空0023

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文章标签： flink 算法 大数据
于 2023-02-27 23:47:44 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Direction_Wind/article/details/129251982
本文探讨了使用Apache Flink进行大数据实时处理的技术要点，并介绍了如何在Flink中集成和应用各种算法，提升数据分析效率。

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采用硫化真空蒸馏法从铜砷锑多元合金中回收铜 (2012年)
05-09
在系统残压为5~15 Pa,加硫过量率为200%,蒸馏温度为1200℃,蒸馏时间为30min条件下,得到的残余物为Cu2S,纯度较高,含量可达98%左右,Cu直收率为97.60%,杂质元素Pb,Sb,Sn和As含量分别降至0.0058%,1.02%,0.0023%和0.039%,...
【例0023】ask all geometry 查询所有几何体
王牌飞行员_里海的博客
05-24 104
ask all geometry 查询所有几何体》这是一个NX二次开发官方小例子，下面是代码和解析。相较于混乱、未经验证的代码，官方案例能够确保开发者获得准确的开发方法，这些官方示例代码经过严格测试，能够正确地反映出NX软件的功能和API使用方式，有助于开发者系统地掌握NX二次开发技能，提高开发质量和效率。本专栏订阅后是永久阅读的。欢迎一起学习NX二次开发案例，逐步积累宝贵的经验，早日成为行业专家。
FLINK源码
GavinKai
11-11 366
Flink 1.12.2 源码浅析 : 目录汇总 [持续更新中....]_张伯毅的专栏-优快云博客
Flink 大规模作业调度性能优化
过往记忆大数据
01-11 1302
摘要：本文作者洪志龙（柏星）& 朱翥（长耕），分享了如何在 Flink 1.13 版本和 1.14 版本中对 Flink 调度大规模作业的性能进行了优化。主要内容包括：性能测评结果...
flink反压
chanyue123的博客
02-21 3785
flink反压过程介绍
Flink Credit-based机制解析
最新发布
weixin_43839095的博客
03-28 613
tcp-based和credit-based介绍可以看：flink1.5之前是基本tcp实现的反压。同一个TaskManager的任务共享TCP缓冲区。一个任务产生背压，会影响TaskManager内的其他任务接受消息。
Flink（二十八）—— Flink 网络流控与反压机制
weixin_42073629的博客
10-17 831
Flink 流处理为什么需要网络流控？ 分析一个简单的 Flink 流任务，下图是一个简单的Flink流任务执行图：任务首先从 Kafka 中读取数据、 map 算子对数据进行转换、keyBy 按照指定 key 对数据进行分区（相同 key 的数据经过 keyBy 后分到同一个 subtask 实例中），keyBy 后对数据接着进行 map 转换，然后使用 Sink 将数据输出到外部存储。 众所周知，在大数据处理中，无论是批处理还是流处理，单点处理的性能总是有限的，我们的单个 Job 一般会运行在多
Vue_案例_交互添加_利用子组件调用父组件的添加方法实现---vue工作笔记0023
添柴程序猿的专栏
04-07 420
前面我们通过组件编程的方法,实现了上面这个页面. 然后下面我们来实现数据的添加,要实现数据的添加,我们需要的是左边这个组件 然后我们给下面的按钮添加一个add事件进行数据提交. 然后我们给用户名,评论内容,添加上变量 然后在data的地方添加上这两个变量. 然后添加上这个add的方法. 然后在add方法中写入,步骤. 我们先去检查这两个变量的值,如果有空的就提示,不能为空. 然后我们开始写代码去,可以看到,我们接收到这个name和content的值以后,然后...
