State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据，部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据，这让业界不禁思考: State 和 Database 是何种关系？...有没有可能用 State 来代替数据库呢？ 在这个课题上，Flink 社区是比较早就开始探索的。...总体来说，Flink 社区的努力可以分为两条线: 一是在作业运行时通过作业查询接口访问 State 的能力，即 QueryableState；二是通过 State 的离线 dump 文件（Savepoint...由于定位上的不同，Flink State 在短时间内很难看到可以完全替代数据库的可能性，但在数据访问特性上 State 往数据库方向发展是无需质疑的。...对于 non-partitioned state 来说，state 是一个 table，state 的每个元素即是 table 里的一行；而对于 partitioned state 来说，同一个 operator
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 在使用VLOOKUP函数查找数据时，如果多于一个匹配值，如何获取第一个匹配的值或者最后一个匹配的值。...这取决于两个因素：是执行精确匹配查找还是近似匹配查找；数据是否排序。 如下图1所示的工作表。 ?...将VLOOKUP函数的第4个参数的值设置为FALSE，即精确匹配，此时，无论数据是否排序，都将返回第一个找到的匹配值。...还可以使用INDEX/MATCH函数来查找多个匹配数据中的最后一个，如下图5所示。 ?...图6 如果数据没有排序，想要查找最后一个匹配的值，也可以使用LOOKUP函数，如下图7所示。 ?
By 超神经 内容概要：麻省理工学院在近日发出通知，永久下线著名微小图像数据集 Tiny Images Dataset ，原因是被指出涉嫌种族歧视和女性歧视。...这次下架的 Tiny Images Dataset 图像数据集由 MIT 在 2006 年开始立项并发布。正如其命名，这是一个微小图像数据集。...（大型数据集：是计算机视觉的隐藏杀器？） 论文对这些大型数据集的合规性，提出了强烈的质疑。 ?...作者也给了三点解决方向： 一是合成真实和数据集蒸馏，比如在模型训练期间使用（或增强）合成图像来代替真实图像； 二是对数据集强化基于伦理道德的过滤； 三是定量数据集审计，作者对 ImageNet 进行了跨范畴的定量分析...MS Celeb 1M 数据集是由网络中找到 100 万个名人，根据受欢迎程度选出 10 万个，然后利用搜索引擎，每个人挑出的大约 100 张图片，所得到的数据集。 ?
官网代码示例 //ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/datastream/fault-tolerance/state.../ 需求: 使用KeyState中的ValueState获取数据中的最大值(实际中直接使用maxBy即可) 编码步骤 //-1.定义一个状态用来存放最大值 private transient ValueState...; import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2...; import org.apache.flink.api.common.state.ListState; import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor...; import org.apache.flink.runtime.state.FunctionInitializationContext; import org.apache.flink.runtime.state.FunctionSnapshotContext
前言 大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。...今天为大家带来Flink的一个综合应用案例:Flink数据写入Kafka+从Kafka存入Mysql 第一部分:写数据到kafka中 public static void writeToKafka(...KafkaRickSourceFunction.java import com.hy.flinktest.entity.User; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2...; import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichSourceFunction; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord...} @Override public void run(SourceContext sourceContext) throws Exception { //创建一个消费者客户端实例
