漫长的期待,终于等来了第一份代码,这份代码由“好坏”提供。十分感谢对活动的支持!他工作也很忙,经常加班,昨天是他第一次不用加班,晚上写到凌晨3点多...
简介本系统主要是社区活动预约系统网站,社区管理员可以发布活动,社区居民和游客均可进行活动预约,管理员后台审核预约是否通过,居民可以填写活动感受,管理员查看感受后可以进行反馈。...+jsp+css+ajax+jq+js+layui+pagehleper分页插件+layui文本编辑器可以转化成springboot项目哦角色超级管理员+社区管理员+社区居民功能介绍前台:首页(公告,社区活动...),登录,忘记密码,预约社区活动(游客和居民均可以预约,游客需要输入身份证姓名和手机号),社区活动列表展示(预约结束,预约未开始,预约中),搜索社区活动(根据发起人姓名、活动名称、活动日期,活动时间搜索...审核通过,审核不通过,取消预约(最多取消3次,取消一次扣除信用分20,信用分越低,审核通过概率越小),我的活动感受,我的信用,退出,修改密码管理员:居民管理,社区管理,社区管理员管理,实验室开放项目管理,社区活动管理...,公告管理,忘记密码处理(初始换某个人的密码),活动报名审核社区管理员:社区管理员登陆后只能看到自己发布的社区活动,审核报名预约,发布公告(可以自己发布,也可以根据社区活动快捷生成公告),管理自己的公告
StreamX 简介 StreamX 是 Flink & Spark 极速开发脚手架,开源的流批一体一站式大数据平台。...StreamX 支持 Flink 多版本,支持 Flink SQL WebIDE,支持 Flink SQL 校验。...自2021年3月起开源,提供了一系列开箱即用的 Conncetor,标准化了配置、开发、测试、部署、监控、运维的整个过程, 提供 scala 和 java 两套api, 其最终目的是打造一个一站式大数据平台...可以理解为是一个开源版本、简化版的阿里云实时计算 Flink 版或腾讯云流计算 Oceanus 平台。...架构图如下: [StreamX 架构] StreamX 功能特性: 开发脚手架 多版本Flink支持(1.11,x, 1.12.x, 1.13 ) 一系列开箱即用的connectors 支持项目编译功能
+ DolphinScheduler + Dinky 构建开源数据平台。...欢迎大家关注 Dinky 的发展~ 一、背景 当前行业不断有许多新概念与新技术涌现,同时伴随着大量开源项目的诞生和发展,也有越来越多的企业转向开源软件。...如何选择合适的开源项目来搭建呢?这是目前大家比较困扰的一个问题。...二、开源数据平台思路 本章节主要讲述数据平台搭建所用的开源项目介绍以及设计思路。 技术介绍 Apache Doris 首先要运用到的是 Apache Doris。...开源数据平台的设计思路是通过 Flink SQL Batch 以及 Doris SQL 的能力实现一个离线任务的开发;使用 DolphinScheduler 进行离线工作流编排和调度;通过 Flink
Flink安装1.1 下载地址Flink版本列表:https://archive.apache.org/dist/flink/最新版1.12.0下载地址:https://archive.apache.org.../dist/flink/flink-1.12.0/flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz1.2 安装Flink下载1.12.0版本:wget https://archive.apache.org.../dist/flink/flink-1.12.0/flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz1解压下载下来的压缩包:tar -xzf flink-1.12.0-bin-scala_2.12...Flink示例运行2.1 批处理例子使用flink自带的word count程序实现单词计数,如果不输入任何参数(输入文件路径和输出文件路径),则使用程序内置的数据:[root@localhost flink.../bin/flink run .
