watermark是为解决事件流乱序问题，如果，A，B两个端，A把10点15日志发送到服务端，B发送10.12的日志，但是因为B网络延迟，造成服务器在10点16时候做数据统计的时候A的数据到了，B的数据没有到造成数据丢失。watermark 是一个触发计算的阀门，事件流来的时候，都会根据事件的时间创建或者更新这个阀门（取最大的），一旦阀门值大于等于流窗口结束时间，就会触发计算。比如：下图，每行数据
1 Flink介绍Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台。和 Spark 类似，两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户，都在尝试建立一个统一的平台以运行批量，流式，交互式，图处理，机器学习等应用。1.1部署模式Flink 集群的部署，本身不依赖 Hadoop 集群，如果用到 HDFS 或
转载
2024-10-01 10:59:44
46阅读
# Hive 并行比串行快吗？
## 整体流程
为了解这个问题，我们首先需要了解 Hive 的并行处理和串行处理的概念，以及它们之间的区别。然后我们可以通过实际案例来对比它们的性能表现，从而得出结论。
以下是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 创建并行处理的 Hive 表并加载数据 |
| 2 | 创建串行处理的 Hive 表并加载数据 |
| 3
原创
2024-05-27 05:43:06
52阅读
文章目录（一）MapState使用步骤（二）MapState验证（三）完整DEMO （一）MapState使用步骤映射状态（MapState<K, V>），将状态表示为一组Key-Value键值对对；（get()，put()，类似HashMap）MapState.get(UK key)MapState.put(UK key, UV value)MapState.contains(UK
转载
2024-02-14 12:40:32
116阅读
背景在字节跳动的实时计算场景中，我们有很多任务（数量 2k+）会直接服务于线上，其输出时延和稳定性会直接影响线上产品的用户体验，这类任务通常具有如下特点：流量大，并发高（最大的任务并行度超过 1w）拓扑类似于多流 Join，将各个数据源做整合输出给下游，不依赖 Checkpoint没有使用 Checkpoint 并且对短时间内的小部分数据丢失不敏感（如 0.5%），但对数据输出的持续性要求极高在
转载
2024-04-25 18:24:57
45阅读
Flink主要有两种基础类型的状态：keyed state 和operator state。1 Keyed State Keyed State总是和keys相关，并且只能用于KeyedStream上的函数和操作。你可以将Keyed State视为是已经被分片或分区的Operator State，每个key都有且仅有一个状态分区(state-partition)。每个keyed-state逻辑上
转载
2024-04-30 19:22:01
20阅读
1.CPU的发展趋势： 核心数目依旧会越来越多，根据摩尔定律，由于单个核心性能提升有着严重的瓶颈问题，普通的PC桌面在2018年可能回到24核心。2.并发和并行的区别：宏观上多个几乎同时到达的请求同时在被处理。如果是同一时刻到达的请求也会根据优先级的不同，先后进入队列排队等候执行。 并发与并行是两个既相似但是却不相同的概念
转载
2023-07-14 23:44:43
55阅读
matlab优化加快速度 求帮忙并行计算matlab在矩阵运算组运可说比C还要但重复用了会慢几百倍都能，因此说matlab里尽量少用for，能把数据组织成数组的形式后来用数组去计算是最好的。假如非要用重复，要注意把重复次数少的尽量放到外层，重复次数比较多的放到内层，这也会快一点。还有多个基本的运算，假如求和，排序啥的尽量用matlab自带的函数，不要自己去实现，自带的一般都有性能优化的。 你说的“
转载
2023-11-06 19:42:18
38阅读
一.Flink的Parallelism并行度Flink的Parallelism并行度在flink-conf.yaml中通过parallelism.default配置项给所有execution nvironments指定系统级的默认parallelism；在ExecutionEnvironment里头可以通过setParallelism来给operators、data sources、data si
转载
2024-01-10 17:34:16
112阅读
今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic，默认为 kafka 的 topic )的关系，大概回答了一下，这里整理一份首先必须明确的是，Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的，而这个问题其实是问的是： 任务的并发数与 slot 数的关系最大并发数 = slot 数这里有两个原因：每个算子的