https://blog.csdn.net/jsjsjs1789/article/details/89067747 首先来看一下 FlinkKafkaConsumerBase.run方法，相当于是Flink..., pollTimeout, runtimeContext.getMetricGroup(), consumerMetricGroup, useMetrics); } 返回了一个...KafkaFetcher对象，我们点进去看一下 KafkaFetcher的构造器里面创建了一个 KafkaConsumerThread对象 public KafkaFetcher( SourceFunction.SourceContext...咱们会在flink startupMode是如何起作用的 详细去讲 unassignedPartitionsQueue, getFetcherName() + " for " + taskNameWithSubtasks...pollTimeout, useMetrics, consumerMetricGroup, subtaskMetricGroup); } 至此为止createFetch就介绍完了，也可以看作是拉取数据的准备工作
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 Flink是如何处理一个流数据计算任务的，整个流程如图所示，分为以下几个步骤： （1）Flink先将用户编写的应用程序转换为逻辑图（Logical...（2）Flink会对生成的逻辑图进行一些优化，比如将两个或多个连续相同的算子组合成算子链（Operator Chain），算子链内的算子可以直接传递数据，这样可以减少数据在节点之间传输产生的开销，这一步的作用类似数据库系统中优化器的作用...（3）Flink会将逻辑图转换为真正可执行的物理图（Physical Graph），物理图的节点是任务（Task），边依然表示输入/输出的数据流。任务是指封装了一个或多个算子的并行执行的实例。...（4）Flink将具体的任务调度到集群中的执行节点上，并行执行任务。Flink支持对任务配置并行度（Parallelism），即一个任务的并行实例数。...最后结合一些对工业界产生重大影响的论文或开源系统，学习前人在设计大型分布式系统时的思路、取舍和创新。 扫码了解本书详情！
作者 | 陆春晖 责编 | 寇雪芹 当我们在进行机器学习领域的学习和研究时，遇到的第一个难点就是数据探索性分析（Exploratory Data Analysis）。...通过对业务背景的解读，我们大致判断这是一个时间序列类的预测问题，根据操作和不操作两种行为，进一步判断出其是时间序列二分类预测问题。...‘date’列顾名思义可知是日期类，观察其具体取值是从0~500的整数，估计每个取值代表一天，并且‘date’每个取值对应的交易数量不同，其分布如下图所示，横坐标代表’date’取值，纵坐标代表每一个’...图11 用KDE分布图对比训练集和测试集数据 最后对特征的相关性进行分析，用来发现特征变量和目标变量间、以及特征变量之间的关系，为特征工程中提取特征做准备。本文使用相关性热力图来进行观察。...通过对数据业务背景的解读，我们得知需要建立的是一个基于时间序列的二分类预测模型，可以先采用决策树类模型做基础模型，本文使用了Xgboost分类模型，不对原始数据做任何处理，直接用xgboost模型进行预测分类
大家好，今天和大家聊聊大数据杀熟。 不知道大家关注新闻没有，前几天有一个知名大学的教授公布了一个报告。他花费50000余元打车800余次，总结出了滴滴打车杀熟的报告。...我们可以脱离这样的“大数据杀熟”吗？ 问题诞生之初 在我们对问题进行深入分析和思考之前，需要了解一个情况，截止目前，所有的线上出租车公司没有一个是盈利的。包括国内的滴滴，国外的Uber和Grab。...所以我个人对于所谓大数据杀熟或者是滴滴的这种定价策略是比较淡定的，某种程度上来说和富人多收钱，和穷人少收钱是天经地义或者是顺应公平的。...第一个受到冲击的一定是出租车公司以及出租车司机，他们很有可能面临失业或者是破产，但对于滴滴这样的网约车公司来说，却是极大的机会。...这一点非常明显，大家都能想明白，至于第二点则要隐晦很多，自动驾驶代表的不仅是自动开车的技术或者是淘汰人类出租车司机，而是代表一个全新的行业，一个全新的商业领域。
