有时候我们需要在不改变版本号的前提下 同步gradle重新从远程更新依赖包 方案一: 修改项目任意一个依赖库版本号,然后同步gradle,同步完成后再改回来 方案二: 执行以下指令强制刷新 Windows
Flink的内存管理： Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上，这个内存块叫做 MemorySegment，它代表了一段固定长度的内存（默认大小为 32KB），...也是 Flink 中最小的内存分配单元，并且提供了非常高效的读写方法。...每条记录都会以序列化的形式存储在一个或多个MemorySegment中。 Flink堆内存划分： ? Network Buffers: 一定数量的32KB大小的缓存，主要用于数据的网络传输。...Flink实现了自己的序列化框架，Flink处理的数据流通常是一种类型，所以可以只保存一份对象Schema信息，节省存储空间。又因为对象类型固定，所以可以通过偏移量存取。...Flink使用堆外内存： 启动超大内存（上百GB）的JVM需要很长时间，GC停留时间也会很长（分钟级）。
目前，Apache Kafka 使用 Apache ZooKeeper 来存储元数据，分区位置和主题配置之类的数据存储在 Kafka 之外一个单独的 ZooKeeper 集群中。...2019 年，为了打破这种依赖关系并将元数据管理交由 Kafka，为此引入这个KIP-500 计划[1]。 那么 ZooKeeper 有什么问题吗？...但是，因为控制器依赖于这个分区，所以分区本身不能再依赖控制器来进行领导者选举这种事情。取而代之的方法是管理这个分区的节点必须实现自我管理的 Raft 仲裁。...+Metadata+Quorum [2] https://cwiki.apache.org/confluence/x/Li7cC [3] Raft 论文: https://raft.github.io/...raft.pdf 原文：Apache Kafka Needs No Keeper: Removing the Apache ZooKeeper Dependency
“ Apache Flink的Table API提供了对数据注册为Table的方式， 实现把数据通过SQL的方式进行计算。...Table API与SQL API实现了Apache Flink的批流统一的实现方式。Table API与SQL API的核心概念就是TableEnviroment。...Apache Flink在获取TableEnviroment对象后，可以通过Register实现对数据源与数据表进行注册。注册完成后数据库与数据表的原信息则存储在CataLog中。...Apache Flink官方提供了InMemoryCataLog的实现，开发者可以参考来实现其他的存储介质的CataLog。...Flink的CataLog的实现。
在日常网页建设时，如遇到更新页面css的时候，需要Apache进行清除以清除所有浏览器上的缓存,从而强制完全重新加载站点。...image.png 设置浏览器缓存的四种方法 1、Last Modiefied：请求页面A，服务器会返回给浏览器页面A，并且加上一个lastmodified的标识表示最后的修改时间，那再次返回的时候，浏览器会通过...2、Etag：与Last-Modiedied功能一致，Etag的出现弥补了Last-Modiedied的不足； 只能精确到秒:如果某些文件在1秒钟以内，被修改多次的话，它将不能准确标注文件的修改时间。...4、cache-control的浏览器缓存其实跟EXPIRES作用是一致的，但是在设置上会更加的细致，可以满足很多不同的需求。...实例操作： 打开Apache的httpd.conf文件 1 将 LoadModule headers_module modules/mod_headers.so 这一行注释打开 2 添加以下内容 <FilesMatch
注： 对于Flink呢博主也是在开始进行深度的一个学习，其次就是Flink这个框架很值得去学习，有很大的学习价值，博主也是一个00后的大数据程序员，这条路很难，但是我坚信只要努力坚持的走下去，还是会有很大的收获的...一 flink 简介 ? 1.1 什么是 Flink？ Apache Flink 是由 Apache 软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用 Java 和 Scala 编写的分布式流数据流引擎。...Flink 以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink 的 流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink 的运行时本身也支持迭代算 法的执行。 ?...1.2 为什么选择Flink？ 流数据更真实的反映了我们的生活方式 传统的数据架构是基于有限数据集的 1.3 Flink有哪些特点呢？...Checkpoint Flink 用来将中间结果持久化的指定的存储系统的一种定期执行的机制 10.stateBackend Flink 用来存储中间计算结果的存储系统，flink 支持三种 statebackend
