深入理解flink

使用 Kubernetes 部署 Flink 应用

作者:薄荷脑https://blog.csdn.net/zjerryj/article/details/100063858大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！By大数据技术与架构场景描述：Kubernetes是目前非常流行的容器编排系统，在其之上可以运行Web服务、大数据处理等各类应用。这些应用被打包在一个个非常轻量的容器中，我们通过声明的方
王知无(import_bigdata)·2024-02-09 06:38

SQL条件判断语句嵌套window子句的应用【易错点】--HiveSql面试题25

需求分析1数据准备3数据分析4小结0需求分析需求：表如下user_idgood_namegoods_typerk1hadoop1011hive1221sqoop2631hbase1041spark1351flink2661kafka1471oozie108
莫叫石榴姐·2024-02-09 06:00

HiveSQL——条件判断语句嵌套windows子句的应用

0需求分析需求：表如下user_idgood_namegoods_typerk1hadoop1011hive1221sqoop2631hbase1041spark1351flink2661kafka1471oozie108
爱吃辣条byte·2024-02-09 06:58

【前端】NodeJS 部署到 Window 并以 EXE 文件运行

文章目录前言基本思路基本使用安装打包工具配置打包工具打包客户端代码服务端配置网站配套项目地址效果视频前言前面介绍了NodeJs服务器连接数据库的基本操作，为了满足企业人可以便捷地使用，不必深入理解源代码以及复杂的部署
hjhcos·2024-02-09 06:16

【flink状态管理（三）】StateBackend的整体设计、StateBackend创建说明

文章目录一.状态后端概述二.StateBackend的整体设计1.核心功能2.StateBackend的UML3.小结三.StateBackend的加载与初始化1.StateBackend创建概述2.StateBackend创建过程一.状态后端概述StateBackend作为状态存储后端，提供了创建和获取KeyedStateBackend及OperatorStateBackend的方法，并通过Ch
roman_日积跬步-终至千里·2024-02-09 05:50

【flink状态管理（四）】MemoryStateBackend的实现

.状态初始化1.2.创建状态2.基于MemoryStateBackend创建OperatorStateBackend3.基于MemoryStateBackend创建CheckpointStorage在Flink
roman_日积跬步-终至千里·2024-02-09 05:49

【免费培训】Python从入门到进阶（直播：2023.5.7）

课程背景Python粉们都知道，想要学好高大上的Python大法，首要一步就是熟悉Python编程的基础知识，深入理解何为面向对象的编程，理解函数定义、模块、语法等知识。
茗创科技·2024-02-09 05:10

【c语言】深入理解指针（2）

1.字符指针变量可以利用字符指针存放字符数组来间接存放字符串。intmain(){chararr[10]="abcdef";char*p=arr;printf("p=%s\n",p);return0;}那我们可不可以直接给字符指针存放字符串呢？intmain(){char*p1="abcdef";printf("p1=%s\n",p1);return0;}我们来看一下结果：可以看到是可以直接给字符
Code Warrior·2024-02-09 05:55

flink简介

Flink简介其结构图如下：image.pngFlink架构Flink的分布式执行主要分成两个重要进程：master和worker。
三无架构师·2024-02-09 03:54

深入理解Java内存模型

CPU与缓存一致性问题我们都应该知道线程是CPU调度的最小单位，线程中的字节码指令最终都是在CPU中执行的。CPU在执行的时候，免不了要和各种数据打交道，而Java中所有数据都是存放在主内存（RAM）当中的，这一过程可以参考下图：但是随着CPU技术的发展，CPU的执行速度越来越快。而由于内存的技术并没有太大的变化，所以从内存中读取和写入数据的过程和CPU的执行速度比起来差距就会越来越大,这就导致C
Joker_Wan·2024-02-09 03:58

深入理解Netty及核心组件使用—上

目录Netty的优势为什么Netty使用NIO而不是AIO？Netty基本组件Bootstrap、EventLoop(Group)、Channel事件和ChannelHandler、ChannelPipelineChannelFutureNetty入门程序服务端代码客户端代码运行结果Netty的优势1.API使用简单，开发门槛低。2.功能强大，预置了多种编解码功能，支持多种主流协议。3.定制能力强
山鸟与鱼！·2024-02-09 01:36

聊聊flink的TimerService

序本文主要研究一下flink的TimerServiceTimerServiceflink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!
go4it·2024-02-08 23:26

