大数据项目总体流程分为以下4个方面：数据采集，数据存储与管理，数据处理与分析，数据解释与可视化。 文章目录数据源项目要求项目流程1.数据爬取与清洗2.jmeter模拟高并发数据流3.kafka缓冲4.flink实时处理5.mycat+mysql存放数据6.flask+ajax+echarts可视化展示小结 数据源下载 高速公路ETC入深圳数据，数据量：178396条https://opendata
.回顾问题： Flink SQL 每小时计算最近 1 小时内每 10 秒的最近 1 分钟 TPS显然，Flink 是不支持这种三重时间窗口的，SQL 不行，Stream 也不行，但是 Flink Stream Api 可以调用跟底层的 process 方法自己实现下面来看看我实现的代码吧主类 LateTps主要方法功能介绍：kafka sourcemap 方法， 从 KafkaSimpleStri
一、统计流程 image.png所有流计算统计的流程都是： 1、接入数据源 2、进行多次数据转换操作(过滤、拆分、聚合计算等) 3、计算结果的存储 其中数据源可以是多个、数据转换的节点处理完数据可以发送到一个和多个下一个节点继续处理数据Flink程序构建的基本单元是stream和transformation（DataSet实质上也是stream）。stream是一个中间结果数据，tran
1、需求 2、需求输出每个窗口访问量最大的5个地址，所以一定是无状态的输出，有两种办法（1）、keyby后自己使用processfunction自己定义state，否则是有状态的输出（2）、window后➕windowAll方法3、正常情况下不考虑乱序的时候（没有窗口延迟关闭1min和延迟数据的侧输出流）event时间窗口滑动窗口10min，滚动5s输出程序一启动，就会创建所有的窗口，但
时至今日，大数据生态已经日趋完善和庞大，要说当前最火爆的大数据技术是什么？Flink称第二的话，没谁敢称第一。阿里巴巴已经将Flink做为统一的通用大数据引擎，几乎所有阿里子公司都在用Flink实时计算平台，其重要性由此可见一斑。废话不多说，先来看看Flink到底是哪路神仙。Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各
在常规的数据处理中，我们最常访问的可能是来自于Mysql，文本等存储介质中的数据，对其进行计算分析。但是现在也越来越的出现流式计算的场景，对于某些时刻产生的数据能够进行实时性的分析。例如天猫双十一实时大屏，实时异常行为检测等。有界数据集有界数据集对开发者来说都很熟悉，在常规的处理中我们都会从Mysql，文本等获取数据进行计算分析。我们在处理此类数据时，特点就是数据是静止不动的。也就是说，没有再进行
Kafka连接器 在 Table API 和 SQL 编写的 Flink 程序中，可以在创建表的时候用 WITH 子句指定连接器 （connector），这样就可以连接到外部系统进行数据交互了。 架构中的 TableSource 负责从外部系统中读取数据并转换成表，TableSink 则负责将结果表 写入外部系统。在 Flink 1.13 的 API 调用中，已经不去区分 TableSource
文章目录一、参数方面二、资源方面三、总结 提示：实时flink sql 参考很多网上方法与自己实践方法汇总(版本:flink1.13+)一、参数方面flink sql参数配置//关闭详细算子链(默认为true),true后job性能会略微有提升。false则可以展示更详细的DAG图方便地位性能结点 ###有用的参数
pipeline.operator-chaining: 'true'
//指
目录OutlineVector normEukl. NormL1 Normreduce_min/max/meanargmax/argmintf.equalAccuracytf.uniqueOutlinetf.normtf.reduce_min/max/meantf.argmax/argmintf.equaltf.uniqueVector normEukl. Norm\[||x||_2=|\sum_
原创
2021-04-15 18:33:25
1217阅读
目录 Outline Vector norm Eukl. Norm L1 Norm reduce_min/max/mean argmax/argmin tf.equal Accuracy tf.unique Outline tf.norm tf.reduce_min/max/mean tf.argm
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2020-12-11 22:42:00
313阅读
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在这个题目中，主要注意的是怎么判断输入结束，在用了scanf以后，在windows里面按上ctrl z以后就会结束。贴一下代码吧！#include <stdio.h>
