序 本文主要研究一下flink LocalEnvironment的execute方法 实例 final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment...的execute方法 LocalEnvironment.execute flink-java-1.6.2-sources.jar!.../org/apache/flink/api/java/LocalEnvironment.java @Override public JobExecutionResult execute(...会调用start方法启动cluster创建jobExecutorService 之后创建JobGraphGenerator，然后通过JobGraphGenerator.compileJobGraph方法，将plan...否则创建的jobExecutorService是LocalFlinkMiniCluster)，这里创建的jobExecutorService为MiniCluster；之后通过JobGraphGenerator将plan
序 本文主要研究一下flink LocalEnvironment的execute方法 apache-flink-internals-35-638.jpg 实例 final ExecutionEnvironment...的execute方法 LocalEnvironment.execute flink-java-1.6.2-sources.jar!.../org/apache/flink/api/java/LocalEnvironment.java @Override public JobExecutionResult execute(...会调用start方法启动cluster创建jobExecutorService 之后创建JobGraphGenerator，然后通过JobGraphGenerator.compileJobGraph方法，将plan...否则创建的jobExecutorService是LocalFlinkMiniCluster)，这里创建的jobExecutorService为MiniCluster；之后通过JobGraphGenerator将plan
本文将通过展示各自生态中主要进展来谈一下两种语言各自的一些优势。 1. R 用于研究 ? 如果让我不得不用一个词来形容 R，那就是：tidyverse。...R 总结 由于 tidyverse，R 在用于研究时确实非常特别，它简化了数据整理和可视化过程。坦率地说，精通 tidyverse 后，在 R 中处理数据时，您的工作效率将提高 3-5 倍。 2....我更多的兴趣是 Python 如何帮助我更好地挖掘信息并将结果用于生产。 ? 让我们用终极 Python 速查表来检查 Python 生态（注意，这与之前展示的R速查表不同）。 ?...大多数 IT 团队都了解 Python，因此您的代码将完全适合他们的工作流。只需意识到由于 tidyverse 提升，您在 Research 上的生产率可能比 R 同行低 3 到 5 倍。...对于生产来说，Python非凡的：将机器学习模型集成到生产系统中，其中您的IT基础架构依赖于Airflow或Luigi等自动化工具。 何不Python和R一起学？ ?
* The {@link LocalEnvironment} uses by default a value equal to the number of hardware * contexts.../org/apache/flink/api/java/LocalEnvironment.java @Public public class LocalEnvironment extends ExecutionEnvironment...transformation.setParallelism(parallelism); return this; } //...... } DataStreamSink提供了setParallelism方法，最后是作用于...sinks自己有设置parallelism则会覆盖ExecutionEnvironment设置的parallelism ExecutionEnvironment提供的setParallelism方法用于给...SingleOutputStreamOperator的setParallelism最后是作用到StreamTransformation；DataStreamSink提供了setParallelism方法，最后是作用于
* The {@link LocalEnvironment} uses by default a value equal to the number of hardware * contexts.../org/apache/flink/api/java/LocalEnvironment.java @Public public class LocalEnvironment extends ExecutionEnvironment...transformation.setParallelism(parallelism); return this; } //...... } DataStreamSink提供了setParallelism方法，最后是作用于...sinks自己有设置parallelism则会覆盖ExecutionEnvironment设置的parallelism ExecutionEnvironment提供的setParallelism方法用于给...SingleOutputStreamOperator的setParallelism最后是作用到StreamTransformation；DataStreamSink提供了setParallelism方法，最后是作用于
