Flink调优第66页

基于canal+kafka+flink的实时增量同步功能1：mysqlTokafka代码实现

使用到的技术有canal同步中间件，kafka消息队列，大数据实时计算流引擎flink以及并发编程等技术。

Hey 锡瑞·2023-11-19 07:02

基于canal+kafka+flink实现实时增量同步3：MySQL到Kafka功能演示

看成品：kafka监听Canal投递的binlog日志（1）在页面新增一个kafka异构搬迁任务选择mysql-kafka的任务模式。数据源选择mysql的数据源（我们是在数据源管理配置的）（2）选择kafka数据源（这些我们是在数据源管理配置的）、kafka主题、canal安装数据源（ssh数据源，就是安装在哪个服务器）、canal安装路径（服务器上的安装路径）（3）配置映射关系，这里只需要配置

Hey 锡瑞·2023-11-19 07:02

Apache Flink——状态编程

概述Flink处理机制的核心，就是“有状态的流式计算”。不论是简单聚合、窗口聚合，还是处理函数的应用，都会有状态的身影出现。状态就如同事务处理时数据库中保存的信息一样，是用来辅助进行任务计算的数据。

小波同学·2023-11-19 07:41

一次java系统调优从150到最高1800的过程

前言在做公司系统压力测试(500个线程并发)的时候某个服务的接口压测初始结果如下初始指标(最高)：吞吐量150/sTPS:240CPU,内存，带宽，磁盘io如下图所示可以看到资源使用是有问题的cpu和带宽并没有给足压力说明并不是资源所导致的瓶颈，所以现在分析代码怎么分析代码在哪里耗时比较久呢？主链路梳理前置拦截器耗时节点次数查询缓存4查询数据库3刷新缓存2写数据库1处理请求耗时节点次数查询数据库1

大鸟-0101·2023-11-19 06:25

客户端启动性能优化实践

都会做启动优化，启动优化主要有如下方式dll基址固定dll延迟加载dll文件预读程序二进制文件连续分布二进制文件relink启动逻辑优化调整客户端性启动性能优化比起服务器要简单，服务器动不动就搞缓存、分布式、算法调优

yujiankk·2023-11-19 06:32

ClickHouse调优（二）语法优化

1、ClicHouse语法优化规则ClickHouse的SQL优化规则是基于RBO（RuleBasedOptimization），下面是一些优化规则。1.1、COUNT优化在调用count函数时，如果使用的是count()或者count(*),且没有where条件，则会直接使用system.tables的total_rows，例如：注意：Optimizedtrivialcount，这是对count

Yuan_CSDF·2023-11-19 05:19

分布式锁——分布式锁的优化过程、分布式锁+AOP实现Redis缓存

分布式锁的优化流程以及结合AOP实现缓存一、配置Redis缓存1、为什么使用缓存一个系统最大的性能瓶颈就是数据库的IO操作，从数据库入手也是调优的最好的切入点。

其实不会敲代码·2023-11-19 04:00

jvm之调优案例分析

大内存硬件上的程序部署策略一个15万PV/日左右的在线文档类型网站最近更换了硬件系统，服务器的硬件为四路志强处理器、16GB物理内存，操作系统为64位CentOS5.4，Resin作为Web服务器。整个服务器暂时没有部署别的应用，所有硬件资源都可以提供给这访问量并不算太大的文档网站使用。软件版本选用的是64位的JDK5，管理员启用了一个虚拟机实例，使用-Xmx和-Xms参数将Java堆大小固定在1

tracy_668·2023-11-19 03:54

性能测试知多少---系统架构分析

在我们进行需求的时候也需要对被测项目的架构有一定的认识，如果不了解被测系统的架构，那么在后期的性能分析与调优阶段将无从下手。简单系统架构介绍因为每个公司的业务不同，采用的技术，架构也都有很大不同。

测试小鬼·2023-11-19 02:42

性能分析工具的使用

文章目录1.数据库服务器调优的步骤2.查看系统性能参数3.统计SQL的查询成本：last_query_cost4.定位执行慢的SQL：慢查询日志4.1开启slow_query_log4.2修改long_query_time

ITfeib·2023-11-19 02:10

Flink系列Table API和SQL之：动态表、持续查询、将流转换成动态表、更新查询、追加查询、将动态表转换为流、更新插入流(Upsert)

Flink系列TableAPI和SQL之：动态表、持续查询、将流转换成动态表、更新查询、追加查询、将动态表转换为流、更新插入流一、表和流的转换二、动态表三、持续查询四、将流转换成动态表五、更新查询六、追加查询七

