摘要:今天和大家聊聊Flink双流Join问题.这是一个高频面试点,也是工作中常遇到的一种真实场景. 本文分享自华为云社区<万字直通面试:Flink双流JOIN>,作者:大数据兵工厂 . 如何保证Flink双流Join准确性和及时性.除了窗口join还存在哪些实现方式.究竟如何回答才能完全打动面试官呢..你将在本文中找到答案. 1 引子 1.1 数据库SQL中的JOIN 我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作.如下所示的订单查询SQL,通过将订单表的id和订单详情表order_id关联,获取

package com.streamingjoin import org.apache.flink.api.common.state.{ValueState, ValueStateDescriptor} import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.KeyedCoProcessFunction import org.apache

本文来自8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议,分享来自于施晓罡,目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发,现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发.   本文主要内容如下: 有状态的流数据处理: Flink中的状态接口: 状态管理和容错机制实现: 阿里相关工作介绍: 一.有状态的流数据处理   1.1.什么是有状态的计算      计算任务的结果不仅仅依赖于输入,还依赖于它的当前状态,其实大多数的计算都是有状态的计算. 比如wordcount,给一些word,其计

本文主要内容如下: 有状态的流数据处理: Flink中的状态接口: 状态管理和容错机制实现: 阿里相关工作介绍: 一.有状态的流数据处理# 1.1.什么是有状态的计算# 计算任务的结果不仅仅依赖于输入,还依赖于它的当前状态,其实大多数的计算都是有状态的计算. 比如wordcount,给一些word,其计算它的count,这是一个很常见的业务场景.count做为输出,在计算的过程中要不断的把输入累加到count上去,那么count就是一个state. 1.2.传统的流计算系统缺少对于程序状态的有效

1. 获取窗口迟到的数据 主要流程就是给迟到的数据打上标签,然后使用相应窗口流的实例调用sideOutputLateData(lateDataTag),从而获得窗口迟到的数据,进而进行相关的计算,具体代码见下 WindowLateDataDemo package cn._51doit.flink.day10; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tup

能否构建健壮和可靠的测试是UI自动化测试能否成功的关键因素之一.但实际情况是当一个测试接着一个测试执行的时候,常会遇到各种不同的状况.比如脚本去定位元素或去验证程序的运行状态时,有时会发现找不到元素,这可能是由于突然的资源受限或网络延迟等引起响应速度太慢所导致,这时会返回测试失败的结果.so我们需要在测试脚本中引入延时机制,来使脚本的运行速度与程序的响应速度相匹配.即使脚本和程序的响应能够同步.WebDriver为我们提供了隐式等待和显式等待两种机制.下面一一说明下: 隐式等待 隐式等待为Web

 (一) 前言 突然的资源受限或网络延迟,可能导致找不到目标元素,这时测试报告会显示测试失败.这时需要一种延时机制,来使脚本的运行速度与程序的响应速度相匹配,WebDriver为这种情况提供了隐式等待和显式等待两种机制. (二) 隐式等待 一旦设置隐式等待时间,就会作用于这个WebDriver实例的整个生命周期(对所有的元素查找都生效),设置隐式等待时间后,Webdriver会在一定时间内持续检测和搜寻DOM,以便于查找一个或多个不是立即加载成功并可用的元素.隐式等待的默认时间是0. WebDr

看代码注释todo 写博客 服务写脚本开吧 , 因为窗口太多,  不知道要去哪关闭服务 开的话无所谓 , 哪里都能开 要确认是否有开 , 直接跑代码 下面的要先过 别人的环境 工具软件自己的问题 不支持面向页面设计模式 , 更不用说面向组件 没有任何注解 官方文档严重缺失 , 只给了 API , 没有更详细的例子 等待机制 , 比如 等待元素出现 , 这个文档里我没看到 , 有知道这个的吗 . 类似 waitUntil( 元素定位器  ) 阿里开源的 官网 https://macacajs.co

Thread.yield()方法表示交出主动权,join表示等待当前线程,可以指定秒数 学习了:http://www.importnew.com/14958.html 膜拜一下 源码膜拜: Thread.yield()没准,顺序输出不一定: package com.stono.thread; public class YieldExample { public static void main(String[] args) { Thread producer = new Producer();

