一．Flink 在快手应用场景与规模 1. Flink 在快手应用场景 ? ? ? ? ? ? 2.Flink 集群规模 ? ? 1.场景优化 1.1 Interval Join 应用场景 ? ?...使用限速策略后，最开始 State 有缓慢上升，但是 State 大小可控，最终能平稳追上最新数据，并 State 持续在 40 G 左右。 2.2 JobManager 稳定性 ? ?
By 大数据技术与架构 场景描述：本文由小米的王加胜同学分享，文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展，从 Spark Streaming 迁移到 Flink ，在调度计算与调度数据、Mini...本文由小米的王加胜同学分享，文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展，从 Spark Streaming 迁移到 Flink ，在调度计算与调度数据、Minibatch与streaming、数据序列化等方面对比了...Spark Streaming 迁移到 Flink 的效果小结 在业务从 Spark Streaming 迁移到 Flink 的过程中，我们也一直在关注着一些指标的变化，比如数据处理的延迟、资源使用的变化...但是在流式计算中，以 Spark Streaming 的调度方法为例，由于需要频繁的调度”计算“，则会有一些效率上的损耗。...但是在 Flink 场景中则完全不需要这样，因为在一个 Flink 作业 DAG 中，上游和下游之间传输的数据类型是固定且已知的，所以在序列化的时候只需要按照一定的排列规则把“值”信息写入即可（当然还有一些其他信息
一．Flink 在快手应用场景与规模 1....Flink 在快手应用场景 2.Flink 集群规模 1.场景优化 1.1 Interval Join 应用场景 1.2 Interval Join 场景优化 1.2.1 Interval Join...使用限速策略后，最开始 State 有缓慢上升，但是 State 大小可控，最终能平稳追上最新数据，并 State 持续在 40 G 左右。
转化特征（Convention）：属于 Trait 的子类，用于转化 RelNode 到具体平台实现（可以将下文提到的 Planner 注册到 Convention 中）....SqlNode 组成的 AST image.png • SQL Validator – 使用 Catalog 中的元数据检验上述 SqlNode AST 并生成 RelNode 组成的 AST • Query...具体情况参见 https://calcite.apache.org/docs/stream.html Flink 与 Calcite 下图是 Flink 系统结构，其中 Table API 与 SQL...运行时 Demo 下面的案例展示了对一句 SQL 查询的中间和最终处理结果： image.png image.png 参考阅读 Stream Processing for Everyone with SQL...and Apache Flink Flink 原理与实现：Table & SQL API Streaming SQL in Apache Flink, KSQL, and Stream Processing
实时计算平台介绍 image.png 实时计算引擎在移动云的演进分为几个阶段： 2015 年到 16 年，我们使用的是第一代实时计算引擎 Apache Storm； 17 年我们开始调研 Apache...同时我们研究了流计算比较出名的几篇文章，发现 Apache Flink 已经比较完整地具备了文中提到的一些语义； 19 年 – 20 年，我们开始实现云服务，并把实时计算平台上线至公有云和私有云；...此类任务存在一个共性——作业中包含 Apache Flink 的核心包，这会导致很多问题。...image.png 因此，首先我们会与业务沟通，使作业包里面不包含 Flink 的 core 包，但是这样的收益比较小，所以我们在平台侧做了一次检测，在用户在上传 jar 包的过程中主动检测用户包里是否包含...经过实践发现，并发度为 4 的时候能达到网卡的最大速度，超过 4 以后平均耗时会明显增加，也会导致 Kafka 写入超时。
“ Apache Flink中提供了基于时间的窗口计算，例如计算五分钟内的用户数量或每一分钟计算之前五分钟的服务器异常日志占比等。因此Apache Flink在流处理中提供了不同时间的支持。” ?...处理时间(Processing Time) 处理时间是执行相应的操作时的系统时间。一般来说就是Apache Flink在执行某条数据的计算的时刻的系统时间。...事件时间是比较好理解的一个时间，就是类似于上面展示的log4j输出到日志中的时间，在大部分的场景中我们在进行计算时都会利用这个时间。例如计算五分钟内的日志错误占比等。...那么在流式计算中做事件时间的处理基于某些原因可能就会存在问题，流处理在事件产生过程中，通过消息队列，到Flink的Source获取、再到Operator。中间的过程都会产生时间消耗。...那么Apache Flink就有一个Watermark用来解决该问题，Watermark就是保证在一个特定的时间后进行触发window计算的机制。