最笨的羊羊·2023-11-19 01:59

Flink TableAPI和SQL（八）动态表编码成数据流

在Flink中，TableAPI和SQL支持三种编码方式：仅追加

Alienware^·2023-11-19 01:57

Flink动态表和时态表总结

动态表动态表是Flink的支持流数据的TableAPI和SQL的核心概念。与表示批处理数据的静态表不同，动态表是随时间变化的。可以像查询静态批处理表一样查询它们。查询动态表将生成一个连续查询。

闻风-堡·2023-11-19 01:25

flink（十）：Table&Sql注册表和视图

文章目录分享说明资料实现讲解代码总结分享大数据博客列表说明本文属于实战，讲解Flink1.12版本java代码注册表和视图的实现方法，开发环境搭建，参考上篇文章，这里不再赘述。

羽落风起·2023-11-19 01:48

Flink流处理中的表

将一个Table转换成DataStream时，有仅插入流（Insert-Only-Streams）、更新日志流（ChangelogStreams）两种方式，具体使用哪种方式取决于表中是否存在更新操作文章目录动态表和持续查询1、动态表2、持续查询3、将流转换成动态表用SQL持续查询1、更新查询2、追加查询3、查询限制将动态表转换成流关系型表/SQL流处理处理的数据对象字段元组的有界集合字段元组的无限

未来影子·2023-11-19 01:47

第一章：状态化流处理概述

系列文章目录第一章状态化流处理概述第二章流处理基础第三章ApacheFlink架构第四章设置ApacheFlink开发环境第五章DataStreamAPI（1.7版本）第六章基于时间和窗口的鼻子第七章有状态算子和应用第八章读写外部系统第九章搭建

亚里·2023-11-19 01:44

【flink理论】动态表：关系查询处理流的思路：连续查询、状态维护；表转换为流需要编码编码

.在流上定义表1.连续查询2.查询限制2.1.维护状态2.2.计算更新四.表到流的转换1.Append-only流2.Retract流3.Upsert流本文主要讨论了：讨论通过关系查询处理无界流的讨论flink

roman_日积跬步-终至千里·2023-11-19 01:10

Flink operator-state 和 keyed-state 两者的区别

operator-state和keyed-state两者的区别详细描述一下上面的问题：operator-state和keyed-state两者的区别？最大并行度又和它们有什么关系？举个生产环境中经常出现的案例，当用户停止任务、更新代码逻辑并且改变任务并发度时，两种state都是怎样进行恢复的？总结如下：operator-state：状态适用算子：所有算子都可以使用operator-state，没有

GOD_WAR·2023-11-19 01:10

Flink Managed Keyed State

ManagedKeyedStateFlink中有两种基本状态：KeyedState和OperatorState。键控状态键控状态始终与键相关，并且只能在上的函数和运算符中使用KeyedStream。

姜同学的学习笔记·2023-11-19 01:38

Flink的keyedState

._51doit.flink.day06;importorg.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;importorg.apache.flink.api.common.restarts

藤井大旋風·2023-11-19 01:08

flink使MapState实现KeyedState

测试数据辽宁省,沈阳市,1000辽宁省,大连市,2000辽宁省,沈阳市,1500湖南省,长沙市,1200湖南省,长沙市,1000湖南省,常德市,4000湖南省,常德市,3000importorg.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction

AokCap·2023-11-19 01:08

Flink 状态编程（二）按键分区状态（Keyed State）

文章目录基本概念和特点支持的结构类型代码实现在实际应用中，我们一般都需要将数据按照某个key进行分区，然后再进行计算处理；所以最为常见的状态类型就是KeyedState。另外，我们还可以通过富函数类（RichFunction）对转换算子进行扩展、实现自定义功能，比如RichMapFunction、RichFilterFunction。在富函数中，我们可以调用.getRuntimeContext()

Alienware^·2023-11-19 01:08

Flink Keyed State & Operator State

KeyedState和OperatorStateKeyedState是KeyedStream上的状态。假如输入流按照id为Key进行了keyBy分组，形成一个KeyedStream，数据流中所有id为1的数据共享一个状态，可以访问和更新这个状态，以此类推，每个Key对应一个自己的状态。下图展示了KeyedState，因为一个算子子任务可以处理一到多个Key，算子子任务1处理了两种Key，两种Key

weixin_45626756·2023-11-19 01:08

Flink学习笔记（十一）：flink KeyedState运用

在前面的Flink学习笔记（八）：flink热词统计中介绍了sum算子进行数据统计，那么有没有别的方法实现呢。本篇记录下另一种实现方式，采用state状态进行统计计算。

胖胖的战士·2023-11-19 01:05

flink之Operator State(non-keyed state)

flink介绍，flink对所有的算子都支持有状态计算，在博主之前分享的文章中，关于keyedstate已经做过很详细的介绍，欢迎各位发烧友点击https://blog.csdn.net/qq_44962429