如果正在寻找一种将机器学习模型部署为生产Web服务的工具，那么 “ Cortex” 可能是一个不错的选择。...自动缩放： Cortex自动为API进行负载平衡以处理生产工作负载。 基础架构： Cortex可以在CPU或GPU基础架构上运行推理。 滚动更新： Cortex部署后无需中断即可更新API。
在学习和开发flink的过程中，经常需要准备数据集用来验证我们的程序，阿里云天池公开数据集中有一份淘宝用户行为数据集，稍作处理后即可用于flink学习； 下载 下载地址： https://tianchi.aliyun.com...增加一个字段 为了便于检查数据，接下来在时间戳字段之后新增一个字段，内容是将该行的时间戳转成时间字符串 如下图，在F列的第一行位置输入表达式，将E1的时间戳转成字符串： ?...此时两个时间字符串的值就不同了，例如从F列看2017/11/12和2017/11/13各一条记录，但是DATE_FORMAT函数计算timestamp得到的却是2017/11/12有两条记录，解决这个问题的办法就是将表达式中的...flink在处理上述数据时，由于乱序问题可能会导致计算结果不准，以上图为例，在处理红框2中的数据时，红框3所对应的窗口早就完成计算了，虽然flink的watermark可以容忍一定程度的乱序，但是必须将容忍时间调整为...至此，一份淘宝用户行为数据集就准备完毕了，接下来的文章将会用此数据进行flink相关的实战； 直接下载准备好的数据 为了便于您快速使用，上述调整过的CSV文件我已经上传到CSDN，地址： https:
将 ChatGPT 用于 DevOps 本文翻译自 Using ChatGPT for DevOps 。...当时，我一直致力于通过 Terraform 使用 Helm 将 Airflow 部署到 EKS 集群，这个设置花了我大约 3-5 天的时间来整理和测试，所以我要求 ChatGPT 为此编写配置。...然而，ChatGPT 为工程师提供了大量的方法和机会来提高他们的生产力，并帮助他们以以前可能需要数天或多人协助的方式解除阻碍。 谢谢阅读 ：）。
之后，将释放 全局读取锁。然后，它扫描数据库表并从先前记录的位置读取binlog。Flink将定期执行checkpoints以记录binlog位置。...如果发生故障，作业将重新启动并从checkpoint完成的binlog位置恢复。因此，它保证了仅一次的语义。...4、为每个作业设置一个differnet SERVER ID 每个用于读取binlog的MySQL数据库客户端都应具有唯一的ID，称为server id。...为了不执行检查点，MySQL CDC源将保持检查点等待超时。超时检查点将被识别为失败的检查点，默认情况下，这将触发Flink作业的故障转移。...3、ConnectException：收到用于处理的DML'...'
本文将完整分析垂类生态短视频生产消费数据的整条链路流转方式，并基于 Flink 提供几种对于垂类视频生产消费监控的方案设计。...，此数据流转图也适用于其他场景： ?...flink 对垂类生态中的视频进行生产或消费监控（内容生产通常是圈定垂类作者 id 池，内容消费通常是圈定垂类视频 id 池），最后将实时聚合数据产出到下游；下游可以以数据服务，实时看板的方式展现，运营同学或者自动化工具最终会帮助我们分析当前垂类下的生产或者消费热点...方案 1 适合监控 id 数据量小的场景（几千 id），其实现方式是在 flink 任务初始化时将需要监控的 id 池或动态配置中心的 id 池加载到内存当中，之后只需要在内存中判断内容生产或者消费数据是否在这个监控池当中...flink 消费到日志数据后将 id 按照 监控范围接口 id 相同的分桶方法进行分桶 keyBy，这样在下游算子中每个算子中就可以按照桶变量值，从接口中拿到对应桶的监控 id 数据，这样 flink
本文将指导大家可以成功地搭建调试环境并可以修改相关功能的代码，当然欢迎大家将相关问题修复及新功能的实现贡献到 dev 分支哦。那一起来看看吧！...dlink-metadata Dlink 的元数据中心，用于实现各种外部数据源对接到 Dlink，以此使用其各种查询、执行等能力。未来用于 Flink Catalog 的预装载等。...StudioService ==> JobManager ==> Executor ==> LocalStreamExecutor ==> CustomTableEnvironmentImpl ==> LocalEnvironment...YarnClient ==> dlink-app.jar ==> Executor ==> AppStreamExecutor ==> CustomTableEnvironmentImpl ==> LocalEnvironment...后续文章将指引大家如何快速拓展 Dlink 的功能组件，敬请期待。 更多内容请查看 GitHub Pages。 https://datalinkdc.github.io/dlink
摘要：本文由美团研究员、实时计算负责人鞠大升分享，主要介绍 Flink 助力美团数仓增量生产的应用实践。...下面是批处理的一个链路，我们通过 Flink 的集成，集成到 HDFS，然后通过 Spark 去做离线生产，再经过 Flink 把它导出到 OLAP 的应用中。...在这样的架构中，增量的生产实际上就是下图标记为绿色的部分，我们期望用 Flink 的增量生产的结构去替换掉 Spark。 ?...我们的全量用于查询和修复数据，而我们的增量是用来进行增量的生产。SQL 化是 ETL 增量生产的第一步，今天分享的主要是说我们基于 Flink SQL 做的实时数仓平台对这一块的支持。 ?...4.基于 Flink 的 OLAP 生产平台 基于 Flink 我们做了 Datalink 这样的一个数据导出的平台，基于 Datalink 的导出平台做了 OLAP 的生产平台，在这边除了底层的引擎层之外
