flink 内存配置（三）：设置JobManager内存

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Python小屋刷题神器最近升级的新功能介绍推荐教材：《Python程序设计基础与应用》（ISBN：9787111606178），董付国，机械工业出版社，2018.8出版，2021.3第11次印刷作者荣誉：机械工业出版社计算机分社成立20周年本科教材”金牌作者“，机械工业出版社高等教育教材专家咨询委员会委员，机械工业出版社”面向新工科高等院校大数据专业系列教材“编审委员会委员，全国高等院校计算机基
大数据ETL工具比较：Sqoop vs Flume vs Kafka AI天才研究院 AI人工智能与大数据大数据 etl sqoop ai
大数据ETL工具比较：SqoopvsFlumevsKafka关键词：大数据ETL、Sqoop、Flume、Kafka、数据迁移、日志采集、消息队列摘要：在大数据生态中，ETL（抽取-转换-加载）是数据价值挖掘的关键环节。不同业务场景对数据传输的实时性、可靠性、数据类型有差异化需求，催生了Sqoop、Flume、Kafka等特色鲜明的ETL工具。本文从核心架构、工作原理、性能指标、实战案例四个维度，
分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测 matlab科研社分类 matlab 神经网络
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线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础程序员勇哥人工智能(AI)线性代数人工智能大数据 python
线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中，优化问题无处不在，比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念，为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型：从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
电商用户行为可视化大屏--大数据项目
一．项目目的1.深入了解服务：用户的浏览路径、购买频率、商品评价等数据，能够精准地刻画用户画像。了解用户的年龄、性别、地域等基本信息，以及他们的兴趣爱好、消费习惯等更深入的特征，从而为个性化的营销和服务提供依据。2.优化用户体验：通过分析用户在页面之间的跳转时间、购物车的使用情况等，找出可能存在的流程不畅或设计不合理的地方。3.提高运营效率：对商品销售数据、库存数据等进行关联分析，有助于合理安排库
memcpy与memcpy_toio：深入解析两大数据传输神器 jghhh01 c++c语言
在软件开发中，数据的高效传输是确保程序性能和稳定性的关键。C语言作为一种广泛应用于系统编程和嵌入式开发的语言，提供了多种用于数据复制和传输的函数。其中，memcpy和memcpy_toio是两个备受关注的数据传输函数，它们各自在特定场景下发挥着不可替代的作用。本文将深入解析这两个函数，探讨它们的用途、区别以及在实际应用中的最佳实践。一、memcpy：内存复制的基础工具memcpy是C标准库中的一个
基于django+Spark+大数据+爬虫技术的国漫推荐与可视化平台设计和实现(源码+论文+部署讲解等) 阿勇学长大数据项目实战案例 Java精品毕业设计实例 Python数据可视化项目案例大数据 django spark 国漫推荐与可视化平台毕业设计 Java
博主介绍：✌全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等
机器学习在智能供应链中的应用：需求预测与库存优化 Blossom.118 机器学习与人工智能机器学习人工智能机器人深度学习 python 神经网络 sklearn
在当今全球化的商业环境中，供应链管理的效率和灵活性对于企业的竞争力至关重要。智能供应链通过整合先进的信息技术，如物联网（IoT）、大数据和机器学习，能够实现从原材料采购到产品交付的全流程优化。机器学习技术在智能供应链中的应用尤为突出，尤其是在需求预测和库存优化方面。本文将探讨机器学习在智能供应链中的应用，并分析其带来的机遇和挑战。一、智能供应链中的需求预测准确的需求预测是供应链管理的核心。需求预测
基于SpringBoot律师事务所案件管理系统的设计与实现一点教程 Java项目 spring boot 后端 java spring 律师事务所案件管理系统
博主主页：一点教程博主简介：专注Java技术领域和毕业设计项目实战、Java微信小程序、安卓等技术开发，远程调试部署、代码讲解、文档指导、ppt制作等技术指导。主要内容：毕业设计，SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Python、Nodejs、小程序、安卓app、大数据等设计与开发感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以和博主沟通，希
人脸识别常用数据集和Loss JL_Jessie 人脸识别深度学习
人脸识别数据集数据集的noise对训练效果的影响很大！很长一段时间MegaFace的效果都上不去，就是因为数据集噪声的原因。而且自己在训练人脸的时候，如果不对数据集的噪声和属性有一点了解，对训练结果可能会有误判，甚至越训练越差…在选择数据集的时候不要一味求大，有的时候选择一个noise比例极高的大数据集，效果还不如选择一个clean的小数据集呢，可以参见这篇论文TheDevilofFaceReco
凌晨の3点，线程池竟在服务器里偷偷···· 山海上的风 Java 服务器 java-ee 线程池