一、介绍一下 Apache Commons Cli，有一个感官的认识 我们在使用一些开源项目时，会敲一些命令，有简单的，比如 hadoop version；有复杂的，比如 flink run ......一般这些命令后面有很多的参数，特别是在往 Yarn 上提交 Flink 任务时，后面要设置很多属性。...而 Apache Commons Cli 这个库就是为了解决这个问题的。它封装了命令行的基本元素，帮助程序去解析传递给程序的命令行参数。也可以打印帮助信息来说明这个命令行的有效参数。...询问阶段 询问阶段，就是把程序中需要用的参数从 CommandLine 中解析出来，并根据不同的参数，走到不同的应用代码分支。这个阶段在用户应用逻辑中实现。...package com.hudsun.flink.commonscli; import org.apache.commons.cli.*; /** * @Author wangkai * @Time
apache-flink-at-mediamath-rescaling-stateful-applications ；•flink中state的划分和介绍；•flink 中operator state在什么时候会进行...Apache Flink中的state Apache Flink是一个大规模并行分布式系统，它允许大规模的有状态流处理。...从概念上讲，Flink中的每个并行operator实例都是一个独立的任务，可以在自己的机器上调度，这个机器位于一个网络连接的无共享机器集群中。...在Flink中，一个常见的实际用例是维护Kafka源中Kafka分区的当前偏移量。...结束 通过本文，我们希望您现在对可伸缩状态在Apache Flink中如何工作以及如何在真实场景中利用可伸缩有了一个清晰的认识。
在Python中处理CSV文件的常见问题当谈到数据处理和分析时，CSV（Comma-Separated Values）文件是一种非常常见的数据格式。它简单易懂，可以被绝大多数编程语言和工具轻松处理。...在Python中，我们可以使用各种库和技巧来处理CSV文件，让我们一起来了解一些常见问题和技巧吧！首先，我们需要引入Python中处理CSV文件的库，最著名的就是`csv`库。...使用`with`语句可以确保在使用完文件后自动关闭它。2. 创建CSV读取器：创建一个CSV读取器对象，将文件对象传递给它。...(data)```这将在CSV文件的新行中写入数据。...以上就是处理CSV文件的常见步骤和技巧。通过使用Python中的`csv`库和适合的数据处理与分析技术，您可以轻松地读取、处理和写入CSV文件。
为了解决这一问题，Flink作为一种实时数据处理框架，逐渐在安全分析领域崭露头角。本文将基于涂鸦SOC平台建设经验浅谈Flink在安全分析领域的应用。...这里需要重点介绍下flink的时间窗口，Flink的时间窗口是用于处理流数据的一种机制，它可以帮助开发人员在流处理应用中更好地管理和处理时间相关的数据。...在Flink中，时间窗口可以将流数据按照时间间隔进行分组，以便进行聚合、过滤等操作。时间窗口的长度可以是固定的，也可以是滑动式的。...检测时间序列数据中的异常值、趋势等。 二、Flink在安全分析的应用 通过上面介绍我们了解了flink的基础知识，那么如何通过flink进行安全分析呢？...为实现这一规则我们在flink中实现如下时间窗口（本例以滚动窗口为例，具体窗口类型以自身业务目标为准） keyBy(account).window(TumblingProcessingTimeWindows.of
什么是metrics： Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。...Metric Group Metric 在 Flink 内部有多层结构，以 Group 的方式组织，它并不是一个扁平化的结构，Metric Group + Metric Name 是 Metrics 的唯一标识...Metrics 不会影响系统，它处在不同的组中，并且 Flink支持自己去加 Group，可以有自己的层级。.../projects/flink/flink-docs-release-1.8/monitoring/metrics.html#system-metrics](https://ci.apache.org/...，可以定义到自己的 Metrics 类型中。
摘要 · Apache Kylin 在中通是如何落地的，又是怎样赋能中通快递实现 OLAP 分析能力起飞的？...内容涵盖：OLAP 引擎在中通的发展历程；为什么选择 Apache Kylin；Apache Kylin 在中通的实践经验；未来规划。 以下是分享全文。...2019 年双十一当天，中通快递的日订单量超 2 亿单，平均每日产生的数据量超过 20 TB，实时计算每天处理的数据量超过 1000 亿条。面临如此体量的数据，给存储和计算带来了极大的挑战。...这一点先卖个关子，将在后面的“中通为什么选择Apache Kylin”中重点说明。 3）Apache Kylin 为了解决这个问题，我们在 2018 年调研并引入了 Apache Kylin。...3.3 Apache Kylin 在中通的规模 ?
