1.什么是状态 对于任何一个操作,都可以被看成是一个函数,比如y=f(x),如果对于同一个x的任何一次输入,得到的y都是相同的,则可以认为这个函数是无状态,否则,这个函数就是有状态的.Flink的一大特点就在于对状态的支持. 2.Keyed State和Operator State Keyed State Keyed State正如其名,总是和具体的key相关联,也只能在keyedStream的function和operator上使用. Keyed State可以被当做是Operator Sta

枚举进程模块的方法有很多种,常见的有枚举PEB和内存搜索法,今天,先来看看实现起来最简单的枚举PEB实现获取进程模块列表. 首先,惯例是各种繁琐的结构体定义.需要包含 ntifs.h 和 WinDef.h, 此处不再列出,各位看官根据情况自行添加. typedef PPEB (__stdcall *PFNPsGetProcessPeb)(PEPROCESS pEProcess); typedef ULONG   PPS_POST_PROCESS_INIT_ROUTINE; typedef str

li,ol.inline>li{display:inline-block;padding-right:5px;padding-left:5px}dl{margin-bottom:20px}dt,dd{line-height:20px}dt{font-weight:700}dd{margin-left:10px}.dl-horizontal{*zoom:1}.dl-horizontal:before,.dl-horizontal:after{display:table;line-height:0;

flink初始 flink是什么 为什么使用flink flink的基础概念 flink剖析 实例 flink是什么 flink是一个用于有界和无界数据流进行有状态的计算框架. flink提供了不同级别的抽象来开发流和批处理应用程序. 最底层是Stateful Stream processing,只提供有状态流它 通过Process Function嵌入到DataStream API中.它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件,并使用一致的容错状态.此外,用户可以注册事件时间和处理时间回调,允许

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. 创建Flink项目及依赖管理 1.1创建Flink项目 官网创建Flink项目有两种方式: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/quickstart/java_api_quickstart.html 方式一: mvn a

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 从上图可以看出Flink 中的Time大致分为以下三类: 1.Event Time:Event 真正产生的时间,我们称之为Event Time. 2.Ingestion Time:Event 事件被Source拿到,进入Flink处理引擎的时间,我们称之为Ingestion Time. 3.Window

实际上,这块可以写成汇编,然后做远程注入用 方法 1.通过fs:[30h]获取当前进程的_PEB结构 2.通过_PEB的Ldr成员获取_PEB_LDR_DATA结构 3.通过_PEB_LDR_DATA的InMemoryOrderModuleList成员获取_LIST_ENTRY结构 4.通过_LIST_ENTRY的Flink成员获取_LDR_DATA_TABLE_ENTRY结构,注意:这里的Flink指向的是_LDR_DATA_TABLE_ENTRY结构中的InMemoryOrderLinks成

我们先来以滚动时间窗口为例,来看一下窗口的几个时间参数与Flink流处理系统时间特性的关系. 获取窗口开始时间Flink源代码 获取窗口的开始时间为以下代码: org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow /** * Method to get the window start for a timestamp. * * @param timestamp epoch millisecond to get the window

导入maven依赖 需要注意的是,如果使用scala写程序,导入的依赖跟java是不一样的 Maven Dependencies You can add the following dependencies to your pom.xml to include Apache Flink in your project. These dependencies include a local execution environment and thus support local testing.

Apache Flink 源码解读(一) ​ By yyz940922原创 项目模块 (除去.git, .github, .idea, docs等): flink-annotations: flink注解 org.apache.flink.annotation 注解类 Experimental.java (实验性注解) package org.apache.flink.annotation; import java.lang.annotation.Documented; import java.

前     言 拖了蛮久了,一直说要接着上一部分写设计思路以及代码,因为自己技术底子薄弱,加上人又懒,所以一直没能继续,今天补上设计思路及部分代码,后面有时间我会再补充一些应用性的功能,的确有些忙,希望对大家有用:欢迎大家提意见或者拍砖: 之前,我说了,网上蛮多例子都是基于WordCount或者基于展示内存使用率来的,也没什么不对,只是我个人觉得没有太大的实用性:毕竟咱们是码农,凡事讲个应用及场景,脱离场景谈开发都是扯淡: 第一部分  场景和设计思路 场景: 通过爬虫从网络获取数据,不停的插入K

如今的推荐系统,对于实时性的要求越来越高,实时推荐的流程大致可以概括为这样: 推荐系统对于用户的请求产生推荐,用户对推荐结果作出反馈 (购买/点击/离开等等),推荐系统再根据用户反馈作出新的推荐.这个过程中有两个值得关注的地方: 这可被视为是一个推荐系统和用户不断交互.互相影响的过程. 推荐系统需要对用户反馈作出快速及时的响应. 这两点本篇分别通过强化学习和 Flink 来实现,而在此之前先了解一些背景概念. 强化学习 强化学习领域的知名教材 <Reinforcement Learning: A

一.几个重要的数据结构,可以通过windbg的dt命令查看其详细信息 _PEB._PEB_LDR_DATA._LDR_DATA_TABLE_ENTRY 二.技术原理 1.通过fs:[30h]获取当前进程的_PEB结构 2.通过_PEB的Ldr成员获取_PEB_LDR_DATA结构 3.通过_PEB_LDR_DATA的InMemoryOrderModuleList成员获取_LIST_ENTRY结构 4.通过_LIST_ENTRY的Flink成员获取_LDR_DATA_TABLE_ENTRY结构,注

https://t.zsxq.com/UnA2jIi 博客 1.Flink 从0到1学习 -- Apache Flink 介绍 2.Flink 从0到1学习 -- Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 3.Flink 从0到1学习 -- Flink 配置文件详解 4.Flink 从0到1学习 -- Data Source 介绍 5.Flink 从0到1学习 -- 如何自定义 Data Source ? 6.Flink 从0到1学习 -- Data Sink 介绍 7

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--------20190905更新------- 沙雕了,可以用  JSONKeyValueDeserializationSchema,接收ObjectNode的数据,如果有key,会放在ObjectNode中 if (record.key() != null) { node.set("key", mapper.readValue(record.key(), JsonNode.class)); } if (record.value() != null) { node.set(&quo

package org.apache.flink.runtime.webmonitor.handlers; /** * Handles .jar file uploads. */public class JarUploadHandler extends AbstractRestHandler<RestfulGateway, EmptyRequestBody, JarUploadResponseBody, EmptyMessageParameters> { package org.apache.

flink on yarn的情况下配置的keytab文件会根据每次yarn application 分配taskmanager的变化都是不一样的,在部分场景下用户代码也需要获得keytab文件在yarn上的本地路径,可以通过以下方式拿到文件地址. final Map<String, String> ENV = System.getenv(); final String currDir = ENV.get("PWD"); log.info("Current work

Flink 的流数据 API 编程指南 Flink 的流数据处理程序是常规的程序 ,通过再流数据上,实现了各种转换 (比如 过滤, 更新中间状态, 定义窗口, 聚合).流数据可以来之多种数据源 (比如, 消息队列, socket 流, 文件). 通过sink组件落地流计算的最终结果,比如可以把数据落地文件系统,标准输出流比如命令行界面, Flink 的程序可以运行在多种上下文环境 ,可以单独只是Flink api,也可以嵌入其他程序. execution可以运行在本地的 JVM里, 也可以 运行