凌晨の3点，线程池の竟在服务器里偷偷榨干CPU····⚡️CPU：JAVAKing为窝发声,HELPME⚡️JAVAKING今天将揭露线程池的罪恶行为⚡️《线程池：OH,YES》线程池到底对项目做了什么想象一下：每次点外卖都新雇一个厨师‍，吃完就开除——这就是裸奔线程的日常！在高并发三巨头（电商秒杀、金融交易、大数据处理）中：1️⃣CPU哭诉：90%时间在面试线程，10%干活（线程切换开销）2️⃣
探索Kafka监控新维度：Burrow深度解析孙爽知Kody
探索Kafka监控新维度：Burrow深度解析BurrowKafkaConsumerLagChecking项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bu/Burrow项目介绍在大数据领域，ApacheKafka作为实时数据流处理的领军者，其稳定性和性能备受赞誉。然而，对于消费者端的监控始终是一个挑战。这时，LinkedIn开源的Burrow应运而生，它是一款专为Kaf
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今年上半年在外省做一个大数据相关的项目，在review项目组成员的代码时，发现一段处理大数据集的模块存在明显性能瓶颈：10万条数据的清洗流程耗时近20分钟，CPU占用率却始终在30%以下。深入分析后发现，看似简洁的Python代码背后，隐藏着诸多可以优化的细节——这并非个例，我们的程序在追求代码可读性时，往往忽略了Python特有的性能陷阱。今天抽点时间，从我实践中的代码就python开发，从内存
基于python的公众号文章爬取思路（总结版）大数据小学僧 python 开发语言爬虫微信公众平台
目录一、技术方案分类1.接口直连模式（推荐）2.网页解析模式3.第三方API模式二、核心技术栈三、爬虫实现步骤1.接口直连模式（微信公众平台API）2.网页解析模式（搜狗微信搜索）3.第三方API模式（如清博大数据）四、可视化界面实现五、数据存储方案六、高级技巧七、注意事项八、推荐工具链一、技术方案分类1.接口直连模式（推荐）2.网页解析模式3.第三方API模式二、核心技术栈三、爬虫实现步骤1.接
TDengine 运维全攻略：五种备份与恢复方法深度解析（2025 最新版） TDengine （老段） TDengine 运维 tdengine 运维大数据涛思数据物联网时序数据库数据库
备份与还原是数据库运维的核心环节，TDengine提供了五种主流数据备份方法，覆盖不同场景需求。本文将详细解析各方法的特性与操作要点。1.taosdump介绍taosdump是TDengine社区版首选的数据备份工具（企业版同样支持），其核心特点是操作简便、支持多线程处理，且备份文件采用ApacheAvro格式（大数据领域通用数据交换格式），便于向其他系统共享数据。工具支持跨平台连接远程服务器执行
Flink项目基础配置指南 Edingbrugh.南空 flink 大数据 flink 大数据
在大数据处理领域，ApacheFlink凭借强大的实时流处理和批处理能力，成为众多开发者的首选工具。在日常工作中，开发FlinkJar任务是常见需求，但每次都需重复配置日志、梳理pom依赖、设置打包插件等，流程繁琐且易出错。为提升开发效率，减少重复劳动，将这些基础配置进行整理归纳十分必要。本文将围绕Flink项目的本地日志配置、pom依赖及插件配置展开详细介绍，为开发者提供一套可直接复用的基础配置
Apache SeaTunnel Flink引擎执行流程源码分析 Code Monkey’s Lab 源码分析 Flink flink 大数据架构 seatunnel
目录1.任务启动入口2.任务执行命令类：FlinkTaskExecuteCommand3.FlinkExecution的创建与初始化3.1核心组件初始化3.2关键对象说明4.任务执行：FlinkExecution.execute()5.Source处理流程5.1插件初始化5.2数据流生成6.Transform处理流程6.1插件初始化6.2转换执行7.Sink处理流程7.1插件初始化7.2数据输出执
大数据智能风控核心：模型 johnny233 读书笔记大数据
概述模型线性判别分析方法，SirRonaldFisher最早提出模型评分的概念。个人FICO模型信用分。巴塞尔委员会发布巴塞尔Ⅱ协议，推出内部评级法（InternalRatingBasedApproach，IRB）。IRB综合考虑客户评级和债项评级，通过违约概率(ProbabilityofDefault,PD)、违约损失率(LossGivenDefault,LGD)、违约风险暴露(Exposure
Python爬虫实战：研究Bleach库相关技术 ylfhpy 爬虫项目实战 python 爬虫 php 开发语言 Bleach
1.引言在大数据时代，网络内容采集已成为信息获取的重要手段。Python凭借其丰富的爬虫库（如Requests、Scrapy）和灵活的数据处理能力，成为网页爬虫开发的首选语言。然而，从互联网获取的内容往往包含恶意脚本、不安全标签等安全隐患，直接使用可能导致XSS(跨站脚本攻击)、数据泄露等风险。Bleach作为专业的HTML净化库，通过白名单机制提供了可靠的内容安全过滤方案。本文将结合实际案例，详
Python爬虫实战：研究untangle库相关技术 ylfhpy 爬虫项目实战 python 爬虫 php 开发语言 untangle
1.引言在大数据时代，网络数据已成为重要的信息资源。XML和HTML作为互联网上最常用的数据表示格式，广泛应用于API接口、网站结构和数据交换等场景。Python凭借其丰富的爬虫库（如Requests、Scrapy）和灵活的数据处理能力，成为网络数据采集的首选语言。然而，从复杂的XML/HTML文档中提取结构化数据仍然面临诸多挑战，如文档结构多样性、动态内容渲染和数据格式转换等问题。Untangl
