简单介绍 flink内部实现了一套metric数据收集库. 同时flink自身系统有一些固定的metric数据, 包括系统的一些指标,CPU,内存, IO 或者各个task运行的一些指标.具体包含那些指标可以查看官方文档: flink-metric 同时我们也可以利用系统的metric库在自己的代码中进行打点收集metrics数据.此外, flink提供了外部接口,可以用来导出这些metrics数据. flink-metric库的使用 在官方的文档中有介绍, 需要继承Richfunction 才

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 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

前言 Flink是大数据处理领域最近很火的一个开源的分布式.高性能的流式处理框架,其对数据的处理可以达到毫秒级别.本文以一个来自官网的WordCount例子为引,全面阐述flink的核心架构及执行流程,希望读者可以借此更加深入的理解Flink逻辑. 本文跳过了一些基本概念,如果对相关概念感到迷惑,请参考官网文档.另外在本文写作过程中,Flink正式发布了其1.5 RELEASE版本,在其发布之后完成的内容将按照1.5的实现来组织.   1.从 Hello,World WordCount开始 首先

http://ifeve.com/flink-quick-start/ http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/ http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/ 并行数据流 程序在Flink内部的执行具有并行.分布式的特性.stream被分割成stream partition,operator被分割成operator sub

上面试了Processing Time,在这里准备看下Event Time,以及必须需要关注的,在ET场景下的Watermarks. EventTime & Watermark Event time programs must specify how to generate Event Time Watermarks, which is the mechanism that signals progress in event time. 以event time为准的程序,必须要指定waterma

我启动hadoop on yarn 集群后 [root@node1 flink-1.6.1]# ./bin/yarn-session.sh -n 2 -jm 1024 -tm 1024 报的如下错误 Caused by: org.apache.flink.yarn.AbstractYarnClusterDescriptor$YarnDeploymentException: The YARN application unexpectedly switched to state FAILED dur

在Flink中的每个函数和运算符都是有状态的.在处理过程中可以用状态来存储数据,这样可以利用状态来构建复杂操作.为了让状态容错,Flink需要设置checkpoint状态.Flink程序是通过checkpoint来保证容错,通过checkpoint机制,Flink可恢复作业的状态和计算位置. checkpoint检查点 前提条件 Flink的checkpoin机制需要与流和状态的持久化存储交互,一般它要求: 一个持久化的数据源 当Flink程序出现问题时,可以通过checkpoint持久化存储中

一.软件要求 Flink在所有类UNIX的环境[例如linux,mac os x和cygwin]上运行,并期望集群由一个 主节点和一个或多个工作节点组成.在开始设置系统之前,确保在每个节点上都安装了一下软件: 1.Java1.8.x或更高版本 2.ssh,必须运行sshd才能使用管理远程组件的Flink脚本 在所有集群节点上都具有免密码的ssh和相同的目录结构,将使你可以使用flink脚本来控制所有内容. 二.Flink Standalone模式设置 1.下载 前往Flink官网下载最新版Fli

1. 流程介绍 在上一篇文章中,我们已经把客户端的页面日志,启动日志,曝光日志分别发送到kafka对应的主题中.在本文中,我们将把业务数据也发送到对应的kafka主题中. 通过maxwell采集业务数据变化,相当于是ods数据,把采集的数据发送到kafka的topic(ods_base_db_m)中,然后flink从kafka消费数据,这个过程有维度数据,就放到hbase中,其他事实数据再发送给kafka作为dwd层.flink消费kafka数据可以做一些简单的ETL处理,比如过滤空值,长度限制

scikit-learn点滴 scikit-learn是非常漂亮的一个机器学习库,在某些时候,使用这些库能够大量的节省你的时间,至少,我们用Python,应该是很难写出速度快如斯的代码的. scikit-learn官方出了一些文档,但是个人觉得,它的文档很多东西都没有讲清楚,它说算法原理的时候,只是描述一下,除非你对这种算法已经烂熟于心,才会对它的描述会心一笑,它描述API的时候,很多时候只是讲了一些常见用法,一些比较高级的用法就语焉不详,虽然有很多人说,这玩意的文档写得不错,但是我觉得特坑.所

Linux 系统的route 命令用于显示和操作IP路由表(show /manipulate the ip routing table).要实现两个不同的子网之间的通信,需要一台连接两个网络的路由器,或者同时位于两个网络的网关来实现.在Linux 系统中,设置路由通常是为了解决以下问题:该Linux 系统在一个局域网内,局域网中有一个网关,能够让机器访问Internet,那么就需要将这台机器的IP地址设置为 Linux 机器的默认路由.要注意的是,直接在命令行下执行router命令来添加路由,不

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网络管理 一 基本网络配置 linux操作系统,以太网卡用“eth”表示网卡:序号从零开始eth0代表到系统能够识别的第一个网卡eth1....第2个网卡 查看网卡信息 查看网卡信息 查看当前系统所连接的所有网卡(包括已经驱动了和没有驱动) # lspci | grep -i eth 01:00.0 Ethernet controller: Realtek Semiconductor Co., Ltd. RTL8111/8168B PCI Express Gigabit Ethernet con

注:很抱歉,忘记从转载链接了,作者莫怪.... 基于HALCON的模板匹配方法总结 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载.

在机器视觉应用中,经常需要对图像进行仿射变换.1.在基于参考的视觉检测中,由于待检图像与参考图像或多或少都会存在几何变化(平移.旋转.缩放等),所以在做比较之前一般都要对待检图像进行仿射变换以对齐图像.2.要进行仿射变换,必须先获取变换矩阵,形状匹配是获取变换矩阵的一种高效的方法.3.Halcon的如下几个函数是专门用于计算变换矩阵的:vector_angle_to_rigid :Compute a rigid affine transformation from points and angl

HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种,即Component-Based.Gray-Value-Based.Shape-Based,分别是基于组件(或成分.元素)的匹配,基于灰度值的匹配和基于形状的匹配. 这三种匹配的方法各具特点,分别适用于不同的图像特征,但都有创建模板和寻找模板的相同过程.这三种方法里面,我主要就第三种-基于形状的匹配,做了许多的实验,因此也做了基于形状匹配的物体识别,基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究,从中取得较好的效果,简化了用其

转载链接:     http://blog.csdn.net/b108074013/article/details/37657801 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这

一.概述 我们之前介绍过rtt.ssthresh等变量,这些变量一般在TCP连接建立的时候有个初始值,然后随着TCP的数据交互逐渐调整到适应对应的网络状态的值.但是如果每次TCP建立连接都依靠默认初始值逐渐调整,那么可能需要一段时间才能调整到合适值,这显然会降低TCP性能,对于这种场景一种优化方案就是_cc/tcp17# ip route add local 127.0.0.2 dev lo congctl reno initcwnd 5  ssthresh lock 4   #设置后查看一下相

OSPF 详解 (1) [此博文包含图片] (2013-02-04 18:02:33) 转载 ▼ 标签: 端的 第二 以太 第一个 正在 目录 序言 初学乍练 循序渐进学习OSPF 朱皓 入门之前 了解OSPF 熟悉OSPF 掌握OSPF 精通OSPF OSPF基础试题 李劲松 郭逵 朱皓 选择题 判断题 深入探讨 OSPF FAQ 刘宇 写在前面 OSPF FAQ OSPF中的最短路径算法 陈旭盛 Dijkstra算法介绍 Dijkstra算法的证明 OSPF协议中对Dijkstra算法的使用