微博机器学习平台使用 Flink 实现多流 join 来生成在线机器学习需要的样本。时间窗口内的数据会被缓存到 state 里，且 state 访问的延迟通常决定了作业的性能。开源 Flink 的状态存储主要包括 RocksDB 和 Heap 两种，而在去年的 Flink Forward 大会上我们了解到阿里云 VVP 产品自研了一款更高性能的状态存储插件 Gemini，并对其进行了测试和试用。&
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2024-04-02 22:18:28
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其实对于SIL测试，几乎每一个版本都不太一样。我的电脑里安装了两个MATLAB，一个是2012a，一个是2016a，各有用途吧。不过我发现，捣鼓很久也没有找到MATLAB2016a做SIL测试的地方。先介绍一个MATLAB2012a做SIL的方法，先建一个模型； 这个模型的意思是将一个输入值加一然后输出。直接运行，没有问题（有问题就从自身找原因）然后设置一下仿真属性，首先是解算器设置为离散的，系统
自己没有一步步去搭框架，也是看了别人之后才明白了一些。非常感谢那个人。一、准备环境：maven：apache-maven-3.2.3jdk：jdk1.8.0_25tomcat：tomcat-6.0.37二、配置Maven、jdk1、Window——>Preferences——>Maven——>设置自己的Settings2、Window——>Preferences——>
先说说视觉感受：感觉是对柱状物顶面的垂直视觉。灯光在侧面边上打不过来，造成的阴影。随着灯光的角度与强度的变化，如果灯光角度接近零度，强度达到最大，便是先前的斜阴影;角度斜一点，阴影便短一些，灯光强度弱一点，阴影后面便会出现弱化，即视觉里面的渐变效果。这种效果姑且算长阴影的变种，姑且叫它短渐变阴影。下图是巴西平面设计师插画师Antonio Ro-drigues Jr 字体设计作品，里面运用了这个效果
Abstract. Draw is a command interpreter based on Tcl/Tk and a graphical system used to test and demonstrate OpenCascade modeling libraries. It provides a flexible and easy to use means of testing and
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2021-08-17 14:00:40
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二、基本图形的绘制
1. 直线 直线的绘制常用方法有DDA法、中点画线法、Bresenham法。其中DDA方法最简单，Bresenham方法最高效。这里给出这三种直线的绘制方法，在以后的使用中，默认使用Bresenham方法，绘制的相关代码对于所有直线的情况都可以使用。（1）DDA（数值微分）法 DDA是最容易理解的绘制直线的算法，当斜率的绝对值小于1时，由于x的变化比y的变化慢，所以
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2024-09-07 18:38:44
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文章目录使用JMH做性能测试BenchmarkModeFork和WarmupState和Scope在java中使用JMH（Java Microbenchmark Harness）做性能测试JMH的全称是Java Microbenchmark Harness，是一个open JDK中用来做性能测试的套件。该套件已经被包含在了JDK 12中。本文将会讲解如何使用JMH来在java中做性能测试。...