本文将为大家带来 Flink Catalog 的介绍以及 Flink Catalog 在 ChunJun 中的实践之路。...Catalog 使用户能够引用他们数据系统中的现有元数据，并自动将它们映射到 Flink 的相应元数据。...例如，Flink 可以将 JDBC 表自动映射到 Flink 表，用户不必在 Flink 中手动重写 DDL。Catalog 大大简化了用户现有系统开始使用 Flink 所需的步骤，并增强了用户体验。...通过 JDBC 协议连接到关系数据库，目前 Flink 在1.12和1.13中有不同的实现，包括 MySql Catalog 和 Postgres Catalog• Hive Catalog：作为原生...Catalog 在 ChunJun 中的实践下面将为大家介绍本文的重头戏，Flink Catalog 在 ChunJun 中的实践之路。
本篇文章主要介绍Apache Hudi在医疗大数据中的应用，主要分为５个部分进行介绍：1. 建设背景，2. 为什么选择Hudi，3. Hudi数据同步，4. 存储类型选择及查询优化，5....在这么多系统中构建大数据平台有哪些痛点呢？大致列举如下。 接入的数据库多样化。...近实时同步方面：主要是多表通过JSON的方式写入Kafka，在通过Flink多输出写入到Hdfs目录，Flink会根据binlog json的更新时间划分时间间隔，比如0点0分到0点5分的数据在一个目录...FlinkX是参考了DataX的配置方式，把配置转化为Flink 任务运行完成数据的同步。Flink可运行在Yarn上也方便资源统一管理。...Flink对Hudi的支持，社区正在推进这块的代码合入。 更多参与社区，希望Hudi社区越来越好。
详见：【解决方案】jison解决JS处理后台返回的Long型数据精度丢失
列线图，也叫诺莫图，在肿瘤研究的文章中随处可见，只要是涉及预后建模的文章，展示模型效果除了ROC曲线，也就是列线图了。...那么列线图究竟是什么，列线图怎么得到，从图中我们可以得到哪些信息，带着这些问题，我们来阅读下面的这篇文献，地址如下 >https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/...所以列线图是预后模型的可视化形式，是回归公式的可视化，一个典型的列线图如下所示 在列线图中，对于模型中的每一个自变量，不论是离散型还是连续型变量，都会给出一个表征该变量取值范围的坐标轴，在最上方有一个用于表征变量作用大小的轴...2）Calibration 校准度，描述一个模型预测个体发生临床结局的概率的准确性。在实际应用中，通常用校准曲线来表征。...通过校正曲线，可以比较不同模型预测概率之间的准确性的差别，比如20%比80%准确。需要注意的是，校准曲线是在特定队列数据上得到的，是一个模型在一个具体的队列上的体现，因此是队列特异性的。
受益的朋友记得三连支持一下 ~ ? ---- 订单支付实时监控 在电商网站中，订单的支付作为直接与营销收入挂钩的一环，在业务流程中非常重要。...对于订单而言，为了正确控制业务流程，也为了增加用户的支付意愿，网站一般会设置一个支付失效时间，超过一段时间不支付的订单就会被取消。...另外，对于订单的支付，我们还应保证用户支付的正确性，这可以通过第三方支付平台的交易数据来做一个实时对账。在接下来的内容中，我们将实现这两个需求。...在这个子模块中，我们同样将会用到 flink 的 CEP 库来实现事件流的模式匹配，所以需要在pom文件中引入CEP的相关依赖： org.apache.flink...订单数据也本应该从UserBehavior日志里提取，由于UserBehavior.csv中没有做相关埋点，我们从另一个文件OrderLog.csv中读取登录数据。 ?
我们把数据存储在csv的文件中，然后写一个函数获取到csv文件的数据，在自动化中引用，这样，我们自动化中使用到的数据，就可以直接在csv文件中维护了，见下面的一个csv文件的格式： ?...下面我们实现读写csv文件中的数据，具体见如下实现的代码： #!...为了具体读取到csv文件中某一列的数据，我们可以把读取csv文件的方法修改如下，见代码： #读取csv的文件 defgetCsv(value1,value2,file_name='d:/test.csv...已百度搜索输入框为实例，在搜索输入框输入csv文件中的字符，我们把读写csv文件的函数写在location.py的模块中，见location.py的源码： #!...，我把url,以及搜索的字符都放在了csv的文件中，在测试脚本中，只需要调用读取csv文件的函数，这样，我们就可以实现了把测试使用到的数据存储在csv的文件中，来进行处理。
DKH大数据通用计算平台.jpg 今天准备分享一下Apache Shiro 在web开发中的应用。...Session Management(会话管理)：管理用户特定的会话，即使在非 Web 或 EJB 应用程序。...shiro整合SSM框架： 1.加入 jar 包 图片1.png 2.配置 web.xml 文件 在web.xml中加入以下代码—shiro过滤器。...Spring 的配置文件中配置 Shiro Springmvc配置文件中： 图片2.png Spring配置文件中导入shiro配置文件： <!...System.out.println("登陆失败: " + ae.getMessage()); return "/index"; } return "/shiro-success"; } //提示：记得在注册中密码存入数据库前也记得加密哦
这一讲中，我想和你分享一下，数组和链表结合起来的数据结构是如何被大量应用在操作系统、计算机网络，甚至是在 Apache 开源项目中的。...像我们写程序时使用到的 Java Timer 类，或者是在 Linux 中制定定时任务时所使用的 cron 命令，亦或是在 BSD TCP 网络协议中检测网络数据包是否需要重新发送的算法里，其实都使用了定时器这个概念...当然了，在现实中，计算机里时钟的精度都是毫微秒（Nanosecond）级别的，也就是十亿分之一秒。...那回到设计定时器这个算法中，一般我们可以把定时器的概念抽象成 4 个部分，它们分别是： 初始化定时器，规定定时器经过了多少单位时间之后超时，并且在超时之后执行特定的程序； 删除定时器，终止一个特定的定时器...Apache Kafka 的 Purgatory 组件 Apache Kafka 是一个开源的消息系统项目，主要用于提供一个实时处理消息事件的服务。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