转载
2023-07-11 17:47:07
162阅读
# javacv处理图片 快吗
JavaCV是一个基于Java的计算机视觉库，它提供了许多图像和视频处理的功能。但是，很多人对于它的性能和速度有疑问，下面我们来探讨一下"javacv处理图片 快吗"这个问题。
## JavaCV是什么？
JavaCV是一个基于Java的计算机视觉库，它是OpenCV的Java绑定。OpenCV(Open Source Computer Vision Libr
原创
2024-01-23 11:49:35
89阅读
【背景】flink有几种聚合，使用上是有一些不同，需要加以区分：分组聚合：group aggover聚合：over agg窗口聚合：window agg省流版： 触发计算时机结果流类型状态大小分组聚合group agg每当有新行就输出更新的结果update流保持中间结果，所以状态可能无限膨胀over agg每当有新行就输出更新的结果,类似一个滑动窗口append流保持中间结果，
转载
2024-06-13 11:22:42
50阅读
Flink并行度深圳浪尖浪尖聊大数据并行执行本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。FLink程序由多个任务（转换/操作符、数据源和sinks）组成。任务被分成多个并行实例来执行，每个并行实例处理任务的输入数据的子集。任务的并行实例的数量称之为并行性。如果要使用保存点，还应该考虑设置最大并行性（或最大并行性）。当从保存点还原时，可以改变特定运算符或整个程序的并行性，并且该设置指定并行性的上限
原创
精选
2021-03-18 17:04:35
3782阅读
Slot和TaskManager 首先Flink中每个真正执行任务的taskManager都是一个JVM进程，其在多线程环境中执行一个或者多个子任务，执行的任务可以看成一个线程，线程所占据的资源可以看做是slot。 那么为了控制一个JVM同时能运行的任务数量，flink引入了task slot的概念 ...
转载
2021-08-09 20:15:00
1432阅读
2评论
目录1.Flink中的时间语义1.1 EventTime 的代码设置2.Watermark水位线2.1 watermark的基本概念2.2 watermark的特点和传递2.3 Watermark 的代码设置2.3.1 Assigner with periodic watermarks2.3.2 Assigner with punctuated watermarks3
转载
2024-04-12 15:40:05
255阅读
本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。
原创
2021-07-23 17:18:52
445阅读
什么是parallelism？ 一个Flink程序是由多个任务组成（source、transformation和sink）。一个任务由多个并行的实例（线程）来执行，一个任务的并行实例（线程）数目就被称为该任务的并行度。 并行的意思，在Flink中代表每个任务的并行度，适当的提高并行度可以大大
转载
2024-04-30 21:31:44
877阅读
一、概念1、Task：一个阶段多个功能相同的subTask的集合，类似Spark的TaskSet2、SubTask：是任务最小的执行单元，是一个Java类的实例，完成具体的计算逻辑3、Slot：计算资源的隔离单元，一个Slot可以运行多个SubTask，但是这些SubTask必须是来自同一个application的不同阶段的subTask。注意：Flink划分Task主要有四种情况：（1）类似ke
转载
2023-08-18 16:40:49
140阅读
# Python中的yield函数
在Python中，yield是一种用于生成迭代器的关键字。通过yield，我们可以实现在函数执行过程中暂停，并且可以从暂停的位置继续执行，这样可以实现一种类似于并行处理的效果。
## yield的基本用法
首先，让我们来看一个简单的例子，展示yield的基本用法：
```python
def generator():
for i in range
原创
2024-06-29 06:39:38
39阅读
1. 基本概念 运行 Flink 应用其实非常简单，但是在运行 Flink 应用之前，还是有必要了解 Flink 运行时的各个 组件，因为这涉及到 Flink 应用的配置问题。 通过这张图我们可以看到，在一个 DAG 图中，不能被 chain 在一起operator 会被分隔到不同的 Task 中，也就是说，Task 是 Flink 中资源调度的最小单位。 Flink 运行时包括两类进程： ● J
转载
2024-02-15 21:24:20
158阅读