【头歌】MapReduce基础实战答案 Seven_Two2 头歌大数据实验答案 c#开发语言
本专栏已收集大数据所有答案第1关：成绩统计编程要求使用MapReduce计算班级每个学生的最好成绩，输入文件路径为/user/test/input，请将计算后的结果输出到/user/test/output/目录下。答案：需要先在命令行启动HDFS#命令行start-dfs.sh再在代码文件中写入以下代码#代码文件importjava.io.IOException;importjava.util.S
电力行业 | 抽水蓄能场景下，百万测点数据如何统一采集与接入？ DolphinDB智臾科技物联网 dolphindb 数据库抽水蓄能电力数据采集数据接入
在电力行业，抽水蓄能是目前最成熟、已经大规模化应用、兼顾发电和储能的一项技术。为了保障电站的平稳运行，借助物联网、大数据等技术，对电站各类运行设备进行实时采集，如机组振动、油压波动、瓦温变化等生产监测数据，已成为电站稳定运维的重要技术手段。在之前的文章储能业|低成本部署！DolphinDB打造抽水蓄能一体化解决方案-CSDN博客中，我们介绍了DolphinDB在抽水蓄能场景中的全链路解决方案。今天
储能业 | 低成本部署！DolphinDB 打造抽水蓄能一体化解决方案 DolphinDB智臾科技物联网数据库大数据 DolphinDB 实时计算抽水蓄能电力
导语在电力行业抽水蓄电场景中，电力集团可以基于DolphinDB搭建轻量化实时数仓，有效破解高频数据写入、万亿级数据存储和秒级实时计算等核心难题。同时，该方案助力集团降本增效，提升运维效率，并实现对多个电站数据的统一管理与调度，加快数字化转型步伐。一、行业背景构建清洁低碳、安全高效的新型能源电力系统是实现“双碳”目标的一大关键任务。其中，抽水蓄能作为当前最成熟、最具规模化应用前景的物理储能技术，正
AI+实时计算如何赋能金融系统？DolphinDB 在国泰君安期货年度中期策略会的演讲
6月25日，国泰君安期货2025年度中期策略会在上海顺利开幕。本次策略会以“观势明变，本固枝荣”为主题，特邀15位重量级行业嘉宾和52位明星分析师发表精彩观点，DolphinDB受邀出席会议并作主题演讲。实时计算如何赋能量化投研交易下午13:30分，AI投资主题分论坛正式启幕，DolphinDB创始人周小华博士在随后登台发言，带来了题为《AI+实时计算赋能量化金融》的精彩发言。演讲中，周小华博士首
SQLite 数据库在大数据分析中的应用潜力数据库管理艺术数据库 sqlite 数据分析 ai
SQLite数据库在大数据分析中的应用潜力关键词：SQLite、大数据分析、轻量级数据库、嵌入式数据库、数据仓库、OLAP、性能优化摘要：本文深入探讨了SQLite这一轻量级嵌入式数据库在大数据分析领域的应用潜力。我们将从SQLite的核心架构出发，分析其在大数据场景下的优势和限制，并通过实际案例展示如何通过优化策略和扩展技术使SQLite能够处理大规模数据集。文章包含性能对比测试、优化技巧和实际
利用大数据领域Doris提升企业数据决策效率大数据洞察大数据网络 ai
利用大数据领域Doris提升企业数据决策效率关键词：大数据、Doris、企业数据决策、数据处理、效率提升摘要：本文围绕利用大数据领域的Doris来提升企业数据决策效率展开。首先介绍了背景，包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了Doris的核心概念、架构以及与其他系统的联系。详细讲解了Doris的核心算法原理和具体操作步骤，并给出Python代码示例。同时介绍了相关的数学模型和公式。通过
Tair向量数据库：阿里云原生内存数据库服务的高性能向量检索解决方案 mmlihaio 数据库云原生 python
Tair向量数据库：阿里云原生内存数据库服务的高性能向量检索解决方案1.引言在当今的人工智能和大数据时代，高效的向量检索已成为许多应用场景的关键需求。Tair作为阿里云开发的云原生内存数据库服务，不仅提供了丰富的数据模型和企业级能力，还引入了基于非易失性内存(NVM)存储介质的持久内存优化实例。本文将深入探讨如何利用Tair向量数据库功能，实现高性能的向量存储和检索。2.Tair向量数据库概述Ta
解锁阿里云E-MapReduce：大数据处理的超能力秘籍云资源服务商阿里云云计算人工智能云原生
一、引言在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，大数据已然成为推动各行业创新发展的核心驱动力。从电商平台精准的个性化推荐，到金融机构严密的风险评估，再到医疗领域高效的疾病预测，大数据的应用场景无处不在，深刻地改变着我们的生活与工作方式。在这片充满机遇与挑战的大数据领域中，阿里云E-MapReduce宛如一颗璀璨的明星，占据着举足轻重的地位。它凭借强大的大数据处理能力、卓越的性能表现以及丰富的功能特性，为企业和
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Kafka面试题-在Kafka中，如何通过配置优化Producer和Consumer的性能?回答重点在Kafka中，通过优化Producer和Consumer的配置，可以显著提高性能。以下是一些关键配置项和策略：1、Producer端优化:batch.size：批处理大小。增大batch.size可以使Producer每次发送更多的消息，但要注意不能无限制增大，否则会导致内存占用过多。linger
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NullPointerException Cb123456 android BaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference 出现以上异常.然后就在baidu上
