Broadcast 广播变量:可以理解为是一个公共的共享变量,我们可以把一个dataset 或者不变的缓存对象(例如map list集合对象等)数据集广播出去,然后不同的任务在节点上都能够获取到,并在每个节点上只会存在一份,而不是在每个并发线程中存在.如果不使用broadcast,则在每个节点中的每个任务中都需要拷贝一份dataset数据集,比较浪费内存(也就是一个节点中可能会存在多份dataset数据). import org.apache.flink.api.common.functions

其实CEP复杂事件处理,简单来说你可以用通过类似正则表达式的方式去表示你的逻辑,表现能力非常的强,用过的人都知道 开篇先偷一张图,整体了解Flink中的CEP中的  一种重要的图  NFA非确定有限状态机 FlinkCEP在运行时会将用户的逻辑转化成这样的一个NFA Graph (nfa对象) graph 中包含状态(Flink中State对象),以及连接状态的边(Flink中StateTransition对象) 当从一个State跳变到另一个State时需要通过一条边StateTransiti

前言 如果你了解 Apache Flink 的话,那么你应该熟悉该如何像 Flink 发送数据或者如何从 Flink 获取数据.但是在某些情况下,我们需要将配置数据发送到 Flink 集群并从中接收一些额外的数据. 在本文的第一部分中,我将描述如何将配置数据发送到 Flink 集群.我们需要配置很多东西:方法参数.配置文件.机器学习模型.Flink 提供了几种不同的方法,我们将介绍如何使用它们以及何时使用它们.在本文的第二部分中,我将描述如何从 Flink 集群中获取数据. 如何发送数据给 Ta

本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由 Apache Flink PMC,阿里巴巴高级技术专家 孙金城 分享.重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展:Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建:Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用. 一.Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展 1.

一.Flink中的window 1,window简述  window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段.Window 是无限数据流处理的核心,Window 将一个无限的 stream 拆分成有限大小的”buckets”桶,我们可以在这些桶上做计算操作. 2,window类型 window可分为CountWindow和TimeWindow两类:CountWindow:按照指定的数据条数生成一个 Window,与时间无关:TimeWindow:按照时间生成 Window. a)滚动窗口 将数

前言 Flink 是流式的.实时的 计算引擎 上面一句话就有两个概念,一个是流式,一个是实时. 流式:就是数据源源不断的流进来,也就是数据没有边界,但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行,所以这里面就有一个问题,边界怎么确定? 无非就两种方式,根据时间段或者数据量进行确定,根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界,根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界,Flink 中就是这么划分边界的,本文会详细讲解. 实时:就是数据发送过来之后立马就进行相关的计算,然后将结果输出.这里的计算有两种:

窗口 在流处理应用中,数据是连续不断的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理.当然我们可以每来一个消息就处理一次,但是有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页.在这种情况下,我们必须定义一个窗口,用来收集最近一分钟内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算. Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例,所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎,在上面实现了流处理和批处理.而窗口(window)就是从 Streaming 到 Batc

摘自Apache Flink官网 最早的streaming 架构是storm的lambda架构 分为三个layer batch layer serving layer speed layer 一.在streaming中Flink支持的通知时间 Flink官网写了个了解streaming和各种时间的博客 https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101#F2 1.Processing time:执行时候的机器系统时

前言 目前有许多数据分析的场景从批处理到流处理的演变, 虽然可以将批处理作为流处理的特殊情况来处理,但是分析无穷集的流数据通常需要思维方式的转变并且具有其自己的术语(例如,"windowing(窗口化)"."at-least-once(至少一次)"."exactly-once(只有一次)" ). 对于刚刚接触流处理的人来说,这种转变和新术语可能会非常混乱. Apache Flink 是一个为生产环境而生的流处理器,具有易于使用的 API,可以用于

本篇文章首发于头条号Flink本地安装和创建Flink应用,欢迎关注我的头条号和微信公众号"大数据技术和人工智能"(微信搜索bigdata_ai_tech)获取更多干货,也欢迎关注我的CSDN博客. 本篇介绍一下Flink本地环境搭建和创建Flink应用. 本地安装 Flink可以在Linux.Mac OS X和Windows上运行,要求安装Java 8.x. java -version java version "1.8.0_161" Java(TM) SE Ru

TaskManager接收到来自JobManager的jobGraph转换得到的TDD对象,启动了任务,在StreamInputProcessor类的processInput()方法中 通过一个while(true)中不停的拉取上游的数据,然后调用streamOperator.processElement(record)调用用户实现的方法去处理数据拉取的数据 首先先来看下这个operator对象 然后看看OneInputStreamOperator类的UML 这里所有的实现类没有全部列出,只列了

