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Flink实战】Flink自定义Source 数据源案例-并行度调整结合WebUI

什么是Flink并行度 Flink并行度是指在Flink应用程序并行执行任务级别或程度。它决定了任务在Flink集群并发执行程度,即任务被划分成多少个并行子任务。...在Flink,可以通过设置并行度来控制任务并行执行。并行度是根据数据或计算特性来确定,可以根据任务特点和所需处理能力进行调优。...将一个任务并行度设置为N意味着将该任务分成N个并行子任务,这些子任务可以在Flink集群不同节点上同时执行。...Flink会根据配置并行度自动对任务进行数据切分和任务调度,以实现高效并行处理。 选择合适并行度需要在平衡性、吞吐量和可伸缩性之间权衡。...- Flink自定义Source 数据源案例-并行度调整结合WebUI 开启webui 取消掉默认并行度为1,因为默认并行度是8,也就是8个线程 默认并行度就是系统核数 StreamExecutionEnvironment

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Stable Diffusion 硬核生存指南:WebUI CodeFormer

本篇文章聊聊 Stable Diffusion WebUI 核心组件,强壮的人脸图像面部画面修复模型 CodeFormer 相关事情。...写在前面 在 Stable Diffusion WebUI 项目中,源码 modules 目录,有一个有趣目录叫做 CodeFormer,它就是本文主角啦。...Stable Diffusion WebUI 调用逻辑 在 WebUI 程序入口 webui.py[14] 程序,能够看到 CodeFormer 在程序初始化时进行了模型加载: def initialize... CodeFormer 额外注意事项 简单来说,当 CodeFormer 模型加载失败时候,WebUI 使用会有异常。...但是实际使用过程WebUI 是需要这个组件,而这个组件初始化成功前提,除了设备资源足够初始化网络模型之外,还需要能够成功下载模型文件。

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Stable Diffusion 硬核生存指南:WebUI GFPGAN

本篇文章聊聊 Stable Diffusion WebUI 核心组件,强壮的人脸图像面部画面修复模型 GFPGAN 相关事情。...(看过《Stable Diffusion 硬核生存指南:WebUI VAE》同学是不是觉得有相似之处呢。...在 Stable Diffusion WebUI 使用 在 Stable Diffusion 图片生成过程,它和前一篇文章《Stable Diffusion 硬核生存指南:WebUI CodeFormer...如果你想使用包含 v1 最初发布版本模型在内功能,可以参考文末 Stable Diffusion WebUI 小节方法。...Stable Diffusion WebUI 调用逻辑 在 WebUI 程序入口 webui.py 程序,能够看到 GFPGAN 在程序初始化时进行了模型加载,在 SD 主要绘图模型和上一篇文章提到

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Stable Diffusion 硬核生存指南:WebUI VAE

本篇文章聊聊 Stable Diffusion 生态呼声最高、也是最复杂开源模型管理图形界面 “stable-diffusion-webui” 中和 VAE 相关事情。...在最近顺带研究 SDXL 和适配 SDXL 和 WebUI 过程,正好要走读代码,就从一个大家可能经常看到,但是大概率不清楚项目中调用流程和作用原理功能开始吧。...EMA 和 MSE 仓库模型即可。...macOS 和小显存设备相关 WebUI 默认没有全局启用半精度,但是考虑到 macOS 设备资源有限,所以在默认提供启动脚本,尤其是针对 macOS 设备,默认添加了 --no-half-vae...适配 SDXL 1.0 模型 WebUI 虽然能够正常生成图片,但是感觉执行效率相比之前文章方法,有 20% 左右性能下降,为了清清楚楚使用项目,于是就有了这篇内容。

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Stable Diffusion 硬核生存指南:WebUI GFPGAN

本篇文章聊聊 Stable Diffusion WebUI 核心组件,强壮的人脸图像面部画面修复模型 GFPGAN 相关事情。...(看过《Stable Diffusion 硬核生存指南:WebUI VAE[6]》同学是不是觉得有相似之处呢。...在 Stable Diffusion WebUI 使用 在 Stable Diffusion 图片生成过程,它和前一篇文章《Stable Diffusion 硬核生存指南:WebUI CodeFormer...如果你想使用包含 v1 最初发布版本模型在内功能,可以参考文末 Stable Diffusion WebUI 小节方法。...Stable Diffusion WebUI 调用逻辑 在 WebUI 程序入口 webui.py[22] 程序,能够看到 GFPGAN 在程序初始化时进行了模型加载,在 SD 主要绘图模型和上一篇文章提到

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Stable Diffusion 硬核生存指南:WebUI VAE

