本人自己录的视频，讲解 Flink 整和 Nacos，动态更新作业配置，无需重启作业！我们知道 Flink 作业的配置一般都是通过在作业启动的时候通过参数传递的，或者通过读取配置文件的参数，在作业启动后初始化了之后如果再想更新作业的配置一般有两种解决方法：改变启动参数或者改变配置文件，重启作业，让作业能够读取到修改后的配置通过读取配置流（需要自定义 Source 读取配置），然后流和流连接起来这两
转载
2024-03-25 12:32:23
237阅读
前言本案例是一个专注于flink动态规则计算的项目，核心技术组件涉及flink、hbase、clickhouse、drools等 项目可根据各类个性化需求进行二次开发后，直接用于实时运营，实时风控、交通监控等场景的线上生产画像标签体系用户基本属性标签用户订单属性标签用户退换货属性标签用户购物车属性标签用户活跃属性标签用户偏好属性标签用户基本属性标签用户属性指标主要根据业务数据来源（业务系统中的用户
转载
2024-05-27 17:12:08
133阅读
1.物化视图传统的数据库SQL和实时SQL处理的差别还是很大的，这里简单列出一些区别：尽管存在这些差异，但使用关系查询和SQL处理流并非不可能。高级关系数据库系统提供称为物化视图的功能。物化视图定义为SQL查询，就像常规虚拟视图一样。与虚拟视图相比，物化视图缓存查询的结果，使得在访问视图时不需要执行查询。缓存的一个常见挑战是避免缓存提供过时的结果。物化视图在修改其定义查询的基表时会过时。Eager
转载
2024-06-20 09:07:52
65阅读
写在前面在 【Flink源码】再谈 Flink 程序提交流程（中） 一文中，笔者后来发现谬误颇多，且随着 Flink 版本的更迭，部分方法实现方式已发生较大改变。因此，思虑再三决定针对 JobManager 相关源码根据最新的 Flink 版本（1.17）单独成文。JobManager 是什么？Flink 的主节点 JobManager 是一个逻辑上的主节点，针对不同的部署模式，主节点的实现类也不
转载
2024-06-24 22:16:38
116阅读
前言Sunday night，继续超短文模式（希望下周就可以不这么划水了hhhhKafka是我们日常的流处理任务中最为常用的数据源之一。随着数据类型和数据量的增大，难免要增加新的Kafka topic，或者为已有的topic增加更多partition。那么，Kafka后面作为消费者的实时处理引擎是如何感知到topic和partition变化的呢？本文以Spark Streaming和Flink为例
转载
2024-04-14 22:09:43
304阅读
指令控制了在特定目录中将使用哪些服务器特性。Options属性有一个非常特别的功能： 如果你没有用“+”或者“-”来增加或者减少一个功能的时候，每个之前定义的Options的所有功能都会被取消， 直到你又为它指定一些功能。所以options属性在整体设置和虚拟主机设置的是不相关的， 互相不起作用，因为他们在特定的范围内被重载了。 如果要在虚拟主机里面使用在整体设置中的Opti
原创
2015-09-19 14:26:28
605阅读
技术学习——基于flink-cdc实现processFunction中参数的值，来实现动态修改计算规则1、问题分析我们平常在工作中总是会遇到一些需求，是需要我们在动态的设置一些flink计算任务中某些计算规则的参数，例如通过用户在连续几秒内统计登录失败的次数超过一定次数，就需要产生告警提示，其中时间和次数需要可以通过web页面自己设置。一般这种时候我们会选择BroadcastStream广播流来实
转载
2024-01-21 01:15:00
51阅读
指令控制了在特定目录中将使用哪些服务器特性。Options属性有一个非常特别的功能： 如果你没有用“+”或者“-”来增加或者减少一个功能的时候，每个之前定义的Options的所有功能都会被取消， 直到你又为它指定一些功能。所以options属性在整体设置和虚拟主机设置的是不相关的， 互相不起作用，因为他们在特定的范围内被重载了。 如果要在虚拟主机里面使用在整体设置中的Opti
转载
精选
2016-08-13 11:49:47
692阅读
什么是spring aopAOP（Aspect Oriented Programming），即面向切面编程，也就是把那些业务无关，但是又被业务模块所共同调用的逻辑或行为封装起来，便于减少系统的重复代码，降低模块之间的耦合度，并有利于未来的可操作性和可维护性。 使用场景：日志，权限，监控，事务，异常等。spring aop 实现原理1.JDK动态代理: 代理的类必须实现一个接口 2.CGLIB动态代
大家好，我是小寒~今天给大家带来一篇 flink 作业提交相关的文章。我们都知道，在开发完一个 flink 应用程序后，打包成 jar 包，然后通过 FLink CLI 或者 Web UI 提交作业到 FLink 集群。其实，Flink 的 jar 文件并不是 FLink 集群的可执行文件，需要经过转换之后提交给集群。其转换过程分为两个大的步骤。在 FLink Client 中通过反射启动 Jar
