flink是一款开源的大数据流式处理框架,他可以同时批处理和流处理,具有容错性.高吞吐.低延迟等优势,本文简述flink在windows和linux中安装步骤,和示例程序的运行. 首先要想运行Flink,我们需要下载并解压Flink的二进制包,下载地址如下:https://flink.apache.org/downloads.html 我们可以选择Flink与Scala结合版本,这里我们选择最新的1.9版本Apache Flink 1.9.0 for Scala 2.12进行下载. 下载成功后,

转自:https://www.aliyun.com/jiaocheng/1390860.html?spm=5176.100033.1.9.6a1e41e8Pdjynm 摘要:Grep命令主要用于从文件中查找指定的字符串.首先建一个demo_file:$catdemo_fileTHISLINEISTHE1STUPPERCASELINEINTHISFILE.thislineisthe1stlowercaselineinthisfile.ThisLineHasAllItsFirstCharacterO

前言 之前写了不少 Flink 文章了,也有不少 demo,但是文章写的时候都是在本地直接运行 Main 类的 main 方法,其实 Flink 是支持在 UI 上上传 Flink Job 的 jar 包,然后运行得.最开始在第一篇 <从0到1学习Flink>-- Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 中其实提到过了 Flink 自带的 UI 界面,今天我们就来看看如何将我们的项目打包在这里发布运行. 准备 编译打包 项目代码就拿我之前的文章 <从0到1学习

1.Osgdem运行例子所需数据下载地址: http://www.cc.gatech.edu/projects/large_models/ps.html Download Elevation Map: 16385 × 16385 PNG: 188MB Download Texture Map: 16384 × 16384 PNG: 268MB 2.GDAL对高程数据和影像数据格式化处理: gdal_translate ps_height_16k.png ps_height_16k.tif gda

[Flink]Flink三种运行模式安装部署以及实现WordCount 前言 Flink三种运行方式:Local.Standalone.On Yarn.成功部署后分别用Scala和Java实现wordcount 环境 版本:Flink 1.6.2集群环境:Hadoop2.6开发工具: IntelliJ IDEA 一.Local模式 解压:tar -zxvf flink-1.6.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgzcd flink-1.6.2启动:./bin/start-cl

Retrofit这东西我就不多做解释了,反正最近应用很广,基本都快和OkHttp一起成为安卓的事实网络访问标准框架了. 这么好的一个东西,官网文档实在是不算太好,说的不太清晰.按官网的经常会有“Could not locate ResponseBody converter for”问题. 反正折腾了一番,终于跑出来了一个例子.这里把正确的例子写出来,方便大家参考. 首先要注意的是Retrofit准确的说不是Anroid 的HttpClient,而是Java的HttpClient,所以用Java工

kubectl run 创建并运行一个或多个容器镜像. 创建一个deployment 或job 来管理容器. kubectl run 语法: $ run NAME --image=image [--env="key=value"] [--port=port] [--replicas=replicas] [--dry-run=bool] [--overrides=inline-json] [--command] -- [COMMAND] [args...] 运行一个deployment:

1 Flink的前世今生(生态很重要) 原文:https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84439459 很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词,其实早在 2008 年,Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目, 在 2014 被 Apache 孵化器所接受,然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一. Apache Flink is an open sour

运行一个deployment: kubectl  run  nginx-deployment  --image=nginx:1.7.9  --replicas=2 基本例子: nginx-test.yaml apiVersion: extensions/v1beta1 #当前格式的版本 kind: Deployment #当前创建资源的类型, 当前类型是Deployment metadata: #当前资源的元数据 name: nginx-test #当前资源的名字 是元数据必须的项 spec:

​1.联通ColaB 2.运行最基础mnist例子,并且打印图表结果  # https://pypi.python.org/pypi/pydot#!apt-get -qq install -y graphviz && pip install -q pydot#import pydotfrom __future__ import print_functionimport kerasfrom keras.datasets import mnistfrom keras.models import

一.描述 在书中第二章,有一个例子,构建完之后,运行: ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --class com.oreilly.learningsparkexamples.mini.java.WordCount ./target/learning-spark-mini-example-0.0.1.jar ./README.md ./wordcouts 如果用的spark版本与书中用到的不一样的话,就会出现各种问题,譬如书中用的是1.2.0而我用的是最新的2.3.0.

