这可能不适用于所有用例，但如果您的 Pipeline 必须维护内部状态（可能是进行一些聚合），则最好使状态可用于查询。 我们首先看看当我们使状态可查询以及何时查询时，在 Flink 内部的整体步骤。...下图显示了 Flink 内部发生的事情： image.png 我希望这个图是不言自明的，但总而言之，一旦提交了 Job，JobManager 就会从 JobGraph 构建 ExecutionGraph...在创建任务实例时，会创建 Operator，如果发现 Operator 是可查询的，则对 Operator 的 ‘状态’ 的引用将保存在 KvStateRegistry 中，并带有一个状态名称。...然后 JobManager actor 会收到有关状态注册的通知，JobManager 将位置信息存储在 KvStateLocationRegistry 中，后面就可以在查询期间使用。 2....同时，状态在处理过程中作业会不断更新，因此客户端在查询时总是可以看到最新的状态值。
流是 C# 中的一个基本概念，用于处理可能需要一些时间才能完成的大量数据、网络通信和文件 I/O 操作。...在许多情况下，这些操作的持续时间是不可预测的，因此拥有一种在等待结果时不会阻止整个过程的机制至关重要。 Stream 是一个抽象，它们携带一个字节序列。...这有助于说明数据流的概念以及缓冲区如何管理信息流。 另一个重要方面是知道当缓冲区已满时从何处恢复读取数据。如果无法记住我们在哪里停止，我们就有可能再次读取相同的数据或跳过某些部分。...在 C# 中使用 Stream 读取文件内容 下面是使用 C# 中的 FileStream 类从文件中读取数据的示例。...刷新：对于可写流，尤其是涉及缓冲的流，请务必确保在流关闭之前将缓冲区中的所有数据推送到底层数据源。这是使用该方法完成的，该方法将任何剩余的缓冲数据写入其最终目标，从而防止数据丢失。
RPM RPM是用于保存和管理RPM软件包的仓库。我们在RHEL和Centos系统上常用的Yum安装就是安装的RPM软件包，而Yum的源就是一个RPM软件包的仓库。...JFrog Artifactory是成熟的RPM和YUM存储库管理器。JFrog的官方Wiki页面提供有关Artifactory RPM存储库的详细信息。...保证在及时提供给用户最新的元数据用来获取软件包的版本 图片1.png 元数据的两种方式 异步： 正常情况下，如果启动了以上的选项，那么当你使用REAT API或者UI部署包的时候，异步计算将会拦截文件操作...例： 有一个CI任务可以将很多版本上传到一个大型仓库里，可以在流水线中增加一个额外的构建步骤。...for 您可以在Artifactory中的以下软件包上启用调试/跟踪级别日志记录（修改$ ARTIFACTORY_HOME / etc / logback.xml）以跟踪/调试您的计算： 自动计算（
序 本文主要研究一下flink DataStream的connect操作 apache-flink-training-datastream-api-basics-34-638 (1).jpg DataStream.connect...操作创建的是ConnectedStreams或BroadcastConnectedStream，它用了两个泛型，即不要求两个dataStream的element是同一类型 ConnectedStreams.../org/apache/flink/streaming/api/datastream/ConnectedStreams.java @Public public class ConnectedStreams...来注册timer，然后在onTimer方法里头实现响应的逻辑 小结 DataStream的connect操作创建的是ConnectedStreams或BroadcastConnectedStream，它用了两个泛型...不同的是，它定义的这两个方法多了Context参数；CoProcessFunction与CoFlatMapFunction不同的另外一点是它可以使用TimerService来注册timer，然后在onTimer
在JavaScript中，函数表达式是一种将函数赋值给变量的方法。函数表达式可以出现在代码的任何位置，而不仅仅是函数声明可以出现的位置。...函数表达式的语法如下： var myFunction = function() { // 函数体 }; 上述代码中，将一个匿名函数赋值给变量myFunction。...函数表达式的工作方式如下： 1：变量声明：使用var、let或const关键字声明一个变量，例如myFunction。 2：函数赋值：将一个函数赋值给该变量。函数可以是匿名函数，也可以是具名函数。...这样的函数在函数内部和外部都可以通过函数名来调用自身。...函数声明会被提升到作用域的顶部，而函数表达式不会被提升。因此，在使用函数表达式之前，需要确保该表达式已经被赋值。此外，函数表达式还可以根据需要在运行时动态创建函数，具有更大的灵活性。
大家在stable diffusion webUI中可能看到过hypernetwork这个词，那么hypernetwork到底是做什么用的呢？...简单点说，hypernetwork模型是用于修改样式的小型神经网络。 什么是 Stable Diffusion 中的hypernetwork？...与此相对，超网络通过生成另一个网络的权重来定义训练过程，为训练中的网络提供动态的权重，从而允许在训练过程中进行更灵活的学习和调整。 embedding 嵌入向量是“文本反转”微调技术的结果。...文本反转在文本编码器层面上生成新的嵌入，而超网络则通过在噪声预测器的交叉注意力模块中插入一个小网络来实现其功能。 在哪下载hypernetwork 当然下载模型的最好的地方是 civitai.com。...multiplier是应用于hypernetwork模型的权重。默认值为 1。将其设置为 0 将禁用模型。 如何不知道文件名怎么办呢？
city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000 ; 排序过程： 初始化一个sort buffer 我们对 city进行了索引的创建所以通过索引将...city为杭州的筛选出来；（减少全表扫描） 将筛选出来的 city age name 字段放在内存中的 sortbuffer 中（sort buffer 为排序开辟的一块新内存） 直到不符合查询的条件...（就算是limit等于1000 在这一步也会查出比1000多的数据 在这块分页是不起作用的 ） 一直重复第三步 将符合条件的在所有数据存入 sort buffer 中 通过name 进行快速排序。...还有一种就是通过rowId 排序（这种情况是当一行数据过大的时候） 直接上 流程图 ： ?