【自用】吉林大学计算机系统结构第五章：线程级并行：多处理机 曲冠南老师版 笔记
weixin_73587775的博客
04-30 1204
1.计算机构成的两个最基本的要素点：包括小到CPU内部的寄存器、ALU、控制器，到存储模块、外设，乃至多处理机的计算节点，都可以视为点互连网络：按照一定拓扑结构和控制方式，将点连接起来。一般规律：距离越大，带宽越低，处理机耦合度越低 （松耦合 ）举例：松耦合：接力。紧耦合：两人三足扩展1.多线程一般是紧耦合任务扩展2.每个进程都有独立的内存空间，线程共享内存空间总线是最简单的一种动态互连网络注意：互连不止总线一种2.（按处理节点之间的耦合度排序，越往下越松）
Flink的反压机制--Credit-based 反压
科学的N次方
06-21 154
Flink 的背压 与 Spark Streaming 的背压不同的是，Flink 1.5 之后实现了自己托管的 credit – based 流控机制，在应用层模拟 TCP 的流控机制，就是每一次 ResultSubPartition 向 InputChannel 发送消息的时候都会发送一个 backlog size 告诉下游准备发送多少消息，下游就会去计算有多少的 Buffer 去接收消息，算完之后如果有充足的 Buffer 就会返还给上游一个 Credit 告知他可以发送消息 jobmanager 针
Flink实战(19)：flink反压_什么是flink反压，直面春招
2401_84160310的博客
04-13 703
在flink1.5以后引入了Credit-based 反压，可以理解为就是在 Flink 层面实现类似 TCP 流控的反压机制来解决上述的弊端，Credit 可以类比为 TCP 的 Window 机制。
「Flink反压机制」看这一篇就够了
Peanut的博客
07-16 2241
从tcp数据传输，滑动窗口，再到Flink反压机制，一文看懂Flink反压
Flink 第3章 反压策略
青冬的博客
01-06 511
Flink 中文网站的讲解涉及内容：网络流控的概念与背景TCP的流控机制Flink TCP-based 反压机制 1.5之前Flink Credit-based 反压机制 1.5及以后总结与思考。
Flink 动态实时流计算
ludongguoa的博客
11-01 896
（先给个预告，下一期关于Flink的文章会讲如何将机器学习融入Flink中） 摘要 本文提供了一种在流计算中不停机动态加载代码来做到敏捷而快速的开发的思路。 代码提供在Lofka的lofka-night-watcher模块中。 TsingJyujing/lofka​github.com 目前利用JavaScript（仅支持ECMA5的语法）编写的动态脚本可以支持： HTTP读写 RedisCluster操作 所有有JDBC Driver的SQL的操作 MongoDB的操作 导...
Apache Flink流处理(三)
Piemon&Anokata的博客
12-16 1703
上一章讨论了分布式流式处理的一些重要概念，如并行化、时间和状态。在本章中，我们将从高层次来对Flink的体系结构进行介绍，并描述Flink如何满足我们之前所讨论的流处理的各个需求方面。特别地，我们解释了Flink的处理架构和它的网络栈的设计。我们还将展示Flink如何处理流式应用程序中的时间和状态，并讨论了它的容错机制。本章提供了相关的基础信息，以便您可以成功地使用Apache Flink实现和操...
咱们从头到尾讲一次 Flink 网络流控和反压剖析
Ververica的博客
11-04 958
本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成，由 Apache Flink Contributor、OPPO 大数据平台研发负责人张俊老师分享，社区志愿者张友亮整理。主要内容如下：网络流控的概念与背景TCP 的流控机制Flink TCP-based 反压机制（before V1.5）Flink Credit-based 反压机制 （since V1.5）总结与思考网络流控的概念与背景1. ...
Flink 原理与实现：再谈反压
GatsbyNewton
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基于信用的反压
Flink内核源码（八）Flink Checkpoint
小朱小朱绝不认输的博客
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Flink中Checkpoint是使Flink 能从故障恢复的一种内部机制。检查点是 Flink 应用状态的一个一致性副本，在发生故障时，Flink 通过从检查点加载应用程序状态来恢复。：是在 input source 端插入 barrier，控制 barrier 的同步 (分界线对齐）来实现 snapshot 的备份 和 exactly-once 语义。...
Flink 源码解析（十一）Credit以及背压问题
xingdianp的博客
12-02 953
Credit漫谈 在看上一部分的代码时，有一个小细节不知道读者有没有注意到，我们的数据发送端的代码叫做PartittionRequesetQueue.java，而我们的接收端却起了一个完全不相干的名字：CreditBasedPartitionRequestClientHandler.java。为什么前面加了CreditBased的前缀呢？ 1 背压问题 在流模型中，我们期待数据是像水流一样平滑的流过我们的引擎，但现实生活不会这么美好。数据的上游可能因为各种原因数据量暴增，远远超出了下游的瞬时处理能力（回忆一
假定 某系统主存容量为8KB，高速缓存容量为256B，数据块大小为64B，按字节编址，高速缓存采用直接映像方式。试回答以下问题： •(1）试给出主存和高速缓存的地址格式，标明各字段的名称及位数。 （2）假定初始高速缓存中没有有效数据，CPU依次读取地址为0021H，0023H, 0005H, 003FH, 0063H，0082H的内存单元，这些操作完成后，地址变换表的4个单元的内容是什么？（未使用的单元其值为空）以上6次访存操作的命中率是多少？
05-24
CPU依次读取地址为0021H，0023H, 0005H, 003FH, 0063H，0082H的内存单元时，按照主存地址格式计算出它们所在的数据块编号和字节偏移量，得到以下结果： | 主存地址 | 数据块编号 | 字节偏移量 | | --------- | ----...
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