柯斯塔指出，他认为大数据未来应用有七大趋势。...第一个趋势是物联网，现今有84亿件物品互相连结，远大于全球人口数;不只是桌电、笔电或手机等3C产品相互链接，还有物流公司用智慧扫描仪做智慧物流，这是可以改变消费者与企业的趋势，但存在资安风险的问题。...第二个趋势是智慧城市，这项趋势的成败取决于数据量跟数据是否足够，这有赖于政府部门与民营企业的合作;此外，发展中的5G网络是全世界通用的规格，如果产品被一个智慧城市采用，将可以应用在全世界的智慧城市。...第七项趋势是数字汇流，他认为对未来冲击最大的一项趋势，就是将上述六项趋势合并起来的效果，像是84亿个物联网设备，可用区块链技术加强安全性;智慧城市透过物联网，就能产生海量数据，这些数据需要由人工智能进行分析...来源：大数据观察 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com。转载大数据公众号文章，请向原文作者申请授权，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
“但我并不是只在生产过程的最后把控稿件，而是在整个过程中都参与进来。” “如今的情况下，我看到任何东西都会问：它有什么商业含义么？我们已经不再有过去那种奢侈的编辑环境了。”...社交媒体和读者关系是他们的两个主战场，除此之外，熟练地使用parsly等数据分析软件，阅读数据报告也是必不可少的内容。 ▍“增长编辑”工作重要部分：数据分析，分析，再分析！...Dan Petty说，“（数据）分析是我工作中最重要的部分，你要去理解网页流量和各渠道流量的趋势变化。...“如果要做社群活动，我会最先考虑的是：这是否是一个有新闻价值的事情？或者可能是有新闻价值的？其次，我能够搞到一些赞助或者广告商么？”。 “基本上，你可以为了受众拓展而考虑任何事情。...这牵扯到一个的核心问题是：新环境下媒体要如何转型？在《纽约时报》那份著名的内部创新报告中，他们提出的方案是，将传统媒体模式与数字化运营结合起来。
2019-05-17 | 大数据学习之路系列02 目标 单词计数是最简单也是最能体现 MapReduce 思想的程序之一，可以称为 MapReduce 版“Hello World”。...单词计数主要完成功能是：统计一系列文本文件中每个单词出现的次数，如下图所示。
Matplotlib简介 Matplotlib是一个绘图库，具有许多功能，可以以易于理解的格式显示数据。...Matplotlib中文编码配置 默认情况下绘制图表中如果包含中文会出现乱码这里我们先解决出现乱码的办法，需要修改刚刚安装完的matplotlib模块中的一个配置文件matplotlibrc，我这里在电脑盘符...Matplotlib入门实例 首先我们看一个最简单的图表绘制代码： from matplotlib import pyplot as plt #定义x y 轴的数据值 dev_x = [25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35...Matplotlib综合实例 这里我们绘制一个关于python、js、所有开发者的薪水图表按照年龄进行展示： from matplotlib import pyplot as plt #定义年龄范围列表...关注公号yale记了解更多 下面的是我的公众号二维码图片，欢迎关注。
数据结构算法操作试题(C++/Python)：数据结构算法操作试题(C++/Python)——目录 ---- 1.
有意思的旅行 1、Dubbo2.5.3 Consumer端发起请求 我是一个数据包，出生在一个叫Dubbo2.5.3 Consumer的小镇，我的使命是是传递信息，同时也喜欢出门旅行。...，最后通过NioWorker#scheduleWriteIfNecessary方法，我来到了NioWorker的writeTaskQueue队列中。...“下一跳”的目标MAC地址、源MAC地址 最有意思的是，我们坐的都是一段一段缆车，每换一个缆车，就要修改目标MAC地址、源MAC地址，后来问了同行的数据包小伙伴，这个模式叫“下一跳”，一跳一跳的跳过去。...这里有很多数据包，体型大的单独一个缆车，体型小的几个挤一个缆车，还有一个可怕的事情，体型再大一点，要分拆做多个缆车（虽然这对我们数据包没啥问题），这个叫拆包和粘包。...4、Provider端产生了新的数据包 我是一个数据包，出生在一个叫Dubbo2.7.3 Provider的小镇，我的使命是去唤醒命中注定的线程，接下来我会开始一段旅行，去一个叫Dubbo2.5.3 Consumer