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 ? ?...使用限速策略后，最开始 State 有缓慢上升，但是 State 大小可控，最终能平稳追上最新数据，并 State 持续在 40 G 左右。 2.2 JobManager 稳定性 ? ?
union 在DataStream上使用union算子可以合并多个同类型的数据流，并生成同类型的数据流，即可以将多个DataStream[T]合并为一个新的DataStream[T]。...TaskSlot上的，而绝大多数情况我们是要对某个Key进行分析和处理，Flink允许我们将connect和keyBy或broadcast结合起来使用。...这种操作有点像SQL中的join操作。Flink也提供了join算子，join主要在时间窗口维度上，connect相比而言更广义一些，关于join的介绍将在后续文章中介绍。...完整代码在我的github上：https://github.com/luweizheng/flink-tutorials package com.flink.tutorials.demos.stock...import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.util.Collector import scala.util.Random
操作创建的是ConnectedStreams或BroadcastConnectedStream，它用了两个泛型，即不要求两个dataStream的element是同一类型 ConnectedStreams.../org/apache/flink/streaming/api/datastream/ConnectedStreams.java @Public public class ConnectedStreams...来注册timer，然后在onTimer方法里头实现响应的逻辑 小结 DataStream的connect操作创建的是ConnectedStreams或BroadcastConnectedStream，它用了两个泛型...，即不要求两个dataStream的element是同一类型 ConnectedStreams提供了keyBy方法用于指定两个stream的keySelector，提供了map、flatMap、process...不同的是，它定义的这两个方法多了Context参数；CoProcessFunction与CoFlatMapFunction不同的另外一点是它可以使用TimerService来注册timer，然后在onTimer
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 Streaming 迁移到 Flink 的效果小结 在业务从 Spark Streaming 迁移到 Flink 的过程中，我们也一直在关注着一些指标的变化，比如数据处理的延迟、资源使用的变化...像 Kryo 这种序列化方式，在序列化数据的时候，除了数据中的“值”信息本身，还需要把一些数据的 meta 信息也写进去（比如对象的 Class 信息；如果是已经注册过的 Class，则写一个更节省内存的...但是在 Flink 场景中则完全不需要这样，因为在一个 Flink 作业 DAG 中，上游和下游之间传输的数据类型是固定且已知的，所以在序列化的时候只需要按照一定的排列规则把“值”信息写入即可（当然还有一些其他信息
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...使用限速策略后，最开始 State 有缓慢上升，但是 State 大小可控，最终能平稳追上最新数据，并 State 持续在 40 G 左右。
这篇文章中，我将向大家讲述到底什么是注解，为什么要引入注解，注解是如何工作的，如何编写自定义的注解(通过例子)，什么情况下可以使用注解以及最新注解和ADF(应用开发框架)。...如果你在Google中搜索“XML vs. annotations”，会看到许多关于这个问题的辩论。最有趣的是XML配置其实就是为了分离代码和配置而引入的。...每个程序员按照自己的方式定义元数据，而不像Annotation这种标准的方式。 目前，许多框架将XML和Annotation两种方式结合使用，平衡两者之间的利弊。 Annotation是如何工作的？...信息 @Inherited – 定义该注释和子类的关系 那么，注解的内部到底是如何定义的呢？...在最新的servlet3.0中引入了很多新的注解，尤其是和servlet安全相关的注解。
这篇文章中，我将向大家讲述到底什么是注解，为什么要引入注解，注解是如何工作的，如何编写自定义的注解(通过例子)，什么情况下可以使用注解以及最新注解和ADF(应用开发框架)。...如果你在Google中搜索“XML vs. annotations”，会看到许多关于这个问题的辩论。最有趣的是XML配置其实就是为了分离代码和配置而引入的。...每个程序员按照自己的方式定义元数据，而不像Annotation这种标准的方式。 目前，许多框架将XML和Annotation两种方式结合使用，平衡两者之间的利弊。 Annotation是如何工作的？...信息 @Inherited – 定义该注释和子类的关系 那么，注解的内部到底是如何定义的呢？...不同的是标记接口用来定义完整的类，但你可以为单个的方法定义注释，例如是否将一个方法暴露为服务。 在最新的servlet3.0中引入了很多新的注解，尤其是和servlet安全相关的注解。
