WordCount走读-获取JobGraph 大数据

最新推荐文章于 2025-12-02 20:16:15 发布

抱紧大佬大腿不松开

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本文详细介绍了WordCount示例的实现过程，强调了获取JobGraph的重要性。JobGraph是Flink作业的逻辑表示，揭示了任务结构、依赖关系和并行度，对于性能调优和故障排查具有重要意义。通过查看JobGraph，可以理解数据流、任务操作算子以及进行有效的资源分配和问题定位。

WordCount是大数据领域中最经典的示例之一，它用于统计一段文本中单词的出现次数。本文将深入走读WordCount程序的源代码，并重点介绍如何获取JobGraph，这是在大数据处理中非常重要的一个概念。

首先，我们来看一下WordCount的源代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.

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WordCount走读：获取JobGraph大数据

JieLun_C的博客

08-13

JobGraph是Flink任务的有向无环图表示形式，其中节点表示任务的操作，边表示操作之间的依赖关系。JobGraph大数据包含了任务执行过程中的所有细节，如任务之间的依赖关系、数据流转路径等。同时，我们也了解了JobGraph的概念和其在任务执行过程中的重要作用。WordCount是一个经典的大数据处理案例，它可以帮助我们统计给定文本中单词出现的频率。上述源代码是一个简单的WordCount任务，它会读取一个输入文件中的文本数据，对其中的单词进行计数，并将结果打印出来和保存到输出文件中。

95-230-022-源码-WordCount走读-获取JobGraph

九师兄

07-03

474

1.视界 2. JobGraph概述 2.1 JobGraph是什么？ JobGraph：StreamGraph经过优化后生成了 JobGraph，提交给 JobManager 的数据结构。主要的优化为，将多个符合条件的节点 chain 在一起作为一个节点，这样可以减少数据在节点之间流动所需要的序列化/反序列化/传输消耗。作业图（JobGraph）是唯一被Flink的数据流引擎所识别...

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95-230-028-源码-WordCount走读-获取ExecutionGraph

九师兄

07-03

608

1.视界 2. 概述 ExecutionGraph：JobManager 根据 JobGraph 生成ExecutionGraph。ExecutionGraph是JobGraph的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。 2.1 名词解释 StreamGraph：根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。 StreamNode：用来代表 operator 的类，并具有所有相关的属性，如并发度、入边和出边等。 StreamEdge：表示连接两个StreamNode的边。 JobGra

95-230-032-源码-WordCount走读-获取物理执行图

九师兄

07-03

475

1.视界 2.概述物理执行图，还没有，放个美女以表敬意。。。。

共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践

九河智造云的内容中心

12-02

353

某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。

【Zookeeper】ZAB协议

qq_43494013的博客

11-28

691

【Zookeeper】ZAB协议

后端在分布式中的Apache Kafka

2509_93945680的博客

11-28

413

比如我们有一次做促销活动，突然流量暴涨，临时加了几台消费者实例，Kafka自动把分区负载均衡过去，系统愣是没抖一下。另外，Kafka的消息持久化机制也靠谱，数据在磁盘上存着，就算消费者宕机了，重启后还能从上次的位置继续读，不怕数据玩失踪。另外，Kafka的监控也得跟上，光靠默认配置容易漏掉性能瓶颈。举个例子，我们项目里把用户点击事件塞进Kafka主题，下游的风控服务和数据分析服务各取所需，谁也不用等谁，效率直接翻倍。总之，技术选型得量体裁衣，先把Kafka的核心机制摸透，再往架构里套，才能少走弯路。

人工智能领域博客

11-28

1845

摘要：本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。

Flink CDC系列之：Kafka 数据接收器配置选项类KafkaDataSinkOptions

zhengzaifeidelushang的博客

11-28

698

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挣值管理中引入ES——更准确的用时间维度监控项目执行

qiyong的专栏

12-02

592

传统挣值管理虽然能同时监控成本和进度，但其进度指标(如进度偏差SV和进度绩效指数SPI)均以货币价值为单位，导致项目后期评估失真，且难以区分关键路径与非关键路径任务的进度影响。ES指标通过引入"计划完成速度(PAR)"这一关键参数，将已完成工作量的预算价值(EV)转换为时间单位，使进度评估更加直观和可靠。本文将深入探讨ES指标的理论基础、计算方法及其在弥补传统挣值管理局限方面的价值，为项目管理者提供更全面的绩效评估工具。

flink的普通API的使用，source

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11-28

437

可以通过实现接口自定义数据源。count = 0count += 1# 使用自定义 Source# 后续处理操作...环境初始化：首先需通过获取执行环境。Source 创建：使用或等方法创建数据源。数据处理：在 Source 后链式调用map()filter()key_by()等操作。执行作业：最后通过启动任务。根据实际需求选择合适的Source类型即可快速构建流处理应用。

Flink SQL 语言从 DDL 到 DML，再到关键字与数据类型

hello.reader

12-02

630

视图不会真正存储数据，它只是一个查询的别名SELECTuser_id,GROUP BYuser_id;

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木头

11-28

825

摘要：反应式编程是一种以数据流为核心、异步非阻塞的编程范式，通过背压机制实现高效并发处理。Java生态中的Reactor、WebFlux等框架支持反应式开发，适用于高并发I/O密集型场景。本文介绍了反应式编程的核心概念、Reactive Streams规范、Reactor框架的使用方法，并提供了基础流处理、异步I/O模拟、背压机制等实践案例，展示了反应式编程在提升系统吞吐量和资源利用率方面的优势。

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