Nginx: a little source code

Nginx源码比较多，本文只看几个重要的模块，更详细的内容请参考《深入理解nginx模块开发与架构》，这本书内容很全，本文只能是跟在后面做一点东施效颦的解读了。
SakamataZ·2024-02-08 22:20

Flink状态编程

Flink的状态管理是它的优势之一.什么是
万事万物·2024-02-08 22:41

【C语言】深入理解指针

目录1.字符指针2.指针数组3.数组指针4.数组传参与指针传参一维数组传参二维数组传参一级指针传参二级指针传参5.函数指针6.函数指针数组7.指向函数指针数组的指针（了解即可）8.回调函数回调函数的应用：库函数qsort模拟实现库函数qsort1.字符指针允许用字符串来初始化字符指针char*p="abcdef"这个语句是正确的，他表示把后面字符串首元素地址放到指针变量p里面去。其中abcdef是
米糕.·2024-02-08 17:39

Flink从入门到实践（三）：数据实时采集 - Flink MySQL CDC

文章目录系列文章索引一、概述1、版本匹配2、导包二、编码实现1、基本使用2、更多配置3、自定义序列化器4、FlinkSQL方式三、踩坑1、TheMySQLserverhasatimezoneoffset
秃了也弱了。·2024-02-08 17:34

常用虚拟机性能监控故障处理工具

参考文献:深入理解jvm第三版1.jpsjps作用可以列出正在运行的虚拟机进程，并显示虚拟机执行主类（MainClass，main()函数所在的类）名称以及这些进程的本地虚拟机唯一ID（LVMID，LocalVirtualMachineIdentifier
丶_62f3·2024-02-08 17:40

flink消费kafka源

后来一通折腾，发现我当时消费的配置，是用FlinkKafkaConsu
MinaLing·2024-02-08 16:14

深入理解Spark的前世今生

文章来源：https://blog.csdn.net/qq_42107047/article/details/80239094感谢大神分享~~~~~一：大数据的概述1.1Spark是什么？ Spark，是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架：比如SparkCore用
闲云野鹤~~~·2024-02-08 14:01

【Spark重点难点】你以为的Shuffle和真正的Shuffle

我在B站读大学，大数据专业【Spark重点难点01】你从未深入理解的RDD和关键角色通俗解释上节课我们讲了DAGScheduler划分Stage的原理:DAGScheduler调度时会根据是否需要经过Shuffle
王知无(import_bigdata)·2024-02-08 14:00

深入理解Spark BlockManager：定义、原理与实践

深入理解SparkBlockManager：定义、原理与实践1.定义Spark是一个开源的大数据处理框架，其主要特点是高性能、易用性以及可扩展性。
涤生大数据·2024-02-08 14:57

【大数据面试题】Flink第一弹60连发

更多面试题可以参考：《Flink面试通关手册》1、Flink如何保证精确一次性消费Flink保证精确一次性消费主要依赖于两种Flink机制1、Checkpoint机制2、二阶段提交机制Checkpoint
王知无(import_bigdata)·2024-02-08 14:26

温习大数据框架阿里Flink面试题

1、Flink如何保证精确一次性消费Flink保证精确一次性消费主要依赖于两种Flink机制1、Checkpoint机制2、二阶段提交机制Checkpoint机制主要是当Flink开启Checkpoint
Coding路人王·2024-02-08 14:26

大数据面试题之 Flink

Flink基础架构组成？Flink程序在运行时主要有TaskManager，JobManager，Client三种角色。
尚硅谷铁粉·2024-02-08 14:26

【大数据面试】Flink 04：状态编程与容错机制、Table API、SQL、Flink CEP

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
哥们要飞·2024-02-08 14:25

【大数据面试题】004 Flink状态后端是什么

那作为最热门的实时处理框架，Flink对状态管理是有一套的。那就是状态后端，拿来管理，储存Flink里状态的东西，默认是用MemoryBackend。
Jiweilai1·2024-02-08 14:25

Analyze the taxi ride event stream with Apache Flink

Forthedemoapplication,wegenerateastreamoftaxirideeventsfromapublicdatasetoftheNewYorkCityTaxiandLimousineCommission(TLC).ThedatasetconsistsofrecordsabouttaxitripsinNewYorkCityfrom2009to2015.Wetooksome
生活的探路者·2024-02-08 13:11

flink 从savepoint、checkpoint中恢复数据

二、如何从savepoint/checkpoint中恢复数据1.flinksql流作业2.查看flinkwebui3.手动停止作业并设置savepoint4.查看生成的文件5.添加参数，进行作业恢复前言提示
但行益事莫问前程·2024-02-08 13:13