int main()
{
int min,max,n;
int count ,sum;
scanf("%d",&n);
min = n;
max = n;
coun
原创
2014-03-27 21:42:15
630阅读
一、在对数据进行统计时，一定要分析清楚表的数据结构，假如是连接了多个表进行的统计则更是如此。在对数据进法分析：a)
原创
2022-12-08 10:28:19
241阅读
--1.把自己的抓的数据存入和自己表结构一样的
sanya_result_test_all（总数据）
sanya_result_test_new（新增数据）
sanya_result_test_old(重复数据)
--运行importance类的java程序，根据mer_name（店铺名称）与NM_SHOP（shop_name）进行相似度比较
--判断出
原创
2021-08-28 09:32:15
436阅读
随着业务的发展，数据量剧增，我们一些简单报表大盘类的任务，就不能简单的依赖于RDBMS了，而是依赖于数仓之类的大数据平台。 数仓有着巨量数据的存储能力，但是一般都存在一定数据延迟，所以要想完全依赖数数仓来解决实时报表问题，是困难的。 其实，所谓的实时报表，往简单了说就是: 对现在的一些数据进行加减乘除聚合后，得到的一串与时间相关的数字。 所以，这类问题的关键点应该在于这个实时数据怎么来，
一、集合框架概述1.引入集合框架申明一个50长度的数组来存储数据的缺陷：数组长度固定不变，不能很好地适应元素数量动态变化的情况。若要存储大于50个元素，则数组长度不足；若只存储20长度的数据，则造成内存空间浪费。虽然可通过数组名.length获取数组的长度，却无法直接获取数组中真实存储的狗狗个数。数组采用在内存中分配连续空间的存储方式，根据下标可以快速获取对应的信息，但是根据信息查找的时候效率低下
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2023-09-04 13:17:11
262阅读
0. 前言最近突然想知道自己总共写了多少行代码，于是做了这样一个小工具……1. 准备工作先考虑一下希望得到的效果：Language（语言）Lines（代码行数）Size（代码文件总大小）Files（代码文件总数）A12345300 KB193B2345165 KB98如上，程序输出一个表格，将代码行数作为关键字排序。 代码框架：# -*- encoding: utf-8 -*-
import ..
比较实用的大数据分析模型有哪些？营销花了这么多钱，营销效果到底达到没有？什么样的功能才能真触达到用户？互联网打工人数据分析是一项必备技能！学会数据分析，既要会用Excel，Python等工具，也要拥有数据分析的思维。给大家分享实用的大数据分析模型！帮助你高效地完成数据分析！1. 事件分析干啥的：研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。怎么用：追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注册
背景 消息报表主要用于统计消息任务的下发情况。比如，单条推送消息下发APP用户总量有多少，成功推送到手机的数量有多少，又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等。通过消息报表，我们可以很直观地看到消息推送的流转情况、消息下发到达成功率、用户对消息的点击情况等。 个推在提供消息推送服务时，为了更好地了解每天的推送情况，会从不同的维度进行数据统计，生成消息报表。个推
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2023-09-19 05:15:04
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第一讲 Flink基础核心知识课程大纲课程内容学习效果掌握目标Flink概述Flink概述了解Flink开发环境Flink开发环境掌握Flink入门实战Flink入门实战掌握Flink运行原理Flink运行原理掌握一、Flink概述（一）什么是FlinkApache Flink是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计
开发效率可以用这些方式提升： 1 . 构建公用工具类，方便大家使用 2 . 使用开源的一些包，例如ORM思想的数据库等 3 . 可以很快的找到问题。开发中，找bug的时间，往往是很多的。我用的方法有3个： 使用try catch； 拦截所有crash到我指定的地方；超多的Log，Log有统一的控制开
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2018-03-14 10:31:00
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