这篇博文描述了一些配置选项，可以帮助我们有效地管理Apache Flink中RocksDB状态后端的内存大小。...在之前的文章中，我们描述了Flink支持的状态后端选项。在这篇文章中，我们描述了RocksDB在Flink中的操作，然后我们介绍了一些有效资源消耗的重要配置。...未来的文章将涵盖在Apache Flink中使用RocksDB进行额外调整，以便了解有关此主题的更多信息。...Apache Flink中的RocksDB状态后端 在深入了解配置参数之前，让我们首先重新讨论在flink中如何使用RocksDB来进行状态管理。...请注意，以下选项并非是全面的，您可以使用Apache Flink 1.6中引入的State TTL（Time-To-Live）功能管理Flink应用程序的状态大小。
在Flink编程中，不管你是使用DataStream api还是 Table/SQL ，接触最多的就是UserFunction ， 比喻说MapFunction、ScalarFunction, 在这些Function...里面可以自定义用户的业务处理逻辑，但是这些Function是如何被调用的呢？...接下来介绍具体的调用逻辑： 当JobMaster 向TaskManager 提交Task(整个任务中的一部分处理逻辑)时，会携带该Task的相关信息, 之后： org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task...org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.StreamTask 在Task中会创建StreamTask对象， 在StreamTask中完成任务的初始化工作(配置、...org.apache.flink.streaming.runtime.tasks.OperatorChain Flink优化中有一环是operator-chain， 即将满足一定规则的operator链在一起
通过前面一节的 Flagger基本学习,这节学习它的工作原理，以帮助加深理解应用！Flagger 是如何工作的-工作原理?...可以通过一个名为 canary 的自定义资源来配置 Kubernetes 工作负载的自动化发布过程.Canary resourceCanary 自定义资源定义了在 Kubernetes 上运行的应用程序的释放过程...，可以在 Flagger deployment 清单中容器 args 下的 -selector-labels=my-app-label 命令标志来指定标签，或者在用 Helm 安装 Flagger 时设置...，当指定时, Flagger 将暂停流量的增加，同时 target 和 primary deployment 被放大或缩小, HPA 可以帮助减少在 canary 分析过程中的资源使用,当指定 autoscaler...可以是一个容器端口号或名称service.portName 是可选的（默认为 http），如果工作负载使用 gRPC，则将端口名称设为 grpc, service.appProtocol 是可选的，更多细节可以在
序 本文主要研究一下flink DataStream的iterate操作 flink-streaming-16-638.jpg 实例 IterativeStream iteration.../org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream.java @Public public class DataStream { /.../org/apache/flink/streaming/api/datastream/IterativeStream.java @PublicEvolving public class IterativeStream...方法，但是它覆盖了ConnectedStreams的keyBy方法，抛出UnsupportedOperationException异常 FeedbackTransformation flink-streaming-java.../org/apache/flink/streaming/api/transformations/FeedbackTransformation.java @Internal public class FeedbackTransformation
它在不同的过程中扮演着关键的角色，也可以在React组件生命周期的几个地方找到。...但通常只是一个比较简单的解释。所以，本文将研究浅比较的概念，它到底是什么、如何工作，并会得到一些我们可能不知道的结论 深入浅比较的实现 最直接了解浅比较的方式就是去深入它的实现。...相应的代码可以在React Github项目的shared包中的shallowEqual.js找到。代码如下 import is from '....Object.is 浅比较中，空对象和空数组会被认为相等 浅比较中，一个以索引值作为键的对象和一个在相应各下标处具有相同值的数组相等。...+0和-0在浅比较中是不相等的。并且NaN和NaN也认为不相等。这也适用于复杂结构内部的比较 虽然两个直接创建的对象(或数组)通过浅比较是相等的({}和[])，但嵌套的数组、对象是不相等的。
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