转载
2023-06-20 14:12:00
1566阅读
# 使用 jQuery 动态清空下拉框选项
在网页开发中，动态操作网页元素是非常常见的需求，尤其是对于用户选择的表单元素，比如下拉框（``）。本文将探讨如何使用 jQuery 动态清空下拉框的选项，同时为您提供示例代码，帮助您更好地理解这个过程。此外，我们还会通过流程图和饼状图的方式展示相关概念。
## jQuery简介
jQuery是一个轻量级的JavaScript库，它简化了HTML文档
原创
2024-08-01 13:11:12
140阅读
结构javac
参数可按任意次序排列。options
命令行选项。
sourcefiles
一个或多个要编译的源文件（例如 MyClass.java）。
@files
一个或多个对源文件进行列表的文件。
说明
javac
转载
2024-04-14 09:53:41
87阅读
java 命令行运行的语法如下：java [ options ] class [ arguments ]
java [ options ] -jar file.jar [ arguments ]
这里记录 options 可以使用的选项
对于 boolean 型 options， -X:+<option> 表示打开，-XX:-<option> 表示关闭
对于
转载
2023-06-29 14:44:20
804阅读
我们根据JVM参数以-X开头或-XX开头将JVM参数分成三个部分： 1、以-开头的是标准VM选项，VM规范的选项； 2、以-X开头的都是非标准的（这些参数并不能保证在所有的JVM上都被实现），而且如果在新版本有什么改动也不会发布通知。 3、以-XX开头的都是不稳定的并且不推荐在生产环境中使用。这些参数的改动也不会发布通知。Bool型参数选项：-XX:+ 打开， -XX:- 关闭。（比如-XX:+P
转载
2024-06-16 12:41:06
44阅读
按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）：先进行分区，然后定义处理操作1.定时器（Timer）和定时服务（TimerService）定时器（timers）是处理函数中进行时间相关操作的主要机制定时服务（TimerService）提供了注册定时器的功能TimerService 是 Flink 关于时间和定时器的基础服务接口：// 获取当前的处理时间
long curr
概述为了实现并行执行，Flink应用会将算子划分为不同任务，然后将这些任务分配到集群中的不同进程上去执行。和很多其他分布式系统一样，Flink应用的性能很大程度上取决于任务的调度方式。任务被分配到的工作进程、任务间的共存情况以及工作进程中的任务数都会对应用的性能产生显著影响。本节中我们就讨论一下如何通过调整默认行为以及控制作业链与作业分配（处理槽共享组）来提高应用的性能。其实这两个概念我们可以看作
转载
2023-10-18 23:16:25
309阅读
文章目录1.资源配置调优2.内存设置3.并行度设置4.RocksDB 大状态调优5.Checkpoint 设置6.Flink ParameterTool 读取配置7.压测方式 1.资源配置调优Flink 性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。 提交方式主要是 yarn-p
转载
2024-01-08 17:55:55
81阅读
代码完成，本地（提交任务的地方）构建数据流程图，将图提交给jobManager并拆分多个task，进行任务调度不需要依赖任何的框架，独立运行
1.上传解压修改环境变量设置flink任务的并行度，在代码中设置，在提交任务时设置（-p 加上设置的并行度）（源码优先级高）,但是socket的并行度只能是1env.setParallelism(2)一个并行度占用一个资源槽，和task无关，task可以共享
转载
2024-03-21 14:24:10
169阅读
Java VM Options参数是Java虚拟机（JVM）配置的重要部分，它影响着每个Java应用的性能和行为。对于开发人员和运维人员而言，理解如何配置和优化这些选项至关重要。在这篇博文中，我将一步步解析Java VM Options参数的问题，提供调试和调优的具体流程，并分享最佳实践和生态扩展的信息。
## 背景定位
在某个项目中，我们使用Java开发了一个大型企业级应用。随着应用用户量的
概述为了实现并行执行，Flink应用会将算子划分为不同任务，然后将这些任务分配到集群中的不同进程上去执行。和很多其他分布式系统一样，Flink应用的性能很大程度上取决于任务的调度方式。任务被分配到的工作进程、任务间的共存情况以及工作进程中的任务数都会对应用的性能产生显著影响。本节中我们就讨论一下如何通过调整默认行为以及控制作业链与作业分配（处理槽共享组）来提高应用的性能。其实这两个概念我们可以看作
转载
2023-10-18 23:16:26
271阅读