介绍了下Flink的架构、组件以及组件的相关功能 Flink概述 1.Flink架构 ?...拓展库:Flink 还包括用于复杂事件处理,机器学习,图形处理和 Apache Storm 兼容性的专用代码库。...2.Flink组件 Flink工作原理 Job Managers、Task Managers、客户端(Clients) ? Flink程序需要提交给Client。...Slot的个数就代表了一个Flink程序的最高并行度,简化了性能调优的过程 允许多个Task共享Slot,提升了资源利用率 默认情况下,Flink 允许 subtasks 共享 slots,即使它们是不同...参考 Flink 基本工作原理 分布式运行时环境
flink yarn flink on yarn有两种模式,分别是session cluster和per job session cluster session cluster是一个long running...的模式,先拉起一个flink集群,然后大家向这个集群提交任务 集群启动的脚本如下 bin/yarn-session.sh -n4 -jm1024 -tm 4096 -s 2 任务运行模式 同步和异步 主要体现命令的区别在如下...同步 bin/flink run -c mainClass /path/to/user/jar 异步 bin/flink run -d -c mainClass /path/to/user/jar per...job per job,是每个任务对应一个集群,每次提交的时候会单独拉一个集群起来,任务run的命令如下 同步 bin/flink run -m yarn-cluster -d -c mainClass.../path/to/user/jar 异步 bin/flink run -d -m yarn-cluster -d -c mainClass /path/to/user/jar
阿里Blink正式开源,重要优化点解读。这篇文章开篇大概是这样的: ? 作者大沙是Blink团队的大拿。与此同时,网上也有人写了一篇文章,讲述自己对Blink的看法。...我不理解的是,如果这些都是好东西,为什么过去两年多时间里,把Blink的相关功能推进给Flink是如此艰难。Flink团队和开源社区总不至于睁着眼当瞎子,见到好的东西故意不要吧。...所以Apache Flink作为一个Apache的开源项目,接下来到底是谁说了算,我只能拭目以待。 这个事情还有另外一个顾虑。...简单来说,我在国内的媒体,比如微信公众号上见到了很多关于Blink开源进Flink的文章。并且阿里巴巴表达了Blink对Flink的改进是巨大的,而且Blink会很快进入Flink。...Blink开源,会不会比现在这样社区推动发展的Flink更好,这个问题是见仁见智的。对于我来说,目前所有公开的信息没有回答这样一个问题:之前Blink相对较少的贡献推回给Flink社区,进展缓慢。
分析定位 Flink 作业在 Kubernetes 环境下的提交流程 首先我们来看一下 Flink 原生 Kubernetes 模块的架构图,其中我们关心的是 K8s Deployment(代表 Flink...由于 Flink DEBUG 级别日志仍然无法显示出这段时间内 Flink 做了哪些事情,于是我们在关键的代码片段插入了一些日志标记,以进一步缩小范围。...目前也在开源评估过程中,相信后续大家可以用到此工具来加速问题定位和性能调优。...点此查看 Flink 文档中关于如何参与贡献的说明。 邮件讨论 当遇到疑难问题时,建议订阅并向 Flink 的 User 组发邮件进行咨询。...代码合并 当代码修改妥当,所有 Reviewer 都同意后,代码即可合并到 Flink 中,您也会成为一名 Flink 的贡献者。
介绍了Flink的程序结构 Flink程序结构 概述 任何程序都是需要有输入、处理、输出。...那么Flink同样也是,Flink专业术语对应Source,map,Sink。而在进行这些操作前,需要根据需求初始化运行环境 执行环境 Flink 执行模式分为两种,一个是流处理、另一个是批处理。...再选择好执行模式后,为了开始编写Flink程序,需要根据需求创建一个执行环境。...否则,如果正在执行JAR,则Flink集群管理器将以分布式方式执行该程序。...Sink DataSet Data Sink 参考 Flink程序结构
you may need to make some adjustments to your application and setup in the future, when you upgrade Flink
1 Flink跟Spark Streaming的区别? 1)Flink 是标准的实时处理引擎,基于事件驱动。...9 CheckPoint 9.1 Flink 的容错机制(checkpoint) Checkpoint 机制是 Flink 可靠性的基石,可以保证 Flink 集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出...所以下面先来了解一下 Flink 的网络流控(Flink 对网络数据流量的控制)机制。...33 Flink Job 的提交流程 用户提交的 Flink Job 会被转化成一个 DAG 任务运行, 分别是: StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph, Flink...36 Flink重启策略 37 Flink侧输出流 38 自定义Function 39 Flink 的JOIN操作
前言我们通常说的Flink是来Apache Flink,他是由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。...什么是Flink官方地址:https://flink.apache.org/在官网上开头有一段话就讲到Apache Flink,翻译过来就是:Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态计算...从官网来看,Flink有以下5种能力:正确性保证:Flink提供了精确一次的状态一致性保障,这使得它能够保证数据的准确性和可靠性。Flink还支持实践时间驱动处理和延迟时间处理。...总结本文通过Flink官网来了解Flink是什么,Flink是一个事件驱动框架引擎,得力于Flink的能力,我们可以解决工作中的很多事情,Flink主要应用场景包括实时数据计算、实时数据仓库和ETL、事件驱动型场景