先上一张图整体了解Flink中的反压   可以看到每个task都会有自己对应的IG(inputgate)对接上游发送过来的数据和RS(resultPatation)对接往下游发送数据, 整个反压机制通过inputgate,resultPatation公用一个一定大小的memorySegmentPool来实现(Flink 中memorySegment作为内存使用的抽象,类比bytebuffer), 公用一个pool当接收上游数据时Decoder,往下游发送数据时Encoder,都会向pool中请求

先上张图整体了解Flink中的异步io 阿里贡献给flink的,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 中异步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output的顺序(注意这里顺序不是写库的顺序既然都异步了写库的顺序自然是无法保证的),有序的会按接收的顺序继续往下游output发送,无序就是谁先处理完谁就先往下游发送 两张图了解这两种模式的实现 有序:record数据会通过异步线程写库,Emitter是

流式计算中处理延迟是一个非常重要的监控metric flink中通过开启配置   metrics.latency.interval  来开启latency后就可以在metric中看到askManagerJobMetricGroup/operator_id/operator_subtask_index/latency指标了 如果每一条数据都打上时间监控 输出时间- 输入时间,会大量的消耗性能 来看一下flink自带的延迟监控是怎么做的 其实也可以想到原理很简单,就是在source周期性的插入一条特

1.State概念理解 在Flink中,按照基本类型,对State做了以下两类的划分:Keyed State, Operator State. Keyed State:和Key有关的状态类型,它只能被基于KeyedStream之上的操作,方法所使用.我们可以从逻辑上理解这种状态是一个并行度操作实例和一种Key的对应, <parallel-operator-instance, key>.Operator State:(或者non-keyed state),它是和Key无关的一种状态类型.相应地我

1 前言 在时间 Time 那一篇中,介绍了三种时间概念 Event.Ingestin 和 Process, 其中还简单介绍了乱序 Event Time 事件和它的解决方案 Watermark 水位线 (看过多篇文章后,决定喊它水位线,因为窗口触发条件是 Watermark > Window_end_time,有点像水流到达水位线后溢出,当然喊它水印也是可以的,全看个人爱好咯~) 前文请翻 时间 Time 和 Watermark,不过前面介绍比较浅,没能很好领会水位线的概念,所以本篇是作为补充,

1.概念 Task(任务):Task是一个阶段多个功能相同的subTask 的集合,类似于Spark中的TaskSet. subTask(子任务):subTask是Flink中任务最小执行单元,是一个Java类的实例,这个Java类中有属性和方法,完成具体的计算逻辑. Operator Chains(算子链):没有shuffle的多个算子合并在一个subTask中,类似于Spark 中的Pipeline. Slot(插槽):Flink 中计算资源进行隔离的单元,一个Slot中可以运行多个subT

如果模型中有些算子不被ONNX算子库支持,我们就需要利用ONNXRuntime提供的API手动添加新算子.在官方文档中已经对如何添加定制算子进行了介绍(https://onnxruntime.ai/docs/reference/operators/add-custom-op.html ),这里我们主要把源码中对应的流程给捋清楚. 添加定制算子(Custom Operators)主要分为三步: 创建一个定制算子域(CusttomOpDomain): 创建一个定制算子(CustomOp),并将该算子

JVM中对象的创建过程如以下流程图中所示: 对其主要步骤进行详细阐述: 为新生对象分配内存: 内存的分配方式: 指针碰撞:假设Java堆中内存是绝对规整的,所有用过的内存放在一边,空闲的内存在另一边,中间放着一个指针作为分界的指示器,那么当分配内存时仅需移动指针即可. 空闲列表:维护一个列表,记录那些内存可用,分配时找出一块足够大的空间进行划分,并更新列表记录. 选择:分配方式的选择依赖于内存大小是否规整,内存大小的规整,依赖于垃圾收集器是否带有压缩整理功能. 并发情况下保证线程安全: 方法一:

DLL 有助于共享数据和资源.多个应用程序可同时访问内存中单个DLL 副本的内容.DLL 是一个包含可由多个程序同时使用的代码和数据的库.下面为你介绍C/C++中动态链接库的创建和调用. 动态连接库的创建步骤: 创建Dll有两种方式. 一.创建Non-MFC DLL动态链接库 1.打开File —> New —> Project选项,选择Win32 Dynamic-Link Library —>sample project —>工程名:DllDemo 2.新建一个.h文件DllDe

"CREATE INDEX "IDX_TS_BONUS_Q_201209_DS" ON "TS_BONUS_Q_201209" ("DS" )  PCT" "FREE 10 INITRANS 2 MAXTRANS 255 STORAGE(INITIAL 3145728 FREELISTS 1 FREELIS" "T GROUPS 1 BUFFER_POOL DEFAULT) TABLESPACE