原文链接：走好数据中台最后一公里，数据服务API是数据中台的标配 视频回顾：点击这里 课件获取：点击这里 一、数据服务API建设背景 在数字化转型的时代背景下，新需求的大量增长、新技术的不断迭代，“互联网化...、数字化”进程的不断深入，越来越多的业务被迁移到互联网上，产生大量的业务交互和对外服务需求，对API接口的需求与日俱增，如何快速提升企业数据开放共享能力，是企业面临数字化转型的关键命题。...二、数据服务平台建设方法论 在分享数据服务平台建设方法论之前，我们先了解一下常见的数据中台应用架构： 数据服务层作为数据中台整体应用架构中处于中间地位，将数据计算层的结果通过数据API的形式对外共享给数据应用层...数据服务层主要有3个作用： 1、当数据已被整合和计算好之后，需要提供给产品和应用进行数据消费； 2、为了有更好的性能和体验，构建数据服务层，通过接口服务化方式对外提供数据服务； 3、满足应用各种复杂的数据服务需求...因此，若想构建一个完整的数据服务平台，需要具备以下6个要素： 便捷开发，具备低代码化的开发能力 易于管理，API管理操作可视化查询API 易于使用，具备规范化的文档描述信息 安全稳定，服务调用追踪监控
本节来讲一下，如何创造第一个页面 并且打通链路，让自己和同事可以正常访问: 上节课我们最后创建了一个叫myapp的应用，虽然它在项目下，但是并没有被安装，不安装的话我们后续很多操作都无法进行...它是用来创建和存放我们的 html模版文件的，也就是xxx.html， 一个网页，其实就是 html模版+静态资源+数据 形成的。...函数需要俩个参数，一个是url，一个是views里的具体函数名。 url方法： 仿照admin/ 添加了一样格式的新映射关系。我这里叫的也一样的名字home。...url的第一个参数 是一个正则表达，其中home/是必须写，r'' 代表原始字符串，^代表正则表达式中匹配字符串起始。 path方法： 之后本教程会只是用url方法哦。...比如我的ip是 192.168.43.15,那么 大家输入 192.168.43.15:8000/home 就可以进入了。 到这就算是我们第一个简单的页面成功实现并打通和部署了。
作者：阿童木 来源：数据猿 对于人人网的没落，业界人士各抒己见，有人骂是陈一舟朝三暮四不靠谱玩死了人人，还有人觉得是微信的崛起夺走了原本属于人人的时代。...虽然陈一舟布局互联网金融的逻辑是正确的，也很聪明的用大数据来做风控、做审核，但对人人网来说新上线的两个业务却略显鸡肋，因为人人进入校园分期市场的时间实在是太晚了，人家做校园分期的分期乐和趣分期都已经拿到...流量变现无法解决是硬伤 流量变现是社交网站的软肋，更是人人的致命硬伤。一向以“中国版的Facebook”自称的人人，业务板块也高度模仿Facebook，但有一点是人人做的非常好。...再加上作为社交网站，人人网的内容质量略低，导致最后的价值越来越低，用户活跃度和粘性不增反降，有数据为证： 2013年人人网注册用户2.8亿，PC月活跃用户数为1.1亿，移动用户数0.26亿。...人人靠单打独斗解决一切问题是天方夜谭。流量变现问题得靠陈一舟想办法，风控、获客问题可以通过与国内大数据公司合作，获取海量的用户行为信息，然后通过数据挖掘，分析实现数据变现。
2.3 基于IDEA开发第一个MapReduce大数据程序WordCount 开源地址 https://github.com/wangxiaoleiAI/big-data 卜算子·大数据...Linux、Java、Hadoop、Spark、Sqoop、hive、pig、hbase、zookeeper、Oozie、flink…etc 本节主要内容： 前提：已经有了大数据集群 2.2 Hadoop3.1.0...完全分布式集群配置与部署 在intellij IDEA中创建一个Gradle的Java程序。...引入依赖 编写第一个WordCount程序 启动大数据集群 在Idea中运行（开发、调试） 在集群中运行（生产） 项目源码 ?...2.3.9 至此已经完成了第一个大数据程序，具体的是基于Hadoop的MapReduce做的单词计数。 该教程主要是为了掌握大数据编程的正常的开发流程和方法。
对于为客户提供短期服务并处理其个人数据的公司而言，特别是要求只保留有限的时间并在此后不能访问是一个共同的挑战。...2.2 更有效地管理存储状态的大小 另一个问题是存储状态的规模不断增长。通常，当用户活跃时数据需要临时持久化，例如网络会话。当活跃结束时，数据不在用用处，而它仍然占用存储空间。...在这两种情况下，状态随后都会被移除： 第一个是永不返回过期状态。通过这种方式，对用户隐藏过期状态，这会阻止过期后访问任何个人数据。 第二个是返回已过期但还没有垃圾回收的状态。...垃圾回收 当一个状态在读操作中被访问时，Flink 会检查它的时间戳，如果过期则清除状态（取决于配置的状态可见性，是否返回过期状态）。...总结 基于时间的状态访问限制和自动状态清理是有状态流处理领域的常见挑战。随着 1.6.0 版本发布，Apache Flink 引入了第一个 State TTL 实现来解决这些问题。
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