原创
2021-04-20 11:57:32
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第一 步：下载UG8.0，如果你的安装包安装不成功的或者没有安装包的老铁可以私信我领取~！~！ (图一)下载好UG8.0以后，将压缩包解压到当前文件。在根据上图路径提示找到NX8.0lic使用笔记本打开。 如图一。第二 步：复制计算机名 (图二)鼠标右击计算机、属性、更改设置，复制计算机名。 如图二。第三 步：粘贴计算机名 (图三)如上图，将计算机
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2024-04-22 14:42:19
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一、任务简述本次实验是基础的Flink应用构建，运行代码是分布式计算领域的“Hello world”——“wordcount”。 具体内容是通过netcat在指定端口发布信息，由Flink应用程序对端口进行监听，在一定的时间窗口内接收数据并进行相应的词频率统计。实验代码地址[Link]二、实验环境主机： OS：Linux Manjarojava：openjdk1.8scala：2.11.11 Ma
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2024-07-12 16:15:43
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文章目录使用JMH做性能测试BenchmarkModeFork和WarmupState和Scope在java中使用JMH（Java Microbenchmark Harness）做性能测试JMH的全称是Java Microbenchmark Harness，是一个open JDK中用来做性能测试的套件。该套件已经被包含在了JDK 12中。本文将会讲解如何使用JMH来
原创
2022-09-20 06:17:15
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一、WaterMark作用在使用 EventTime 处理 Stream 数据的时候会遇到数据乱序的问题，流处理从 Event(事 件)产生，流经 Source，再到 Operator，这中间需要一定的时间。虽然大部分情况下，传输到 Operator 的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因而导致乱序的产生，特别是使用 Kafka 的时候，多个分区之间的数据无法保证有序
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2023-07-11 17:45:40
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在我们做测试之前，调研了一些已有的大数据平台性能测试报告，比如，雅虎的Streaming-benchmarks，或者Intel的HiBench等等。除此之外，还有很多的论文也从不同的角度对分布式计算平台进行了测试。虽然这些测试case各有不同的侧重点，但他们都用到了同样的两个指标，即吞吐和延迟。吞吐表示单位时间内所能处理的数据量，是可以通过增大并发来提高的。延迟代表处理一条数据所需要的时间，与吞吐
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2024-08-04 20:03:05
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一、背景Flink Job端到端延迟是一个重要的指标，用来衡量Flink任务的整体性能和响应延迟（大部分流式应用，要求低延迟特性）。通过流处理引擎竞品对比，我们发现大部分流计算引擎产品，都在告警监控页面，集成了全链路时延指标展示（直方图）。一些低延时的处理场景，例如用于登陆、用户下单规则检测，实时预测场景，需要一个可度量的Metric指标，来实时观测、监控集群全链路时延情况。二、源码分析来源1、本
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2024-05-01 21:36:09
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商业智能（BI）平台建设实践+用户画像平台建设实践一、BI平台的建设背景 数据平台产品经理要考虑到产品的商业化扩展，在功能模块拆分与权限设计等内容上进行深度思考，便于后续产品的打包售卖。购买商业化BI产品，已经可以满足企业大部分的通用需求，为什么还需自建BI平台？满足更多的业务场景：Saas（Software as a Service
4.3 broker测试 涉及的参数众多，诸如以下：default.replication.factornum.replica.fetchersauto.create.topics.enablemin.insync.replicasunclean.leader.election.enablebroker.racklog.flush.interval.messageslog.flush.inte
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2024-02-25 07:12:10
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说明：测试flink-cep的性能，采用控制变量法，测试环境 为4个节点， 一主三从，从节点参考图1 。图2是测试过程中机器性能观测，flink1是主节点，flink2是从节点之一，通过观测，数据在5G以上 CPU利用率在90%左右，几乎能充分利用，那内存不用说 也是充分利用，网络IO 在高峰时达到6Mb/s ,平均在1Mb/s. 1.其中在Flink Stream上控制的变
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2024-02-02 10:28:16
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组件版本 组件 版本 Java 1.8.251 Scala 1.12.14 Flink
原创
2021-10-08 14:41:50
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作者：张馨予本文从数据传输和数据可靠性的角度出发，对比测试了Storm与Flink在流处理上的性能，并对测试结果进行分析，给出在使用Flink时提高性能的建议。Apache Storm、Apache Spark和Apache Flink都是开源社区中非常活跃的分布式计算平台，在很多公司可能同时使用着其中两种甚至三种。对于实时计算来说，Storm与Flink的底层计算引擎是基于流的，本质上是一条一条
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2024-06-13 09:05:26
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MR，Spark，Flink自开篇第一个程序都是Word Count。那么今天Flink开始目标就是在本地调试出Word Count。所有的语言开篇章都是Hello Word，数据处理引擎也有Hello Word。那就是Word Count。单机安装Flink开始Flink之前先在本机尝试安装一下Flink，当然FLink正常情况下是部署的部署方式。作者比较穷，机器配置太低开不了几个虚拟机。所以只
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2024-03-23 09:02:33
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Apache Flink介绍俗话说知子莫若父，要想了解一门技术就要看官方的介绍。Flink官网对Flink的介绍是这样的：Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has
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2024-05-04 18:18:17
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