代码编制世界·2023-11-19 01:04

Flink Keyed State 使用步骤

前提KeyedState作用在KeyedStream流基础上（必要条件）状态注册KeyedState需要通过RuntimeContext访问，因此Operator（算子）必须需要是一个RichFunction或其实现我们要对状态进行定义状态描述器，然后进行注册，最后才可在算子中使用状态帮助我们进行业务逻辑处理例如下图，是我们自定义的Window，我们需要实现一个RichWindowFunction

保护我方胖虎·2023-11-19 01:01

Flink-KeyedState-MapState结合Window使用

文章目录（一）MapState使用步骤（二）MapState验证（三）完整DEMO（一）MapState使用步骤映射状态（MapState），将状态表示为一组Key-Value键值对对；（get()，put()，类似HashMap）MapState.get(UKkey)MapState.put(UKkey,UVvalue)MapState.contains(UKkey)MapState.remov

保护我方胖虎·2023-11-19 01:01

Flink-Keyed State-ValueState使用（结合Window）

操作是.update）get操作:ValueState.value()set操作:ValueState.update(Tvalue)packagecom.leilei;importorg.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode

保护我方胖虎·2023-11-19 01:30

JVM性能调优监控工具jps、jstat、jmap、jstack、使用详解

文章目录jps常用参数jstat常用参数jmap常用参数jstack常用参数jps查看所有的jvm进程，包括进程ID，进程启动的路径等等。我自己也用PS，即：ps-ef|grepjava#jps1257Jps10wallet-trade-1.0-SNAPSHOT.jar常用参数-v输出传递给JVM的参数#jps-v1379Jps-Dapplication.home=/opt/jdk1.8.0_17

杰哥的技术杂货铺·2023-11-19 01:59

g1垃圾收集器gc的四种日志解释

source=author&term=22991这篇文章将深入研究G1的日志和调优参数。为了在实际工作中对G

杰哥的技术杂货铺·2023-11-19 01:29

Flink Streaming keyedState的理解和使用

前言：本文所有理解、资料、图片基本上都是来源于官网，更多的是对官网描述的一个总结和概括。下图是网上找到的一个应景图片。一、什么是stateState直译上去是”状态”一次，这个有点抽象难以理解。那什么是状态，究竟如何应用到我们的编码过程当中呢？在流式编程中，基本的处理流程是来一条数据，我就处理一条，这种单条和单条数据之间的处理很难形成一个对数据的分析，以下面的Access日志为例，我们对类似于这样

大锤爱编程·2023-11-19 01:28

Flink之KeyedState

前面的文章中介绍过OperatorState,这里介绍一下KeyedState.在使用OperatorState时必须要实现CheckpointFunction接口,而KeyedState则不需要,在使用keyBy(...)分组分组后,调用的函数必须是实现RichFuntion接口的函数才可以使用KeyedState.同样使用KeyedState也必须开启Checkpoint.需求将接收到的Soc

飞天小老头·2023-11-19 01:53

JVM第六课：JVM调优必备理论知识 - 3种垃圾清除算法，常见的垃圾回收器

JVM调优是一层窗户纸，只是看起来很难。学完本节课，让你：熟悉GC常用算法，熟悉常见垃圾回收器，具有实际JVM调优实战经验Whatisgarbage什么是垃圾？没有引用指向的对象就是垃圾。

学而知不足~·2023-11-19 01:19

JVM调优及垃圾回收GC

一、说一说JVM的内存模型。JVM的运行时内存也叫做JVM堆，从GC的角度可以将JVM分为新生代、老年代和永久代。其中新生代默认占1/3堆内存空间，老年代默认占2/3堆内存空间，永久代占非常少的对内存空间。新生代又分为Eden区、SurvivorFrom区和SurvivorTo区，Eden区默认占8/10新生代空间，SurvivorFrom区和SurvivorTo区默认分别占1/10新生代空间；E

inexaustible·2023-11-19 01:14

PS+PO调优实战：hotspot参数、调优参数

GC调优：尽量减少FGC（fullGC）JVM参数：-XX:+UseSerialGC=SerialNew(DefNew)+SerialOld

dandanforgetlove·2023-11-19 01:13

数据结构与算法+JVM调优和GC常用算法+数据库高级+复杂sql手写

数据结构双向链表二叉排序树红黑树散列表双向链表：什么是双向链表双向链表是一种数据结构，是由若干个节点构成，每个节点由三部分构成，分别是前驱节点，元素，后继节点，且双向链表中的节点在内存中是游离状态存在的。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/e3deda4d7f3c4759a9e1ff78ab074e86.png应用：LinkedList双向链表的术语：

只对java深情·2023-11-19 00:19

Spark学习——1.代表性大数据技术

1.代表性的大数据技术HadoopSparkFlinkBeam主要计算模式如图1-11.1HadoopHadoop的生态系统图如图1-2开源谷歌GFS，利用MapReduce分布式并行编程，MapReduce

