一、基本转换算子1. 映射（map）用于将数据流中的数据进行转换，形成新的数据流自定义MapFunction// 自定义MapFunction
public static class MyMapper implements MapFunction<Event,String> {
@Override
public String map(Event value) thr
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2024-05-16 10:48:02
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2. Flink 的 DataSource 数据源4) 自定义 Source当然也可以自定义数据源，有两种方式实现： 通过实现 SourceFunction 接口来自定义无并行度（也就是并行度只能为 1）的 Source。 通过实现 ParallelSourceFunction 接口或者继承 RichParallelSourceFunction 来自定义有并行度的数据源。代码示
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2024-05-19 06:53:09
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Flink系列之：Table API Connectors之Raw Format一、Raw Format二、示例三、Format 参数四、数据类型映射 一、Raw FormatRaw format 允许读写原始（基于字节）值作为单个列。注意: 这种格式将 null 值编码成 byte[] 类型的 null。这样在 upsert-kafka 中使用时可能会有限制，因为 upsert-kafka 将
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2024-09-19 09:17:51
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flink有需要默认的输入源，也可以自定义数据源，包括自定义的串行和并行。串行数据源package cn.qz.source;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.apache.commons.lang3.RandomStringUtils;import org.apache.flink.streaming.api.functions.source
原创
2022-06-24 10:11:24
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文章目录背景自定义聚合函数实例讲解 背景在网站性能测试中，我们经常会选择 TP50、TP95 或者 TP99 等作为性能指标。接下来我们讲讲这些指标的含义、以及在flink中如何实时统计：TP50，top percent 50，即 50% 的数据都满足某一条件；TP95，top percent 95，即 95% 的数据都满足某一条件；TP99，top percent 99，即 99% 的数据都满
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2024-06-07 20:53:53
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将 pytorch model 转换成 onnx model，需要满足：算子在 PyTorch 中有实现有把该 PyTorch 算子映射成一个或多个 ONNX 算子的方法ONNX 有相应的算子三个条件都有可能缺失，这三个条件的支持方式：添加PyTorch 算子实现
组合现有算子添加 TorchScript 算子添加普通 C++ 拓展算子添加 pytorch 算子到 onnx 算子的映射方法
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2024-06-11 14:44:56
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在大数据处理和分析领域，Apache Spark作为一款强大的分布式计算框架，已经广泛应用于数据处理和机器学习等场景。在Spark中，自定义算子的需求频繁出现，理解和掌握如何实现这一功能显得尤为重要。本文将详细探讨如何解决“Spark自定义算子”问题，涵盖从环境准备到性能优化的各个方面。
### 环境准备
为了确保Spark自定义算子的开发与运行顺利，我们需要搭配合适的技术栈。以下是我们所需的
# PySpark 算子自定义
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，Spark 是一个用于大规模数据处理的快速通用计算引擎。PySpark 提供了丰富的算子（operators）来处理数据，但有时候我们可能需要根据特定需求自定义一些算子。在本文中，我们将介绍如何在 PySpark 中自定义算子，并给出代码示例。
## 算子的概念
在 PySpark 中，算
原创
2024-04-16 04:10:44
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KNN算法（K Nearest Neighbors）及代码实现KNN算法是有监督学习（Supervised Learning）算法中的一种。KNN算法的原理简单来说就是当预测一个新的值x的时候，根据距离它最近的K个点的类别来判断x属于哪个类别。KNN算法的一般流程包含以下几个步骤： （1）收集数据：可以使用任何方法。 （2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据计算格式。 （3）分析数
阿里云日志服务是针对实时数据一站式服务，用户只需要将精力集中在分析上，过程中数据采集、对接各种存储计算、数据索引和查询等琐碎工作等都可以交给日志服务完成。日志服务中最基础的功能是LogHub，支持数据实时采集与消费，实时消费家族除 Spark Streaming、Storm、StreamCompute（Blink外），目前新增Flink啦。Flink ConnectorFlink log conn
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2023-08-22 22:32:04
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stream .keyBy(...) .window(...) required: "assigner" [.trigger(...)] optional: "trigger" (else default trigger) [.evictor(...)]
