序言Flink的版本号为：1.12 根据最新的版本来研究下Flink的批流统一其实我最想解决的就是Flink能否像Hive 一样来处理大批量数据拆分计算，最后合并。虽然我知道Flink跟MapReduce都是运行于Yarn的，Hive是基于MapReduce来做大批量任务分布式计算的。概览Apache Flink 有两种关系型 API 来做流批统一处理：Table API 和 SQL。
**摘要：**Apache Flink是为分布式、高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架。作者： 萌兔之约。Apache Flink是为分布式、高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架。Flink不仅能提供同时支持高吞吐和exactly-once语义的实时计算，还能提供批量数据处理。相较于市面上的其他数据处理引擎，它采用的是基于流计算来模拟批处理。一、Flink原理及架构Flink简介Apa
清理手机网页缓存是一个常见的需求，在开发过程中我们通常会遇到这样的场景：当用户退出登录或者切换账号时，需要清理掉之前登录用户的缓存数据，以保证数据的安全和隐私。在Java中，我们可以通过一些方法来实现手机网页缓存的统一清理。
首先，我们可以通过使用SharedPreferences来存储缓存数据的键值对，然后在需要清理缓存时，遍历SharedPreferences中的所有键值对，找到符合条件的数
无论做什么项目，进行异常处理都是非常有必要的，而且你不能把一些只有程序员才能看懂的错误代码抛给用户去看，所以这时候进行统一的异常处理，展现一个比较友好的错误页面就显得很有必要了。跟其他MVC框架一样，springMVC也有自己的异常处理机制。springMVC提供的异常处理主要有两种方式，一种是直接实现自己的HandlerExceptionResolver，另一种是使用注解的方式实现一个专门用于处理异常的Controller——ExceptionHandler。1、实现自己的HandlerExceptionResolver，HandlerExceptionResolver是一个接口，sprin
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2012-04-08 00:38:00
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文章目录Flink 基本处理流程（上）数据读取直接读取文件从列表当中读取文件从socket读取网络数据从Kafka读取数据addSource自定义数据源数据处理map与flatmap的区别过滤分组处理（滚动聚合）reduce使用 Flink 基本处理流程（上）目前对于我对flink的基本的一个流程的了解来看的话，对于Flink其实的流处理我们其实完整的步骤只需要大概四步。1.对数据的读取2.对数
在Flink去重第一弹:MapState去重中介绍了使用编码方式完成去重，但是这种方式开发周期比较长，我们可能需要针对不同的业务逻辑实现不同的编码，对于业务开发来说也需要熟悉Flink编码，也会增加相应的成本，我们更多希望能够以sql的方式提供给业务开发完成自己的去重逻辑。本篇介绍如何使用sql方式完成去重。为了与离线分析保持一致的分析语义，Flink SQL 中提供了distinct去重方式，使
参考百度百科数据清洗的介绍。本篇介绍数据清洗的基本概念、原理及常用的清洗方法，并附有相应的代码以作参考。数据清洗一、理论基础1. 数据清洗的基本概念数据清洗从名字上可通常理解为对于获取到的初始数据所做的审查和校正的过程，经过对错误、不理想以及低质量数据的清洗，最终呈现出符合我们所要求的高度正确、理想、高质量的数据。不符合要求的数据主要是不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类，同时我们的检查程序
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2023-09-14 22:06:56
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Flink 是标准的实时处理引擎，基于事件驱动。而 Spark Streaming 是微批（Micro-Batch）的模型。可以由下面几个方面介绍两个框架的主要区别：运行角色：Spark Streaming 运行时的角色(standalone 模式)主要有：Master:主要负责整体集群资源的管理和应用程序调度；Worker:负责单个节点的资源管理，driver 和 executor 的启动等；D
数据清洗为什么进行数据清洗？我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模，所以拿到数据的第一步是进行数据清洗缺失值的观察与处理查看缺失值方法一：df.info()
方法二：df.isnull().sum()
查找缺失值有none、nan、isnull三种方法，具体效果如图所示对于数值型：nan和isnull是相同效果；
最近用到数据清洗，写篇博客，供自己回忆，供有需要的人参考~一、数据清洗是什么？数据清洗，顾名思义就是将要用到的数据中重复、多余部分的数据进行筛选并清除；把缺失部分补充完整，并将不正确的数据纠正或者删除。最后整理成可以进一步加工、使用的数据。注：很多做ml和dl任务拿到的数据并非可以直接使用的数据，往往需要先进行数据清洗这一步。二、数据清洗想要洗掉什么？从上面数据清洗的概念就可以大概知道数据清洗是在
Controller层方法，进行统一异常处理 提供两种不同的方案，如下： 1. 方案1：使用 @@ControllerAdvice (或@RestControllerAdvice)， @ExceptionHandler 注解实现； 2. 方案2： 使用AOP技术实现； 现在分别介绍 方案1： 使用@
原创
2022-05-04 22:52:11
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一、统一异常处理 1、统一异常处理的 2 个注解 系统有一个统一异常处理的功能，可减少重复代码，又便于维护。用@ControllerAdvice和@ExceptionHandler两个注解来做异常的统一处理。 @ControllerAdvice：作用于所有@Controller标注的Controll ...
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2021-07-22 21:25:00
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1.数据读取import pandas as pdimport numpy as npimport
原创
2022-08-01 20:37:07
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最近在项目中使用Flink的dataStream进行开发,使用Kafka作为source,接入数据,对数据进行清洗转换以后,吐到下游的kafka中.项目主要步骤:Kafka作为Flink的source 接入问题.FlinkKafkaProducer 发送不同的信息到不同的topic,并按照一定规则进行路由FlinkKafkaProducer保证EXACTLY_ONCE使用的配置问题.以下是主要的代
背景1、系统在运行的时候可能会有下面这些种类的错误/失败发生：（1） 依赖组件挂了，可能是 db，可能是 m
原创
2022-11-08 18:36:44
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如果调用接口的时候我们把接口地址写错，就会得到一个404错误，如果是其它接口原因报错也会得到其它的报错状态码。
{
"timestamp":"1492093712290",
"status":404,
"errot":"Not Found",
"path":"/restll/auth"
}
但是前端开发人员拿到如上面返回的时候是无法
原创
2021-09-14 11:47:38
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字节跳动数据流的业务背景数据流处理的主要是埋点日志。埋点，也叫 Event Tracking，是数据和业务之间的桥梁，是数据分析、推荐、运营的基石。用户在使用 App、小程序、Web 等各种线上应用时产生的行为，主要通过埋点的形式进行采集上报，按不同的来源分为客户端埋点、Web 端埋点、服务端埋点。不同来源的埋点都通过数据流的日志采集服务接收到 MQ，然后经过一系列的 Flink 实时 ETL 对
项目说明实现功能模拟实时推荐系统中，数据实时采集与数据预处理，并用Kafka进行数据实时消费功能。实现场景用户对商品进行评分，后台实时对其进行获取与分析，并经过计算后，生成实时推荐结果。项目架构图流程说明1、用户在浏览器点击商品对商品进行评分时，调用商品服务的接口。2、评分接口将用户、商品、评分等信息通过logger输出到文件。3、Flume监听log文件，将日志信息通过log主题发送到Kafka
背景:公司疫情填报系统。公司有A、B两类员工，每日需要填写疫情相关的信息。这批数据存在mysql之中，个人填报信息每天最多存1条记录，多次提交的数据会将最新记录保留。其中主要涉及三张表，一张员工信息表、一张在公司的疫情填报表，一张不在公司的疫情填报表。两张表中关联字段user_id。整体的处理思路:kafka -> flink -> redis flink中清洗思路