可以看到kafka的写入速度是1.66k/s,而我们的业务逻辑，输入和输出是1:1，所以，flink的写入速度和kafka的生产速度保持一直....这里如果看到kafka的生产速度明显高于flink的source和sink速度，则基本可以断定，Flink已经产生反压，并且性能不符合线上要求。...如果此时出现反压，说明Flink的消费速度，只能勉强等于日常的生产速度，并且此时有积压的数据。...env.disableOperatorChaining(); 如上图所示，将所有子任务全部采集反压信息。从最上的子任务往下数，第一个反压为绿色的就是罪魁祸首。...可以看到，仅仅通过Kafka lan监控Flink任务状态 ，在出现高峰时，可能存在误报的情况，但是如果将预警倍数设置太高，又可能降低Flink预警的及时性。
修改hive配置 案例讲解 引入相关的pom 构造hive catalog 创建hive表 将流数据插入hive， 遇到的坑 问题详解 修改方案 修改hive配置 上一篇介绍了使用sql将流式数据写入文件系统...，这次我们来介绍下使用sql将文件写入hive,对于如果想写入已经存在的hive表，则至少需要添加以下两个属性....引入相关的pom org.apache.flink flink-connector-hive...我基于社区的flink的tag release-1.11.0-rc4，我改了一下代码 将代码放到了github上。...https://github.com/zhangjun0x01/flink/tree/release-1.11.0-rc
本文介绍了 SmartNews 利用 Flink 加速 Hive 日表的生产，将 Flink 无缝地集成到以 Airflow 和 Hive 为主的批处理系统的实践。...因此，SmartNews 内部发起了 Speedy Batch 的项目，以加快现有离线表生产效率。...项目的目标 将 actions 表的时延从 3 小时缩短至 30 分钟 对下游用户保持透明。...该项目让我们在生产环境验证了利用流式处理框架 Flink 来无缝介入批处理系统，实现用户无感的局部改进。...将来我们将利用同样的技术，去加速更多其他的 Hive 表的生产，并且广泛提供更细粒度 hive 表示的生产，例如小时级。
flink流式数据写入iceberg 我们的主要使用场景是使用flink将kafka的流式数据写入到Iceberg，具体的flink+iceberg的使用方式我就不在赘述了，大家可以参考官方的文档：https...迁移工具 我将这个hive表迁移iceberg表的工具做成了一个基于flink batch job的iceberg Action，提交了社区，不过目前还没合并：https://github.com/apache...iceberg 目前在我们内部的版本中，我已经测试通过可以使用flink sql 将cdc数据（比如mysql binlog）写入iceberg，社区的版本中实现该功能还需要做一些工作，比如目前的IcebergTableSink...org.apache.iceberg.spark.extensions.TestDelete & org.apache.iceberg.spark.extensions.TestUpdate，这些功能我在测试环境测试是可以的，但是还没有来得及更新到生产...flink sql 将cdc的数据写入iceberg，目前对iceberg的所有的优化和bug fix，我已经贡献给社区，剩下的优化工作我后续也会陆续提交相应的pr，推回社区。
通常我们说的 CDC 技术主要面向 数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。...应用场景 数据同步，用于备份，容灾 数据分发，一个数据源分发给多个下游 数据采集(E)，面向数据仓库/数据湖的 ETL 数据集成 CDC 技术 目前业界主流的实现机制的可以分为两种： 基于查询的 CDC... flink-java ${flink-version}flink-clients_2.12 ${flink-version} </dependency...[root@basenode flink-1.13.2]# 界面停止 flink 程序 然后再mysql中添加数据 启动flink 程序 [root@basenode flink-1.13.2]
将Albumentations用于语义分割任务 本文主要基于Using Albumentations for a semantic segmentation task的翻译修改，有少量修改，添加了一些个人理解批注
Stateful - 有状态应用部署 Job与Cronjob-离线业务 2.2 Flink介绍 Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。...Per-Job 模式 为每次 Job 提交启动专用 JM，JM 将只执行此作业，然后退出。...3.3 Standalone 部署的不足 用户需要对 K8s 有一些最基本的认识，这样才能保证顺利将 Flink 运行到 K8s 之上。 Flink 感知不到 K8s 的存在。...这个时候 Flink 的 ResourceManager 会直接跟 K8s 的 API Server 通信，将这些请求资源直接下发给 K8s Cluster，告诉它需要多少个 TaskManger，每个...4.4 生产化流程 Flink应用编写流程如下图： 这块产品主要是采用flink sql去完成 功能，运行模式比较统一，注册source、sink、 执行sq，因此可以采用同一份代码，
开源：网络上有许多模型库（最受欢迎的是 Hugging Face ），可用于商业应用。这些模型在根据您的需求微调模型方面提供了高度的灵活性。它也是唯一适用于涉及敏感数据的应用程序的选项。...1.3 安全 在某些情况下，通过 Web 将查询发送到远程托管服务可能会带来安全风险或违反政策。如果是这种情况，那么 MaaS 可能不适合您。
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