楓尘林间·2023-11-18 23:37

JVM常用性能调优工具详解1

前言工程学科是在不断动手的过程中来细化自己的领域，就像练武功一样，单凭着掌握一身武林绝学是远远不够的，在实战中，如何在多变的环境面前使用合适的招式，怎样出击，应该选择怎样的功法去迎击未知的对手，这往往都是经验之谈，当你踩过了无数的坑，沉淀了无数的线上问题，总结无数的经验，当问题来的时候你能拥有自己独特的见解与方案，你才能所向披靡，战无不胜。当你经验少的时候，要多学会辛苦一下自己，大不了就是比别人多

怎能止步于此·2023-11-18 22:20

JVM调优工具命令的使用

JVM调优工具命令的使用常用工具命令JSTATJINFOJMAPJHATMATJSTACK可视化GC日志分析工具常用工具命令命令描述jps与linux的ps类似，用来显示本地的java进程，可以查看本地运行着几个

雨夜星空丶月·2023-11-18 22:49

Flink（六）【DataFrame 转换算子（下）】

前言今天学习剩下的转换算子：分区、分流、合流。每天出来自学是一件孤独又充实的事情，希望多年以后回望自己的大学生活，不会因为自己的懒惰与懈怠而悔恨。回答之所以起到了作用，原因是他们自己很努力。-《解忧杂货店》1、物理分区算子常见的物理分区策略有随机分配（Random）、轮询分配（Round-Robin）、重缩放（Rescale）和广播（Broadcast），下边我们分别来做了解。此外还有我们之前用过

让线程再跑一会·2023-11-18 21:40

Flink（七）【输出算子（Sink）】

前言今天是我写博客的第200篇，恍惚间两年过去了，现在已经是大三的学长了。仍然记得两年前第一次写博客的时候，当时学的应该是Java语言，菜的一批，写了就删，怕被人看到丢脸。当时就想着自己一年之后，两年之后能学到什么水平，什么是JDBC、什么是MVC、SSM，在当时都是特别好奇的东西，不过都在后来的学习中慢慢接触到，并且好多已经烂熟于心了。那，今天我在畅想一下，一年后的今天，我又学到了什么水平？能否

让线程再跑一会·2023-11-18 21:40

JDK1.8 新特性（二）【Stream 流】

前言上节我们学了lambda表达式，很快我就在Flink的学习中用到了，我学的是Java版本的Flink，一开始会以为代码会很复杂，但事实上Flink中很多地方都用到了函数接口，这也让我们在编写Flink

让线程再跑一会·2023-11-18 21:30

SDN实战团技术分享（三十八）：DPDK助力NFV与云计算

对于用户来说，它可能是一个出色的包数据处理性能加速软件库；对于开发者来说，它可能是一个实践包处理新想法的创新工场；对于性能调优者来说，它可能又是一个绝佳的成果分享平台。

lingshengxiyou·2023-11-18 20:32

DPDK性能影响因素分析

这些因素并非必然劣化性能，可能因硬件能力、OS版本、各类软硬环境参数配置等的差异产生较大波动，或者存在较大的不稳定性，相关的调优方法需要用户结合自身的VNF应用部署在实践中不断完善。

Linux服务器开发·2023-11-18 19:22

【Python大数据笔记_day10_Hive调优及Hadoop进阶】

hive调优hive官方配置url:ConfigurationProperties-ApacheHive-ApacheSoftwareFoundationhive命令和参数配置hive参数配置的意义:开发

LKL1026·2023-11-18 19:33

Flink的RocksDBStateBackend一些使用经验

Flink的RocksDBStateBackend一些使用经验一、idea依赖RocksDBStateBackend是Flink中内置的第三方状态管理器，和其他两种（MemoryStateBackend

码农码农你我不同·2023-11-18 19:30

Flink原理与实现：详解Flink中的状态管理

本文是【Flink专栏系列】，素材来源于网络！未经过官方和本人允许，严禁转载！

王知无(import_bigdata)·2023-11-18 19:59

Flink on RocksDB 参数调优指南

对于需要保存超大状态（远超于内存容量）的流计算场景来说，目前RocksDB[1]是Flink平台上官方实现的唯一选择。

pucheung·2023-11-18 19:59

Apache Flink 1.8.0 中的状态生存时间特性：如何自动清理应用程序的状态

ApacheFlink自1.6.0版本引入了状态的生存时间（time-to-live，TTL）功能，使得应用程序的状态清理和有效的状态大小管理成为可能。

knowfarhhy·2023-11-18 19:29

何时以及如何在 Apache Flink 中使用 RocksDB 状态后端

何时以及如何在ApacheFlink中使用RocksDB状态后端Flink中的状态什么是RocksDB?

Raycee·2023-11-18 19:28

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