孙金城视频总结(2)_flink流计算容错重启策略

本文详细介绍了Apache Flink中的不同重启策略,包括noRestart、fixedDelayRestart和failureRateRestart,以及如何通过设置Checkpoint来实现任务的自动重启。通过示例代码展示了各种重启策略的应用场景,帮助读者理解如何在Flink中处理任务失败。

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地址

noRestart

flink默认,不会重启

public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment streamEnv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        streamEnv.setRestartStrategy(RestartStrategies.noRestart());//默认的设置,不重启任务
        DataStreamSource<Tuple3<String, Integer, Long>> sourceData = streamEnv.addSource(new SourceFunction<Tuple3<String, Integer, Long>>() {
            @Override
            public void run(SourceContext<Tuple3<String, Integer, Long>> sourceContext) throws Exception {
                int index = 1;
                while (true) {
                    sourceContext.collect(new Tuple3<>("key", index++, System.currentTimeMillis()));
                    Thread.sleep(100);
                }
            }
            @Override
            public void cancel() {}
        });
        sourceData.map(new MapFunction<Tuple3<String, Integer, Long>, String>() {
            @Override
            public String map(Tuple3<String, Integer, Long> item) throws Exception {
                //根据一定条件抛出异常
                if(item.f1 % 5 == 0){
                    throw new Exception(String.format("数据%d出错",item.f1));
                }
                return item.toString();
            }
        }).print();
        streamEnv.execute();
    }

fixedDelayRestart

固定允许重启次数,延迟重启
....
//固定允许重启次数,延迟重启
streamEnv.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(2, Time.seconds(3)));
....

failureRateRestart

允许时间内重启次数,延迟重启
....
//2秒内如果出错超过两次就停止,否则会一直重启
streamEnv.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(2,Time.milliseconds(2000),Time.milliseconds(100)));
....

启动checkPoint

....
//启动checkpoint默认是自动重启
streamEnv.enableCheckpointing(10000);//10秒会自动进行一次checkpoint
....

 

python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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