本篇文章聊聊 Stable Diffusion 生态呼声最高、也是最复杂开源模型管理图形界面 “stable-diffusion-webui” 中和 VAE 相关事情。...在最近顺带研究 SDXL 和适配 SDXL 和 WebUI 过程,正好要走读代码,就从一个大家可能经常看到,但是大概率不清楚项目中调用流程和作用原理功能开始吧。...全局参数定义WebUI 项目中,和 VAE 相关最重要参数最重要只有一个:dtype_vae。...macOS 和小显存设备相关WebUI 默认没有全局启用半精度,但是考虑到 macOS 设备资源有限,所以在默认提供启动脚本,尤其是针对 macOS 设备,默认添加了 --no-half-vae 启动参数...适配到了本文中提到 WebUI 项目。

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Flink生产实时监控和预警配置解析

Hi,我是王知,一个大数据领域原创作者。 在实际Flink 项目中,如何观察Flink性能,如何监控Flink运行状态,如何设置报警策略?下面简单讲下我经验吧。...一、Flink webUI 首先聊下Flink webUI。如下图所示: 如果是本地调试模式,默认是不开启webui。...webui。...实际情况,我们需要根据业务情况,设置合理m和t,在允许极少误报情况下,做到实时任务故障对用户感知,当然,前提是笔记本随身携带。。。...由于我们公司集群建设做很差,经常出现这种情况,所以在监控脚本,不能监控到num=0就直接启动Flink,这样可能会导致下游数据翻倍,而是应该电话通知,人工确认状态后,再手动启动Flink任务。

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flink教程-详解flink 1.11 JDBC Catalog

但是这样会有一个问题,当数据库 schema 发生变化时,也需要手动更新对应 Flink 任务以保持类型匹配,任何不匹配都会造成运行时报错使作业失败。这个操作冗余且繁琐,体验极差。...实际上对于任何和 Flink 连接外部系统都可能有类似的上述问题,在 1.11.0 重点解决了和关系型数据库对接这个问题。...示例 目前对于jdbc catalog,flink仅提供了postgres catalog,我们基于postgrescatalog讲解一下如何使用flinkcatalog , 引入pom    <dependency...tEnv,然后就可以用tEnv进行一些操作了。  ...以一个简单方法listDatabases为例: 从元数据表pg_database查询所有的tablename,然后去掉内置数据库,也就是template0和template1,然后封装到一个list

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机器学习评价指标

前 言 在人工智能领域,机器学习效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习常用性能评价指标,矢量卷积与神经网格评价指标不包括在内。...即: E=( FP+FN)/S 在上述电动车例子,从上表可知,FP+ FN =30,S= 100,则错误率为: E=30/100=0.3 可见,正确率与错误率是分别从正反两方面进行评价指标,两者数值相加刚好等于...而我们最常用F1指标,就是上式系数α取值为1情形,即: F1=2P.R/(P+R) F1最大值为1,最小值为0。...绿线分类模型整体性能要优于红线分类模型。 10 IoU(Intersection-over-Union)指标 IoU简称交并比,顾名思义数学交集与并集比例。...在常见的人脸识别算法模型,正确率是首当其冲应用宣传指标。事实上,对同一个模型来说,各个性能指标也并非一个静止不变数字,会随着应用场景、人脸库数量等变化而变化。

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SentryWeb指标学习

Web 指标是一组由 Google 定义指标,用于衡量呈现时间、响应时间和布局偏移。每个数据点都提供有关应用程序整体性能见解。...Sentry SDK 收集 Web 指标信息(如果浏览器支持的话)并将该信息添加到前端事务。然后将这些重要信息汇总在几个图表,以便快速了解每个前端事务对用户执行情况。...核心 Web 指标 这些 Web 指标被谷歌认为是直接衡量用户体验最重要指标。Google 报告称,截至 2021 年 5 月,这些指标也会影响网站搜索排名。...FID 提供有关应用程序页面上成功或不成功交互关键数据。 累积布局偏移 (CLS) 累积布局偏移 (CLS)是渲染过程每个意外元素偏移单个布局偏移分数总和。...您可能还想在直方图中查看与事务相关更多信息。单击所选 Web 指标下方“在发现打开(Open in Discover)”以构建自定义查询以进行进一步调查。

