之前我写过一篇spark的源码，只写了spark的批处理部分，这边写flink主要是以flink的流处理为主----------public static void main(String[] args) throws Exception {
//创建流运行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvi
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2024-06-04 20:05:52
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1.基础 Flink提供了基础的Catalog接口，自定义Catalog实现此接口即可 此外还有一个CatalogFactory接口，用于创建Catalog2.CreateCatalog 走SQL解析流程，在TableEnvironmentImpl.executeInternal()步骤，根据SQL操作类型，选择CreateCatalog分支} else if (operation ins
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2024-10-19 08:57:34
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学习图相关的算法(Java 实现)(2)——Prim算法求最小生成树 目录学习图相关的算法(Java 实现)(2)——Prim算法求最小生成树相关定义最小生成树Prim算法Kruskal算法 相关定义由于太饿了，相关定义(加权图、生成树、最小生成树)已经被吃掉了，所以麻烦您自行搜索一下哈(～￣▽￣)～ 下面就直奔主题最小生成树先来看一个简单的情况，两个节点的最小生成树(最小生成树定义允许存在权重为
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2024-09-30 18:46:20
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图操作如同RDDs有如同map，filter和reduceByKey这些基本操作，属性图也有一些基本操作可以接受用户自定义函数转化属性和结构从而生成新图。优化应用的核心操作定义在Graph中，简便操作是核心的集合并定义在GraphOps中。由于Scala的隐式性GraphOps中的操作可自动的在Graph中获得。例如我们可以计算每个点（定义在GraphOps）的入度如下：val graph: Gr
关于RDD, 详细可以参考Spark的论文, 下面看下源码 A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable, partitioned collection of elements that can be operated on in parallel. *
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2024-09-23 19:04:35
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# 如何实现Python生成DAG图的库
## 操作流程
```mermaid
journey
title Python生成DAG图的库实现流程
section 准备工作
开发者 -> 小白: 介绍整个流程
小白 -> 开发者: 确认理解
section 步骤
开发者 -> 小白: 选择合适的库
小白
原创
2024-05-05 05:50:08
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目录(?)[-]概述提交JobrddcountSparkContextrunJobDAGSchedulerrunJobDAGSchedulersubmitJobDAGSchedulerEventProcessLoopdoOnReceiveDAGSchedulerhandleJobSubmitted划分StageDAGSchedulernewResultStageDAGSchedulergetPa
Flink源码编译首次编译的时候，去除不必要的操作，同时install会把Flink中的module安装到本地仓库，这样依赖当前module的其他组件就无需去远程仓库拉取当前module，节省了时间。mvn clean install -T 4 -DskipTests -Dfast -Dmaven.compile.fork=true -Dscala-2.11 -Drat.skip=true -Dm
我很长时间对直接无环图(DAG)感兴趣，在阅读维基百科的拓扑排序之后，我没有发现任何涉及 layers numbering 的方法的特别提及(尽管图中广泛提到了绘图) . 使用这种方法，图形在技术上不是拓扑排序的，但是知道每个节点包含层(级别)的正确数字，我们总是可以判断特定节点"bigger"是否在拓扑上 . 另一方面，只要我们没有有序列表，我们就无法在拓扑上枚举节点(尽管这可以通过比较节点级别
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2023-12-03 09:52:59
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Spark GraphX一 为什么需要图计算二 图(Graph)的基本概念三 图的术语1、顶点和边2、有无向图3、有无环图4、度(degrees)四 图的经典表示法-邻接矩阵五 GraphX API1、通过两RDD创建Graph2、通过文件加载方式创建Graph3、构建用户关系属性图4、构建用户社交网络关系六 图的算子1、属性算子mapVertices&mapEdges2、结构算子rev
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2024-09-23 18:45:09
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在Apache Spark中，DAG（有向无环图）是一种重要的数据处理模型，通过将任务分解为多个操作，Spark能够有效地调度和执行这些操作。本文将深入探讨Spark中如何生成DAG图，并解析相关的源代码。