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SQL SELECT DISTINCT 语句何必如此 sql
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struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题！ 7454103 DAO spring Ajax json qq
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从网上看到这样一句话：“敏捷开发的最重要目标就是：满足用户多变的需求，说白了就是最大程度的让客户满意。” 感觉表达的不太清楚。感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。第一种多变，实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的，只是比较多，也比较混乱，用户一般只能了解自己的那一小部分，所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的，用户表达自己那一部分时也有
富养还是穷养，决定孩子的一生 bijian1013 教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛？为什么说寒门很难出贵子，三代才能出贵族？真的是父母必须有钱，才能大概率保证孩子未来富有吗？-----作者：@李雪爱与自由事实并非由物质决定，而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好，兄弟姐妹也都如此。她的童年时代，物质上大家都很贫乏，但妈妈总是保持生活中的美感，时不时给孩子们带回一些美好小玩意，从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
oracle 日期时间格式转化征客丶 oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP； SYSDATE：不支持毫秒，取的是系统时间； SYSTIMESTAMP：支持毫秒，日期，时间是给时区转换的，秒和毫秒是取的系统的。日期转字符窜：一、不取毫秒： TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') 简要说明， YYYY 年 MM 月
【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四 bit1129 scala
1. apply语法 FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup，定义： private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) { ... def apply(bucketId
Erlang中有意思的bug bookjovi erlang
代码中常有一些很搞笑的bug，如下面的一行代码被调用两次（Erlang beam） commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b Author: Jovi Zhang <[email protected]> Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100 erts:
移位打印10进制数转16进制-2008-08-18 ljy325 java 基础
/** * Description 移位打印10进制的16进制形式 * Creation Date 15-08-2008 9:00 * @author 卢俊宇 * @version 1.0 * */ public class PrintHex { // 备选字符 static final char di
读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式 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/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; abstract class Component { public abstract void printStruct(Str
利用cmd命令将.class文件打包成jar chenyu19891124 cmd jar
cmd命令打jar是如下实现：在运行里输入cmd，利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes) 现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作： cd D: 回车 cd workspace/prpal
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一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能，对于SecureCRT6.7.5 ，这个功能也已经是默认配置了。老版本的SecureCRT其实也有这个功能，只是不是默认设置，很多人不知道罢了。菜单： Options->Global Options ...->Terminal 右边有个Mouse的选项块。 Copy on Select Paste on Right/Middle
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