史上最全OLAP对比

目录1.什么是OLAP2.OLAP引擎的常见操作3.OLAP分类MOLAP的优点和缺点ROLAP的优点和缺点4.并发能力与查询延迟对比5.执行模型对比5.OLAP引擎的主要特点5.2SparkSQL、FlinkSQL5.3Clickhouse5.4Elasticsearch5.5Presto5.6Impala5.7Doris5.8Druid5.9Kylin
只会写demo的程序猿·2024-02-08 11:04

cpp11新特性之智能指针（下）：深入理解现代cpp中的智能指针shared_ptr、unique_ptr 以及 weak_ptr

今天给大家带来的是对于shared_ptr、unique_ptr以及weak_ptr的深入理解，通过测试案例和源码剖析对这三种重要的智能指针的使用方法，注意事项以及适用范围进行了全面的总结，相信经过这些测试大家对于智能指针的理解会更上一层楼
unknown C++ beginner·2024-02-08 10:37

探索Python日志：深入理解LogRecord对象

源码分享https://docs.qq.com/sheet/DUHNQdlRUVUp5Vll2?tab=BB08J2在Python的日志系统中，LogRecord对象扮演着中心角色。每当我们在代码中使用日志记录方法，如.debug(),.info(),.warning(),.error()或.critical()，底层日志模块会创建一个LogRecord实例，该实例封装了所有与日志事件相关的信息。
web安全工具库·2024-02-08 10:49

Flink Checkpoint过程

Checkpoint使用了Chandy-Lamport算法流程1.正常流式处理（尚未Checkpoint）如下图，Topic有两个分区，并行度也为2，根据奇偶数我们假设任务从Kafka的某个Topic中读取数据，该Topic有2个Partition，故任务的并行度为2。根据读取到数据（下面的数据是offset的值，同时我们把它直接当成数据）的奇偶性，将数据分发到两个task进行SumSource1
orange大数据技术探索者·2024-02-08 09:49

Flink大状态和Checkpoint调优

文章迁移，待整理2.状态和Checkpoint调优2.1大状态调优我们生产大多数会使用fsState，memState程序挂了状态就丢了，应该没人会在生产使用，但是涉及到一些大状态，fsState效率很低，这时候会选择rocksDbState1.RocksDb为什么效率高基于LSMTree实现，类似Hbase的读写方式，state.backend.local-recovery:true写数据内存即
orange大数据技术探索者·2024-02-08 09:18

Flink Format系列(2)-CSV

Flink的csv格式支持读和写csv格式的数据，只需要指定'format'='csv'，下面以kafka为例。
sf_www·2024-02-08 09:48

大数据毕业设计PySpark+PyFlink航班预测系统 飞机票航班数据分析可视化大屏 机票预测 机票爬虫 飞机票推荐系统 大数据毕业设计 计算机毕业设计

博主介绍：✌全网粉丝100W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌由于篇幅限制，想要获取完整文章或者源码，或者代做，可以给我留言或者找我聊天。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给我留言咨询，希望帮助更多的人。1.DrissionPage自动化Python爬虫工具采
B站计算机毕业设计超人·2024-02-08 09:17

元宵节：做一名“元宵”党员

同时，要不断加强学习，用习近平新时代中国特色社会主义思想武装头脑，深入理解和践行党的宗
辉组轩·2024-02-08 09:06

【项目实战】Flink+InfluxDB+Grafana实现对YARN集群队列资源进行画像

一、Flink实时计算第一章：Flink快速入门1.Flink架构2.Flink应用场景3.FlinkVSSpark4.实时计算技术选型第二章：Flink项目构建与测试1.快速构建Flink项目2.第一个
大数据研习社·2024-02-08 08:56

涤生大数据实战：基于Flink+ODPS历史累计计算项目分析与优化（上）

涤生大数据实战：基于Flink+ODPS历史累计计算项目分析与优化（一）1.前置知识ODPS（OpenDataPlatformandService）是阿里云自研的一体化大数据计算平台和数据仓库产品，在集团内部离线作为离线数据处理和存储的产品
涤生大数据·2024-02-08 08:55