导读 深入比较 Apache Flink和 Apache Spark，探索它们在数据处理方面的差异和优势，以帮助您确定最适合的数据处理框架。...大纲 Apache Flink和Apache Spark简介 关键特性比较 性能基准和可扩展性 针对特定用例选择正确工具的建议 结论 Apache Flink 和 Apache Spark 简介...Apache Flink 是一个开源的高性能框架，专为大规模数据处理而设计，擅长实时流处理。...关键特性比较 Apache Flink和Apache Spark在很多方面都有所不同： 处理模型： Apache Flink：主要专注于实时流处理，Flink以低延迟高效处理大量数据。...结论： 总之，Apache Flink和Apache Spark都是强大的数据处理框架，各有千秋。两者之间的选择取决于您的具体用例和要求。
Apache Flink使用Windows方式实现了对于无界数据集到有界数据集的计算。” ?...例如常见的五分钟内登陆用户数，1000条数据内的错误比例等。 ? Apache Flink在DataStreaming API中内置实现了一些窗口的算子。...Apache Flink 窗口的类别 Window Assigners Window Assigners指定了数据应该分配与那个窗口。...详细的时间介绍可以看我前一篇文章>,同时对应的也有Event与Process相关的Trigger进行计算的触发。 ?...滑动窗口 滑动窗口也是Apache Flink提供的一种简单的窗口计算方式，滑动窗口与滚动窗口特点差不多同样是基于时间大小进行的计算。
image.png 来源：ververica.cn 作者 | Fabian Hueske 翻译 | 王柯凝 校对 | 邱从贤（山智） Via：https://flink.apache.org/2019.../06/26/broadcast-state.html 自版本 Flink 1.5.0 以来，Apache Flink 提供了一种新的状态类型，称为广播状态（Broadcast State）。...Apache Flink 中的广播状态来完成相应工作。...接下来，我们将展示如何使用 Flink 的 DataStream API 和广播状态功能实现该实例的程序代码。 让我们从程序的输入数据开始。...结论 在本文中，我们通过学习一个应用程序的实例，来解释 Apache Flink 的广播状态是什么，以及如何应用它来评估事件流上的动态模式，除此之外本文还讨论了广播状态的 API，并展示了相关源代码。
一．Flink 在快手应用场景与规模 1. Flink 在快手应用场景 ? ? ? ? ? ? 2.Flink 集群规模 ? ? 1.场景优化 1.1 Interval Join 应用场景 ? ?
表参数 1. Memory 📷 2. Parallelism 📷 3. Compaction 只适用于online compaction 📷
By 大数据技术与架构 场景描述：本文由小米的王加胜同学分享，文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展，从 Spark Streaming 迁移到 Flink ，在调度计算与调度数据、Mini...本文由小米的王加胜同学分享，文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展，从 Spark Streaming 迁移到 Flink ，在调度计算与调度数据、Minibatch与streaming、数据序列化等方面对比了...Spark 的核心数据结构RDD包含了几个关键信息，包括数据的分片（partitions)、依赖（dependencies)等，其中还有一个用于优化执行的信息，就是分片的"preferred locations...当然，这里又要说一下 mini batch 的优点了，那就在异常恢复的时候，可以以比较低的代价把缺失的分片数据恢复过来，这个主要归功于 RDD 的依赖关系抽象；如上图所示，如果黑色块表示的数据丢失（比如节点异常...参考文献： 《Deep Dive on Apache Flink State》 - Seth Wiesman https://www.slideshare.net/dataArtisans/webinar-deep-dive-on-apache-flink-state-seth-wiesman
一．Flink 在快手应用场景与规模 1....Flink 在快手应用场景 2.Flink 集群规模 1.场景优化 1.1 Interval Join 应用场景 1.2 Interval Join 场景优化 1.2.1 Interval Join
前段时间详细地阅读了 《Apache Flink的流处理》 这本书，作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri，国内崔星灿翻译的，这本书非常详细、全面得介绍了Flink...二、Flink和Spark的区别2.1共同点 高吞吐、在压力下保持正确2.2不同点： 1.本质上，Spark是微批处理，而Flink是流处理 2.Flink...通常表现为有向图，顶点表现为算子，表示计算，边表示数据的依赖关系3.2StreamGraph 根据用户通过StreamAPI编写的代码生成的最初的图，由2部分构成： 1.StreamNode...，代表算子，表示计算 2.StreamEdge：连接两个StreamNode的边，表示数据的依赖关系3.3JobGraph StreamGraph经过优化后生成了JobGraph....JobEdge：连接JobVertex，代表了JobGraph的依赖关系。