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2024-04-27 21:59:46
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Flink-StreaimingFileSink-自定义序列化-Parquet批量压缩1 Maven依赖Flink有内置方法可用于为Avro数据创建Parquet writer factory。要使用ParquetBulkEncoder，需要添加以下Maven依赖：<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
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2024-03-05 23:44:04
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Flink中Trigger的介绍及使用Flink中的Trigger用来确认一个窗口是否应该出发结果的计算，每个windowAssigner都有一个默认的Trigger，先来看看Trigger的定义及其API。1. Trigger的定义@PublicEvolving
public abstract class Trigger<T, W extends Window> implements
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2024-03-24 10:42:39
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作为 Flink 最基础也是最关键的容错机制，Checkpoint 快照机制很好地保证了 Flink 应用从异常状态恢复后的数据准确性。同时 Checkpoint 相关的 metrics 也是诊断 Flink 应用健康状态最为重要的指标，成功且耗时较短的 Checkpoint 表明作业运行状况良好，没有异常或反压。然而，由于 Checkpoint 与反压的耦合，反压反过来也会作用于 Checkpo
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2024-03-21 20:49:40
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Catalog 类型以下内容来自官网：Hive Catalog 支持Flink 元数据的持久化存储，以前一直用 Hive Catalog 存，偶尔需要用的时候把 Hive Catalog 开启（需启动 hive metastore 和 hiveserver2，还要启动 Hadoop），大部分时候是不用 Catalog，好像也无所谓，最近用得多了，觉得很麻烦（夏天到了，服务起太多笔记本烫手） ?va
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2024-03-20 12:49:01
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TensorFlow 支持多种常用运算符（Operations，简称 Op），如矩阵乘 matmul、卷积 conv2d 等。 由这些运算符可以构建复杂的计算图（Graph）。核函数（Kernel）是运算符的特定实现，可以运行在特定类型设备上（如 CPU 或 GPU ）。 TensorFlow 通过注册机制来确定支持的运算符集合和核函数，便于进一步扩展。 今天给一个利用 C++ 编写 Tenso
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2024-05-24 22:40:36
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一. 概念：张量、算子 张量的定义是矩阵的扩展与延伸，我认为张量就是n个数量的n维数组，也可认为是高阶的矩阵。算子的定义是构建复杂机器学习模型的基础组件，我觉得算子是一个算法单元，就是一个可以进行某种操作的函数。二. 使用pytorch实现张量运算 1.2 张量1.2.1 创建张量1.2.1.1 指定数据创建张量a=torch.tensor([2.0,3.0,4.0]) #创建一个一维张量
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2024-02-02 22:05:44
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当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。典型的CUDA程序的执行流程如下： 分配host内存，并进行数据初始化； 分配device内存，并从host将数据拷贝到device上； 调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算； 将device上的运算结果拷贝到host上； 释放device和host上分配的内存。kernel是在device上线程中并行执行的函数
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2024-08-27 17:47:25
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1. 窗口触发器 触发器(Trigger)确定窗口(由窗口分配器形成)何时准备好被窗口函数处理。每个窗口分配器都带有默认触发器。如果默认触发器不满足你的要求，可以使用trigger(...)指定自定义触发器。触发器接口有五种方法允许触发器对不同的事件做出反应： public abstract TriggerResult onElement(T element, long timestamp,
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2024-03-29 15:59:35
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1. 介绍本文主要介绍开窗后自定义窗口触发器，触发器触发包括两部分： 1.当窗口内的数据量达到一定数量后触发 2.当事件事件达到窗口最大时间戳后触发2. 环境Flink: 1.13.1 java:1.8.251 scala:2.11.123.Trigger类中主要方法1）onElement() 为添加到窗格中的每个元素调用。此方法的结果将决定是否对窗格进行触发。 2）onProcessingTim
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2023-12-15 11:01:18
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