深入理解Python多线程：方法解析与实践案例

案例1：l1=[1,2,3,4,5,6]foriinl1:要求1：print(i)要求2：每一个线程的频率不一样，time.sleep(i)总结：创建多个线程，每个线程打印频率不一样；为了便于区分，每次打印的时候，可以加一个前缀，类似“线程1”、“线程2”、“线程3”…1.使用threading.Thread类我们可以创建threading.Thread类的实例来表示一个线程，然后调用它的star
the_beginner·2024-02-08 08:53

flink-redis-connector实现

分享一个项目flink-redis-connector，功能如下：支持FlinkSQL写Redis支持FlinkSQL读Redis维表（高时效性&提供缓存，非定期全量load的allcache方式）一：
knowfarhhy·2024-02-08 08:06

Flink on Yarn的两种模式

FlinkonYarn模式部署始末：Flink的Standalone和onYarn模式都属于集群运行模式，但是有很大的不同，在实际环境中，使用FlinkonYarn模式者居多。
GOD_WAR·2024-02-08 07:22

【大数据】Flink 如何处理背压

Flink如何处理背压1.什么是背压2.Flink中的背压3.结论⭐推荐阅读：《Flink架构（二）：数据传输》人们经常会问Flink是如何处理背压（backpressure）效应的。
G皮T·2024-02-08 07:16

flink on yarn

文章目录使用flinksqlclientonyarnsession模式Per-JobCluster模式flinkrunflinkrunapplication-tyarn-application配置任务退出时保留
枪枪枪·2024-02-08 07:46

图像处理入门：OpenCV的基础用法解析

图像处理入门：OpenCV的基础用法解析引言OpenCV的初步了解深入理解OpenCV：计算机视觉的开源解决方案什么是OpenCV？
kadog·2024-02-08 07:14

【大数据】Flink on YARN，如何确定 TaskManager 数

FlinkonYARN，如何确定TaskManager数1.问题2.并行度（Parallelism）3.任务槽（TaskSlot）4.确定TaskManager数1.问题在Flink1.5ReleaseNotes
G皮T·2024-02-08 07:43

flink反压及解决思路和实操

1.反压原因反压其实就是task处理不过来，算子的sub-task需要处理的数据量>能够处理的数据量，比如：当前某个sub-task只能处理1wqps的数据，但实际上到来2wqps的数据，但是实际只能处理1w条，从而反压常见原因有：数据倾斜：数据分布不均，个别task处理数据过多算子性能问题：可能某个节点逻辑很复杂，比如sink节点很慢，lookupjoin热查询慢流量陡增，比如大促时流量激增，或
orange大数据技术探索者·2024-02-08 07:28

FlinkSql通用调优策略

历史文章迁移，稍后整理使用DataGenerator提前进行压测，了解数据的处理瓶颈、性能测试和消费能力开启minibatch："table.exec.mini-batch.enabled","true"开启Local+Global两阶段聚合："table.exec.mini-batch.enabled","true"解决数据倾斜问题：流式倾斜，开启minibatch窗口类有界操作，传统的两阶段聚
orange大数据技术探索者·2024-02-08 07:28

Flink 2.0 状态存算分离改造实践

本文整理自阿里云智能Flink存储引擎团队兰兆千在FFA2023核心技术（一）中的分享，内容关于Flink2.0状态存算分离改造实践的研究，主要分为以下四部分：Flink大状态管理痛点阿里云自研状态存储后端
Apache Flink·2024-02-08 07:28

Flink流式数据倾斜

1.流式数据倾斜流式处理的数据倾斜和Spark的离线或者微批处理都是某一个SubTask数据过多这种数据不均匀导致的，但是因为流式处理的特性其中又有些许不同2.如何解决2.1窗口有界流倾斜窗口操作类似Spark的微批处理，直接两阶段聚合的方式来解决就可以selectdate,type,sum(pv)aspvfrom(selectdate,type,sum(count)aspvfromtablegr
orange大数据技术探索者·2024-02-08 07:58

FlinkSql 窗口函数

WindowingTVF以前用的是GroupedWindowFunctions（分组窗口函数），但是分组窗口函数只支持窗口聚合现在FlinkSql统一都是用的是WindowingTVFs（窗口表值函数）
orange大数据技术探索者·2024-02-08 07:28
上一页 9 10 11 12 13 14 15 16 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他