### 问题背景
在大数据处理的场景中，用户常常需要处理复杂的数据转换和计算。Apache Spark作为一种广泛使用的大数据工具，通过DAG调度机制来优化计算和资源管理。例如，在一个ET
# Spark生成合理的DAG任务图
## 什么是DAG任务图
DAG（Directed Acyclic Graph）是一种有向无环图，它是一种常用的数据结构，用于描述任务之间的依赖关系。在Spark中，每个Spark作业都会被转换成一个DAG任务图，其中每个节点代表一个RDD（Resilient Distributed Dataset），每个边代表一个转换操作。
## 为什么需要生成合理的
原创
2024-05-19 03:52:26
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算法思想：假如单纯使用DFS判断某节点邻接链表中的点是否已被标注，得不出正确结果。比如：A->B,A->C->B,我们用DFS来处理这个图，则会判断为它有环，（A->C->B中的B已被标记过），但其实该图没有环。 因此可以对DFS稍加变化来解决这个问题。解决的方法如下：对于图中的一个节点，根据其C[V]的值，有三种状态：C[V] = 0，表示此节点没有被访问过C[V
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2023-09-19 22:57:27
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前面分别介绍了邻接表有向图的C和C++实现，本文通过Java实现邻接表有向图。邻接表有向图的介绍邻接表有向图是指通过邻接表表示的有向图。上面的图G2包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点，而且包含了",,,,,,,,"共9条边。上图右边的矩阵是G2在内存中的邻接表示意图。每一个顶点都包含一条链表，该链表记录了"该顶点所对应的出边的另一个顶点的序号"。例如，第1个顶点(顶点B)包含的链表所包
Flink的引入前言大数据的飞速发展，出现了很多开源社区，Hadoop、Storm，以及Spark，他们都有各自的专注的应用场景。Spark开创了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展，Spark的火热或多或少掩盖了其他分布式计算的系统身影，就像Flink，也就在这个时候默默的发展着。DAGDAG是有向无环图（Directed Acyclic Graph）的简称。在大数据处理中，
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2024-04-26 16:12:56
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本文要点：1、地理坐标系是什么？常见的地理坐标系有哪些？2、投影坐标系是什么？常见的投影坐标系有哪些？3、中国有哪些另类的坐标系？4、如何在arcgis里玩转坐标系？在进行空间数据相关的分析时，坐标系是一个绕不过的坎。Excel数据导入ArcGIS为什么位置不对？Cad数据导入ArcGIS应该定义成什么坐标？火星坐标是什么鬼？百度坐标是什么鬼？这些问题折磨了一批又一批人。从整体上来说，坐标系分为地
flink：StreamGraph生成过程分析
1、StreamGraph本质本质就是按照用程序代码的执行顺序构建出来的用于向执行环境传输的流式图，并且可以支持可视化展示给用户的一种数据结构。2、StreamGraph、StreamNode和StreamEdge的数据结构StreamGraph构建DAG流图时，其核心是要维护好节点及节点之间的关系即可，关
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2024-04-23 15:53:15
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——wirte by 橙心橙意橙续缘，前言白话系列 ————————————————————————————也就是我在写作时完全不考虑写作方面的约束，完全把自己学到的东西、以及理由和所思考的东西等等都用大白话诉说出来，这样能够让信息最大化的从自己脑子里输出并且输入到有需要的同学的脑中。PS：较为专业的地方还是会用专业口语诉说，大家放心！白话Flink系列 —————————————————————
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2024-07-29 19:48:48
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给校队选拔赛出了道DAG上的背包问题，需要生成DAG数据。最开始使用的方法是先随机生成再判环，如果有环就重新生成。这种方法得到DAG的概率随着点数和边数的增加而急速降低，为了一个DAG要生成很多次，等很长时间。然后觉得这样的方法很stupid。。。听了好甜给的先生成拓扑序的构造方法，这样可以保证生成的图里面没有环。首先随机生成一个 1 到N 的permutation。这个permutation就是DAG的拓扑序，然后每次随机从前往后连边，这样就可以保证生成的是一个DAG了。真心膜拜Life is short ,Use Pythonfrom random import shuffle as sl
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2013-08-22 18:34:00
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2评论
一、Flink Job的提交流程用户提交的Flink Job会被转化成一个DAG任务运行，分别是：StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph，Flink中JobManager与TaskManager，JobManager与Client的交互是基于Akka工具包的，是通过消息驱动。整个Flink Job的提交还包含着ActorSystem的创建，JobManager的启动
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2024-04-08 22:11:27
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