目录概述什么是数据流？Flink 程序剖析示例程序Data Sources数据流转换Data SinksIterations执行参数容错控制延迟调试本地执行环境集合数据源迭代器 Data Sink概述Flink 中的 DataStream 程序是对数据流（例如过滤、更新状态、定义窗口、聚合）进行转换的常规程序。数据流的起始是从各种源（例如消息队列、套接字流、文件）创建的。结果通过 sink 返回，
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2023-07-14 14:58:16
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使用Storm实现实时大数据分析！2012-12-24 16:54|
1236次阅读| 来源
Dr.Dobb's|
11| 作者
Shruthi Kumar、Siddharth Patankar 摘要：随着数据体积的越来越大，实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视
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2023-08-22 22:57:56
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# 实时大数据分析
随着互联网技术的快速发展，数据量呈指数级增长，如何高效地对海量数据进行实时分析成为了一个重要的问题。实时大数据分析技术应运而生，它能够实时地处理大规模数据，并从中获取有用信息，帮助企业做出更加及时的决策。
## 实时大数据分析的概念
实时大数据分析是指在数据产生后能够立即对其进行处理和分析，以获取有用信息的技术。传统的数据分析大多是离线批处理的方式，而实时大数据分析则能够
一、数据处理主要任务二、数据集处理1、查看数据集基本情况调用 info() 函数来查看数据data的基本情况，包括数据维度，字段名称和类型以及有无缺失值，数据占用内存等。（以下为部分字段信息）可见总的数据47447行，少于此数值的为有数据缺失。 2、查看数据基本统计信息data_des = data.describe(include='all')可以从基本信息中粗略的观察数据
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2023-08-14 14:09:42
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# Flink大数据分析实战
## 引言
在当今信息爆炸的时代，大数据分析成为了企业决策和发展的关键。Flink作为一种流式数据处理框架，具有低延迟、高吞吐量等特点，在大数据分析领域备受青睐。本文将介绍如何利用Flink进行大数据分析，并通过一个简单的示例代码来演示。
## Flink基础概念
- Job：Flink程序的一个实例，由一个或多个操作符组成。
- Operator：数据流处理
本文是《Flink的DataSource三部曲》的终篇，前面都是在学习Flink已有的数据源功能，但如果这些不能满足需要，就要自定义数据源（例如从数据库获取数据），也就是今天实战的内容，如下图红框所示：环境和版本本次实战的环境和版本如下：JDK：1.8.0_211Flink：1.9.2Maven：3.6.0操作系统：macOS Catalina 10.15.3 （MacBook Pro 13-in
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2023-08-24 21:53:31
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大数据之Flink简介和算子介绍一、Flink简介1、Flink的特点2、Flink的安装本地启动集群启动3、Flink提交作业4、Flink的部署模式5、Flink的本地模式6、Flink的Yarn模式Yarn会话模式Yarn单作业模式Yarn应用模式Yarn高可用模式7、Flink的分层API二、Flink运行时架构系统架构作业管理器（JobManager）任务管理器（TaskManager
1.简介Fink是一个开源的分布式,高性能,高可用,准确的实时数据计算框架，它主要优点如下:流式计算: Fink可以连接处理流式(实时)数据。 容错: Fink提供了有状态的计算,会记录任务的中间状态,当执行失败时可以实现故障恢复。 可伸缩: Fink集群可以支持上千个节点。 高性能: Fink能提供高吞吐,低延迟的性能。 三大实时计算框架对比:Spark Streaming: 可以处理秒级别延迟
作者丨斌迪 HappyMint编辑丨Zandy 导语本篇文章为大家带来ES面试指南，题目大部分来自于网络上，有小部分是来自于工作中的总结，每个题目会给出一个参考答案，希望对大家面试大数据分析师能够有所帮助。为什么考察Elasticsearch？Elasticsearch是一个近实时的搜索平台，在大数据生态系统中占据重要的地位。我们必须要了解其基本
分析。 如果您因为认为实时不可能有两种定义而打算跳过
原创
2023-06-12 11:35:42
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大数据技术经过这么几年的发展，已经不像前几年那样给人一种难懂的感觉，现如今信息的大爆炸，各行各业的信息层出不穷。但是信息的爆炸也就意味着各类杂乱无章数据的诞生，因此要想在众多的数据中找到对于自身有用的数据，对于数据的分析则必不可少。下面一起来了解一下，大数据分析技术应用步骤都有哪些。 1、识别阻碍因素和挑战 明确识别阻碍因素、挑战、问题或风险，例如在职技术人员想要保护他们的职位，技术人员的
本次实验采用厦门大学林子雨教授团队开发的实验课程，在自己已安装的环境走了一遍，总体比较顺利，也遇到一些坑，记录一下，以免重入坑一、大数据案例-步骤一:本地数据集上传到数据仓库Hive 1.实验数据集的下载： 百度网盘下载 http://pan.baidu.com/s/1nuOSo7B user.zip 172M 包含了一个大规模数据集raw_user.csv（包含2000万
Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。从Apache官方博客中得知，Flink已于近日升级成
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2021-08-05 16:22:50
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本篇主要介绍大数据分析、人工智能的实战应用。整套PDF共9章，通过8个大型的数据分析案例，系统地介绍常用的数据分析方法。 这8个大型案例涉及数据可视化方法，回归、聚类、决策树、朴素贝叶斯等机器学习算法，以及深度 学习算法等内容。在案例编写过程中，涉及 Pandas、NumPy、 Matplotlib 等 Python 中常用的依赖库，最大限度地帮助读者掌握相关知识内容！通过学习本篇内容你将会精通以
1、Flink是如何支持批流一体的？ 本道面试题考察的其实就是一句话：Flink的开发者认为批处理是流处理的一种特殊情况。批处理是有限的流处理。Flink 使用一个引擎支持了DataSet API 和 DataStream API。 2、Flink是如何做到高效的数据交换的？在一个Flink Job中，数据需要在不同的task中进行交换，整个数据交换是有 TaskManager 负责
Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势：1.运行速度快,Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Had
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2023-06-19 06:52:04
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Flink是一个流式处理和批处理的开源框架，它提供了强大的数据处理能力和灵活的编程模型。Flink的数据处理模型基于流式计算的概念，可以实现高效的数据流处理和实时分析。下面介绍Flink的数据处理模型及其核心概念。1. 流式处理模型Flink的核心思想是将数据作为无限流进行处理，即将数据视为一系列事件的连续流动。在Flink中，流式处理模型基于事件时间（Event Time）和处理时间（Proce
这是我在看了尚硅谷的Flink视频之后自己的总结，希望对大家有所帮助！！！1、Flink的概念是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有数据流进行状态计算，主要应用于数据是实时更新的，进行实时分析。2、Flink特点3、Flink框架处理流程事件驱动型应用：来一个事件，我这边就跟着响应。4、Flink的应用场景5、为什么选择Flink批处理：就是把数据攒着，让数据攒够一批之后，再进行处理流处理：来
GIS空间分析中的网络分析是对地理网络（如交通网络）、城市基础设施网络（如各种网线、电缆线。排水管道等）进行地理分析和模型化的过程，通过研究网络的状态及模拟和分析资源在网络上的流动和分配情况，解决网络结构及其资源等的优化问题。 文章目录1.网络的组成2.网络分析工具3.传输网络分析1️⃣网络数据集的建立2️⃣网络分析的功能3️⃣网络分析具体实现（1）最优路径查找（2）服务区分析（3）最近服务设施查