Python进阶----进程间数据隔离, join阻塞等待, 进程属性, 僵尸进程和孤儿进程, 守护进程 一丶获取进程以及父进程的pid 含义:    进程在内存中开启多个,操作系统如何区分这些进程,每个进程都有一个唯一表示 方法三种方法:     一,终端查看所有pid tasklist     二,指定具体的PID tasklist | findstr python     三,代码查看pid os 模块 ### 利用os 模块 查看 pid(当前进程id) 和 ppid(父进程id) im

等待机制 ​ 因为你要查找的标签由于网速等原因迟迟没有加载出来,你就直接获取这个标签,很明显是报错,现有的简单粗暴的解决办法就是time.sleep(3),睡几秒,也就是设置线程等待,等这个标签加载出来之后,再去使用.这么着虽然简单,但是相对死板,因为我们不知道这个标签什么时候加载出来,就大概写死睡个几秒,这可以,但如果这个标签在极短的时间内就加载出来了,而你还在睡....... 显示等待机制 实例 import time from selenium import webdriver from

在自动化测试脚本的运行过程中,可以通过设置等待的方式来避免由于网络延迟或浏览器卡顿导致的偶然失败,常用的等待方式有三种: 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 一.固定等待(time) 固定待是利用python语言自带的time库中的sleep()方

Checkpoint介绍 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)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保 证应用流图状态的一致性.Flink的checkpoint机制原理来自"Chandy-Lamport algorithm"算法. 每个需要checkpoint的应用在启动时,Flink的JobManager为其创建一个 CheckpointCoordinator(检查点协调器),Check

1.dataset的join连接,通过key进行关联,一般情况下的join都是inner join,类似sql里的inner join key包括以下几种情况: a key expression a key-selector function one or more field position keys (Tuple DataSet only). Case Class Fields 2.inner join的几种情况 2.1 缺省的join,jion到一个Tuple2元组里 public st

redis 搭建集群时,一直join.... ./redis-trib.rb  create --replicas 1 127.0.0.1:6379 127.0.0.1:6380 127.0.0.1:6381 127.0.0.1:6382  127.0.0.1:6383 127.0.0.1:6384 原因: redis集群不仅需要开通redis客户端连接的端口,而且需要开通集群总线端口 集群总线端口为redis客户端连接的端口 + 10000 如redis端口为6379 则集群总线端口为1637

HASH JOIN的模式 hash join有三种工作模式,分别是optimal模式,onepass模式和multipass模式,分别在v$sysstat里面有对应的统计信息: SQL> select name, value from v$sysstat where name like '%workarea executions%'; optimal模式 optimal模式就是从build table上获取的结果集比较小,可以把整个hash table都建立在用户可以使用的内存区域里.下面这张图

Hash算法原理 对于什么是Hash算法原理?这个问题有点难度,不是很好说清楚,来做一个比喻吧:我们有很多的小猪,每个的体重都不一样,假设体重分布比较平均(我们考虑到公斤级别),我们按照体重来分,划分成100个小猪圈. 然后把每个小猪,按照体重赶进各自的猪圈里,记录档案. 好了,如果我们要找某个小猪怎么办呢?我们需要每个猪圈,每个小猪的比对吗? 当然不需要了. 我们先看看要找的这个小猪的体重,然后就找到了对应的猪圈了. 在这个猪圈里的小猪的数量就相对很少了. 我们在这个猪圈里就可以相对快的找到我

我们对hash join的常见误解,一般包括两个: 第一个误解:是我们经常以为hash join需要对两个做join的表都做全表扫描 第二个误解:是经常以为hash join会选择比较小的表做build table 纠正第一个误解: 我们经常以为hash join需要对两个做join的表都做全表扫描,但实际情况HASH JOIN是不会限制SQL的访问方法的.我们用下面的测试来验证: --创建测试表probe_tab: SQL> create table probe_tab initrans no

前几天在社区群上,有人问了一个问题 既然上游最小水印会决定窗口触发,那如果我上游其中一条流突然没有了数据,我的窗口还会继续触发吗? 看到这个问题,我蒙了???? 对哈,因为我是选择上游所有流中水印最小的一条作为当前水印时间,那万一最小水印的那条流突然里面没有数据了 那我的最小水印不就一直不往前走了,一直是那个没有数据流的水印了吗,因为它的水印最小,而且一直不会更新了 ????然后窗口再也不触发???? 思考了一下,发现好像也对,当我有一个上游的水印没来的时候,我就等着呗,谁知道他是不是延迟了 但

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