下面是Apache Flink的发布表(截止到目前为止,最新的发布版本为v1.18)帮助我们了解flink的发展历史:阿里巴巴和Blink如果提到Flink,那么就不得不提一下阿里巴巴的Blink。...2019年1月,阿里云宣布将Blink开源给Apache Flink社区。Blink融入了Blink Table API和Blink Planner,这些都是对Flink原有功能的扩展和优化。...在Flink的母公司Data Artisans被阿里巴巴收购后,阿里巴巴开始逐步将内部的Blink代码开源,并将其合并到Flink的主分支上。...)这表明Blink的代码已经被正式集成到Flink的官方代码中,并成为了Flink的一部分。...总结本文通过Flink和Blink来了解Flink的由来,了解在阿里贡献了很多代码给Flink,作为一个全球最大的电商公司,阿里使用Flink搜索、搜索算法实时A/B测试、在线机器学习、系统精准推荐功能等
随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。...Flink 就是近年来在开源社区不断发展的技术中的能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。...同时Flink支持高度容错的状态管理,防止状态在计算过程中因为系统异常而出现丢失,Flink周期性地通过分布式快照技术Checkpoints实现状态的持久化维护,使得即使在系统停机或者异常的情况下都能计算出正确的结果...Flink的具体优势有以下几点: 同时支持高吞吐、低延迟、高性能 Flink是目前开源社区中唯一一套集高吞吐、低延迟、高性能三者于一身的分布式流式数据处理框架。...更多实时计算,Flink,Kafka,ES等相关技术博文,欢迎关注实时流式计算
of Flink that is, Flink’s streaming API....Flink的最新版本重点支持批处理,流处理,图形处理,机器学习等各种功能.Flink 0.7引入了Flink最重要的特性,即Flink的流媒体API。 最初版本只有Java API。...在前面的章节中,我们尝试了解Flink体系结构及其执行模型。 由于其强大的架构,Flink充满了各种功能。...Flink的分布式轻量级快照机制有助于实现高度的容错性。它允许Flink提供高吞吐量性能和保证交付。...Flink为批处理和流数据处理提供API。所以一旦你建立了Flink的环境,它可以容易地托管流和批处理应用程序。事实上,Flink的工作原理是流式处理,并将批处理视为流式处理的特例。
二、Flink用于流式统计存在哪些问题如上所述,Flink是针对流式计算领域中各类运算场景相对宽泛的解决方案,而对比XL-LightHouse,Flink在应对流式统计问题方面存在着以下问题:1、资源利用率低...Flink的资源利用率低要从两个角度来看,一个是集群运行的拓扑结构,另一个是Flink任务执行的特性。...2、运算性能低我们总能看到很多文章在渲染Flink运算性能的优势,当然这是没有问题的。Flink作为一个业内优秀的流式计算引擎,确实在性能方面技艺精湛且已经达到了相当高的程度。...而对比XL-LightHouse一行代码的接入方式来说,Flink的接入成本太高了,体现在几个方面:(1)、Flink面向专业的大数据研发人员,大量统计指标的实现需要耗费大量的研发成本。...(2)、由于Flink集群面向专业的研发人员,Flink集群的运转是由集群维护人员和Flink任务的研发人员共同参与,如果集群要进行版本升级、集群扩容、日常维护、数据迁移等操作均需要与研发人员事先沟通、
1、基本组件栈 了解Spark的朋友会发现Flink的架构和Spark是非常类似的,在整个软件架构体系中,同样遵循着分层的架构设计理念,在降低系统耦合度的同时,也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口...Flink分为架构分为三层,由上往下依次是API&Libraries层、Runtime核心层以及物理部署层 API&Libraries层 作为分布式数据处理框架,Flink同时提供了支撑计算和批计算的接口...物理部署层 该层主要涉及Flink的部署模式,目前Flink支持多种部署模式:本地、集群(Standalone、YARN)、云(GCE/EC2)、Kubenetes。...Flink基本架构图 Flink系统主要由两个组件组成,分别为JobManager和TaskManager,Flink架构也遵循Master-Slave架构设计原则,JobManager为Master节点...协调过程都是在Flink JobManager中完成。
Flink的内存管理了,有兴趣的同学可以参阅下: 《Flink教程(01)- Flink知识图谱》 《Flink教程(02)- Flink入门》 《Flink教程(03)- Flink环境搭建》 《Flink...教程(04)- Flink入门案例》 《Flink教程(05)- Flink原理简单分析》 《Flink教程(06)- Flink批流一体API(Source示例)》 《Flink教程(07)- Flink...)》 《Flink教程(13)- Flink高级API(状态管理)》 《Flink教程(14)- Flink高级API(容错机制)》 《Flink教程(15)- Flink高级API(并行度)》 《Flink...教程(16)- Flink Table与SQL》 《Flink教程(17)- Flink Table与SQL(案例与SQL算子)》 《Flink教程(18)- Flink阶段总结》 《Flink教程(19...监控》 《Flink教程(28)- Flink性能优化》 《Flink教程(29)- Flink内存管理》 本文主要讲解Flink与Spark的区别。
/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz Ⅲ、local模式快速安装启动 (1)解压:tar -zxvf flink...节点,flink会自动把任务调度到其它节点执行 3、Flink on Yarn模式部署和解析 Ⅰ、依赖环境 至少hadoop2.2 hdfs & yarn Ⅱ、Flink on Yarn 的两种使用方式...Flink on Yarn的两种运行方式: 第一种【yarn-session.sh(开辟资源)+flink run(提交任务)】 启动一个一直运行的flink集群 ..../bin/flink run ....4、Flink HA -- JobManager HA jobManager协调每个flink任务部署。它负责任务调度和资源管理。
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