我本地用的ext6+,从官网下载好Ext后解压到D盘,然后打开tomcat的server.xml,在Host标签内配置 <Context path="/ext-6.2.0" docBase="D:\ext-6.2.0"/> 然后运行tomcat,打开浏览器输入:http://localhost:8080/ext-6.2.0   就可以看到Ext的例子了

从图中可以看出,Yarn的客户端需要获取hadoop的配置信息,连接Yarn的ResourceManager.所以要有设置有 YARN_CONF_DIR或者HADOOP_CONF_DIR或者HADOOP_CONF_PATH,只要设置了其中一个环境变量,就会被读取.如果读取上述的变量失败了,那么将会选择hadoop_home的环境变量,都区成功将会尝试加载$HADOOP_HOME/etc/hadoop的配置文件. 1.当启动一个Flink Yarn会话时,客户端首先会检查本次请求的资源是否足够.资

15 Practical Examples of ‘echo’ command in Linux By Avishek Kumar Under: Linux Commands On: August 21, 2014       翻译 by SmallLiu echo命令是linux中的bash shell和C shell最常用的内建命令,最典型的是在脚本和批处理文件中的使用.其作用是在标准输出或者文件中显示一行文本. echo command examples echo命令的语法形式如下: ec

1.打开cmd命令窗口,node-v和npm-v可以查看相应的安装版本信息. 2.使用一下命令全局安装vue-cli. 1)npm install  -g  vue-cli 2)如果使用淘宝镜像,则是:npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org 3.使用命令 vue init webpack vue-xxx 搭建vue项目, “vue-xxx” 是你的项目名称. 4.配置需要安装的vue环境(此处图片为复制粘贴):

1.建立Java工程 使用idea,添加lib库,拷贝storm中lib到工程中 2.拷贝wordcount代码 下载src包,解压找到 apache-storm-0.9.4-src\apache-storm-0.9.4\examples\storm-starter\src\jvm\storm\starter目录下 拷贝WordCountTopology.java内容: 修改python处理方式: import backtype.storm.Config; import backtype.sto

github 上有一个关于nomad up && runing 不错的项目,包含了一个tomcat 应用的部署,以及基于容器运行的网关服务 项目参考地址 https://github.com/grove-mountain/nomad-up-and-running 环境准备 安装nomad consul docker 安装比较简单,因为是测试环境下载二进制包,解压运行即可 clone 代码 git clone https://github.com/grove-mountain/nomad-u

/***************通过调用(INT 21H)表中的01h号功能号从键盘输入一个字符并回显到视频显示器上*****************/ DATAS SEGMENT ;此处输入数据段代码 DATAS ENDS STACKS SEGMENT ;此处输入堆栈段代码 STACKS ENDS CODES SEGMENT ASSUME CS:CODES,DS:DATAS,SS:STACKS START: MOV AX,DATAS MOV DS,AX ;此处输入代码段代码 INT 21H M

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <title>Page Title</title> <meta name="viewport" content="

更新一篇知识星球里面的源码分析文章,去年写的,周末自己录了个视频,大家看下效果好吗?如果好的话,后面补录发在知识星球里面的其他源码解析文章. 前言 之前自己本地 clone 了 Flink 的源码,编译过,然后 share 到了 GitHub 上去了,自己也写了一些源码的中文注释,并且 push 到了 GitHub 上去了.这几天阿里开源了宣传已久的 Blink,结果我那个分支不能够继续 pull 下新的代码,再加上自己对 Flink 研究了也有点时间了,所以打算将这两个东西对比着来看,这样可能

更新一篇知识星球里面的源码分析文章,去年写的,周末自己录了个视频,大家看下效果好吗?如果好的话,后面补录发在知识星球里面的其他源码解析文章. 前言 之前自己本地 clone 了 Flink 的源码,编译过,然后 share 到了 GitHub 上去了,自己也写了一些源码的中文注释,并且 push 到了 GitHub 上去了.这几天阿里开源了宣传已久的 Blink,结果我那个分支不能够继续 pull 下新的代码,再加上自己对 Flink 研究了也有点时间了,所以打算将这两个东西对比着来看,这样可能