钟,这两条都是Flink的日志,所以推测中间是Flink的某些过程卡住了。那
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- 【天衍系列 01】深入理解Flink的 FileSource 组件:实现大规模数据文件处理
浅夏的猫
Flink专栏flinkapache大数据java
文章目录01基本概念02工作原理03数据流实现04项目实战4.1项目结构4.2maven依赖4.3StreamFormat读取文件数据4.4BulkFormat读取文件数据4.5使用小结05数据源比较06总结01基本概念ApacheFlink是一个流式处理框架,被广泛应用于大数据领域的实时数据处理和分析任务中。在Flink中,FileSource是一个重要的组件,用于从文件系统中读取数据并将其转换
- 【天衍系列 04】深入理解Flink的ElasticsearchSink组件:实时数据流如何无缝地流向Elasticsearch
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文章目录01ElasticsearchSink基础概念02ElasticsearchSink工作原理03ElasticsearchSink核心组件04ElasticsearchSink配置参数05ElasticsearchSink依赖管理06ElasticsearchSink初阶实战07ElasticsearchSink进阶实战7.1包结构&项目配置项目配置application.properti
- Flink理论—Flink架构设计
不二人生
#Flink理论flink大数据
Flink架构设计Flink是一个分布式系统,需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器,例如HadoopYARN,但也可以设置作为独立集群甚至库运行,例如Spark的StandaloneMode本节概述了Flink架构,并且描述了其主要组件如何交互以执行应用程序和从故障中恢复。Flink集群剖析Flink运行时由两种类型的进程组成:一个JobManager和一
- 一种Hudi on Flink动态同步元数据变化的方法
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
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各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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&
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
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每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
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单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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- GA与量子恒道统计
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
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- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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- [职业与教育]青春之歌
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- 位运算、异或的实际应用
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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