“ Apache Flink中提供了基于时间的窗口计算，例如计算五分钟内的用户数量或每一分钟计算之前五分钟的服务器异常日志占比等。因此Apache Flink在流处理中提供了不同时间的支持。” ?...处理时间(Processing Time) 处理时间是执行相应的操作时的系统时间。一般来说就是Apache Flink在执行某条数据的计算的时刻的系统时间。...但是也会有某些影响，例如基于网络或者其他原因造成某些数据无法按照预计的时间到到，或者说在Apache Flink任务重启时都会造成计算结果与预期的结果不符的情况出现。...Apache Flink能够支持基于事件的时间设置，事件时间是最接近于事实需求的时间。我们通常的数据处理大部分是基于事件时间的处理。...那么Apache Flink就有一个Watermark用来解决该问题，Watermark就是保证在一个特定的时间后进行触发window计算的机制。
Apache Flink 是一个开源的流处理和批处理框架，具有高吞吐量、低延迟的流式引擎，支持事件时间处理和状态管理，以及确保在机器故障时的容错性和一次性语义。...Flink 版本对应的 Flink Connector 依赖可以在 Pulsar Connector Dependencies 处获取。...各个版本文档链接：https://nightlies.apache.org/flink/ 1.17 Flink Pulsar Connector 代码依赖 Java 项目中引入相关依赖，以 Maven...工程为例，在 pom.xml 添加以下依赖： org.apache.flink flink-connector-base...工程为例，在 pom.xml 添加以下依赖： org.apache.flink flink-connector-base
前言 •本来打算写一个flink源码分析的系列文章，但由于事情太多，又不太想输出低质量的文章，所以开始看一些好的flink相关博客，本文译自https://www.ververica.com/blog/...apache-flink-at-mediamath-rescaling-stateful-applications ；•flink中state的划分和介绍；•flink 中operator state在什么时候会进行...Apache Flink中的state Apache Flink是一个大规模并行分布式系统，它允许大规模的有状态流处理。...有了我们新的检查点接口，Kafka源代码可以显式地显示各个分区的偏移量，状态重分配变得像拆分和合并列表一样简单。...结束 通过本文，我们希望您现在对可伸缩状态在Apache Flink中如何工作以及如何在真实场景中利用可伸缩有了一个清晰的认识。
我们非常高兴的宣布 Apache Celeborn（Inclubating）[1]正式支持 Flink，Celeborn 于去年 12 月份正式进入 Apache 软件基金会 (ASF) 的孵化器，一直致力打造统一的中间数据服务...01 为什么需要 Apache Celeborn Flink、Spark 作为流批一体的大数据计算引擎，Shuffle 是影响计算性能的关键阶段，同时越来越多的用户选择计算存储分离的架构，并将引擎部署在...同时 Celeborn Master 使用 raft 协议同步集群元数据、Worker 及 App 信息，客户端/Worker 与 Leader 节点交互，不依赖外部组件即可实现 HA，客户端/Worker...另外 Apache Celeborn 对 Flink 的支持得到了 flink-remote-shuffle 社区 [4]的大力支持，很多设计也源于 flink-remote-shuffle 项目，我们对此表示诚挚的感谢..._596632 [3] https://celeborn.apache.org/ [4] https://github.com/flink-extended/flink-remote-shuffle
• Apache Calcite 是一个动态数据的管理框架，可以用来构建数据库系统的语法解析模块 • 不包含数据存储、数据处理等功能 • 可以通过编写 Adaptor 来扩展功能，以支持不同的数据处理平台...• Flink SQL 使用并对其扩展以支持 SQL 语句的解析和验证 Calcite 谁在用？...具体情况参见 https://calcite.apache.org/docs/stream.html Flink 与 Calcite 下图是 Flink 系统结构，其中 Table API 与 SQL...image.png 下图是 Flink Table 模块的内部表示。...and Apache Flink Flink 原理与实现：Table & SQL API Streaming SQL in Apache Flink, KSQL, and Stream Processing
实时计算平台介绍 image.png 实时计算引擎在移动云的演进分为几个阶段： 2015 年到 16 年，我们使用的是第一代实时计算引擎 Apache Storm； 17 年我们开始调研 Apache...同时我们研究了流计算比较出名的几篇文章，发现 Apache Flink 已经比较完整地具备了文中提到的一些语义； 19 年 – 20 年，我们开始实现云服务，并把实时计算平台上线至公有云和私有云；...此类任务存在一个共性——作业中包含 Apache Flink 的核心包，这会导致很多问题。...依赖于中国移动手机用户的高覆盖率，利用移动通信网络区域服务技术以及 GIS 技术，通过对移动用户信令数据的统计，对城市人口数量、流动性等要素进行分析预测，为城市规划、交通规划、管理、资源配置、外来人口管理...Flink 在使用 ZooKeeper 的时候会依赖一个 curator2.0 组件，然而这个组件存在一个缺陷，遇到 Suspended 状态就会直接将 leader 丢弃，这会导致大部分作业进行重启，
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