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机器学习评价指标

前 言 在人工智能领域,机器学习效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习常用性能评价指标,矢量卷积与神经网格评价指标不包括在内。...即: E=( FP+FN)/S 在上述电动车例子,从上表可知,FP+ FN =30,S= 100,则错误率为: E=30/100=0.3 可见,正确率与错误率是分别从正反两方面进行评价指标,两者数值相加刚好等于...而我们最常用F1指标,就是上式系数α取值为1情形,即: F1=2P.R/(P+R) F1最大值为1,最小值为0。...绿线分类模型整体性能要优于红线分类模型。 10 IoU(Intersection-over-Union)指标 IoU简称交并比,顾名思义数学交集与并集比例。...在常见的人脸识别算法模型,正确率是首当其冲应用宣传指标。事实上,对同一个模型来说,各个性能指标也并非一个静止不变数字,会随着应用场景、人脸库数量等变化而变化。

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基于 TiDB + Flink 实现滑动窗口实时累计指标算法

在经过充分调研和分析后,基于实时计算框架 Flink 和分布式数据库 TiDB 组合使用,我们提出了一种实时计算滑动窗口内累计指标的算法,在一个数据库里同时支持实时 OLAP 计算和 OLTP 数据服务...这种处理技术常用于实时数据分析和流媒体处理。它可以帮助我们对数据流信息进行实时监听并分析,能够快速响应数据流变化。...TiDB 结果指标表设置用户维度主键,同时设置每个用户在滑动窗口左、右边界已消费数据 CT 水位线,保证计算可重入要求,即经过窗口边界数据只会计算一次Flink 双 Source 读取按 CT...用户指标的 high_water_mark 与 low_water_mark 和 Flink 作业里窗口左边界和右边界不太一样,作业里左右边界时间是和真实世界一样绝对时间 (True Time),...图片适用场景该基于 TiDB + Flink 实时累计指标算法,目的是解决”最近一段时间实时累计指标计算问题。

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iostat %util 指标说明

判断磁盘极限性能误区:只通过iostat %util 指标确定磁盘是否达到带宽或iops极限 背景:     在判断磁盘是否达到极限性能时,总有人通过 iostat -x %util 指标来确认磁盘是否带宽带宽或...IOPS瓶颈,其实这是不对,特做如下说明: 结论:     iostat %util 基本已经没有任何作用了,svctm也没什么参考意义     磁盘是否达到真正极限瓶颈,需要参考通过fio等工具压测出极限带宽和...举个简化例子:某硬盘处理单个I/O需要0.1秒,有能力同时处理10个I/O请求,那么当10个I/O请求依次顺序提交时候,需要1秒才能全部完成,在1秒采样周期里%util达到100%;而如果10个I.../O请求一次性提交的话,0.1秒就全部完成,在1秒采样周期里%util只有10%。...可见,即使%util高达100%,硬盘也仍然有可能还有余力处理更多I/O请求,即没有达到饱和状态。     那么iostat(1)有没有哪个指标可以衡量硬盘设备饱和程度呢?很遗憾,没有。

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进击大数据系列(九)Hadoop 实时计算流计算引擎 Flink

传统应用和事件驱动型应用架构区别如图: 数据分析 从原始数据中提取有价值信息和指标,这些信息和指标数据可以写入外部数据库系统或以内部状态形式维护,主要应用实例有电信网络质量监控、移动应用产品更新及实验评估分析...查看WebUI 在浏览器访问服务器8081端口即可查看FlinkWebUI,此处访问地址http://192.168.170.133:8081/,如图: 从WebUI可以看出,当前本地模式Task...集群启动后,在浏览器访问JobManager节点8081端口即可查看FlinkWebUI,此处访问地址http://192.168.170.133:8081/,如图: 从WebUI可以看出,...端口,此处地址为http://192.168.170.133:8088/,在YARNWebUI可以查看当前Flink应用程序(Flink YARN Session集群)运行状态,如图 从图中可以看出...在执行过程,查看Flink YARN Session集群WebUI,如图: 当作业执行完毕后,查看HDFS/result.txt文件结果,如图: 分离模式 如果希望将启动Flink YARN

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Flink源码解读系列 | Flink异步AsyncIO实现

先上张图整体了解Flink异步io ?...阿里贡献给flink,优点就不说了嘛,官网上都有,就是写库不会柱塞性能更好 然后来看一下, Flink 异步io主要分为两种 一种是有序Ordered 一种是无序UNordered 主要区别是往下游...Flink中被设计成operator一种,自然去OneInputStreamOperator实现类中去找 于是来看一下AsyncWaitOperator.java ?...方法(也就是前面那个包装类CompleteableFuture)并且传入了一个结果 看下complete方法源码 ?...这里比较绕,先将接收数据加入queue,然后onComplete()当上一个异步线程getFuture() 其实就是每个元素包装类里面的那个CompletableFuture,当他结束时(会在用户方法用户调用

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