PyTorch人脸识别+Flask连接数据库 文章目录PyTorch人脸识别+Flask连接数据库前言一、flask是什么？二、实验过程1.连接数据库并查询需要的数据2.人脸识别3.使用flask进行展示3.1 路由函数3.2使用模板4.结果展示总结 前言本文介绍了人脸识别的几种基本使用方法，并使用flask框架进行展示。 实验要求： 1.实现一个Flask网页 连接数据库 将单词表打印在网页中。
任务之间的传输形式任务之间的数据传递形式既有默认的，也有自己通过API设定的。forward strategy（One-to-One）一个task的输出只发送给一个task作为输入 如果两个task都在一个JVM中的话，那么就可以避免网络开销一般以下算子就是这样：map/flatmap：使用最多的算子，map是输入一个元素，输出一个元素；flatmap是输入一个元素，输出0个或多个元素。 filt
转载
2024-01-02 10:23:14
76阅读
点击上方“zhisheng”，选择“设为星标”一、状态分类相对于其他流计算框架，Flink 一个比较重要的特性就是其支持有状态计算。即你可以将中间的计算结果进行保存，并提供给后续的计算使用： 具体而言，Flink 又将状态 (State) 分为 Keyed State 与 Operator State。1.1 算子状态算子状态 (Operator State)：顾名思义，状态是和算子进行绑定的，
转载
2024-01-31 11:07:04
246阅读
前言 在上一篇博客Flink原理（二） ——资源一文中已简要说了在Flink集群中资源的分配情况，这篇博客尝试从定义算子之后，任务是如何分配的，以及任务是如何使用资源的。一、Task和Operator Chains Flink会在生成JobGraph阶段，将代码中可以优化的算子优化成一个算子链（Operator Chains）以放到一个task（一个线程）中执行，以减少线程之间的切换
转载
2024-02-12 19:56:57
41阅读
写在前面：我是「云祁」，一枚热爱技术、会写诗的大数据开发猿。昵称来源于王安石诗中一句 [ 云之祁祁，或雨于渊 ] ，甚是喜欢。 写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录，另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。每天都要进步一点点，生命不是要超越别人，而是要超越自己！ (ง •_•)ง 文章目录一、Flink 简介二、Flink 的重要特点2.1 事件驱动型(Event-driven)2
转载
2024-01-08 14:04:38
23阅读
checkPoint保存数据如果一个task在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once)，Flink引入了state和checkpoint。首先区分一下两个概念
state：一个具体的task/operator的状态【state数据默认保存在java的堆内存中】checkpoin
转载
2024-02-24 11:19:11
63阅读
流式计算模型比较分析一、Spark Streaming1.1 Spark概述1.2 Spark Streaming 概述二、Flink2.1 Flink 概述2.2 Flink的基本架构三、Flink和Spark Streaming流式计算对比分析3.1 时间机制3.2 容错机制和一致性语义四、分析总结 一、Spark Streaming1.1 Spark概述Spark是UC Berkeley
转载
2023-07-18 13:19:35
53阅读
Flink CDC1、CDC 简介1.1 什么是CDC CDC 是Change Data Capture（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库 的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录 下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。1.2 CDC 的种类CDC 主要分为基于查询和基于 Binlog 两种方式，我们主要了解一下这两种之间的
转载
2024-09-23 20:50:04
813阅读
Flink VS Spark Streaming 文章目录Flink VS Spark Streaming数据处理模式运行时结构编程模型Flink编程模型Spark Streaming编程模型APIStreaming处理特性对Time的支持对Window的支持生态集成总结 数据处理模式Apache Flink是一个用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据引擎，为数据流上的分
转载
2023-08-30 16:48:18
70阅读
主要介绍基于 Flink 的编程模型，包括 Flink 程序的基础处理语义和基本构成模块，并且和 Spark、Storm 进行比较，Flink 作为最新的分布式大数据处理引擎具有哪些独特的优势呢？Flink 的核心语义和架构模型 我们在讲解 Flink 程序的编程模型之前，先来了解一下 Flink 中的 Streams、State、Time 等核心概念和基础语义，以及 Flink 提供的不同层级的
转载
2024-04-05 10:51:17
37阅读
反压机制（BackPressure）被广泛应用到实时流处理系统中，流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。反压机制就是指系
转载
2024-05-24 23:30:44
43阅读
序since： 2021年5月20日 22:29auth ：Hadi前言从去年年末开始接触使用到NiFi，到现在为止已经将近半年，这里将一下关于ListSFTP类相关组件的使用。NiFi可以当做Flink进行使用，但不是很推荐进行复杂计算的使用，对于我的使用场景来说主要是做数据采集和预处理相关的工作，负责数据流程的第一步，同时也做数据的转换操作比如流式转文件，文件转流式等等。那么获取数据是整个数据
转载
2024-08-10 22:59:44
141阅读
前言随着云数仓技术的不断成熟，数据湖俨然已成为当下最热门的技术之一，而 Apache Hudi 是当下最具竞争力的数据湖格式之一：拥有最活跃的开源社区之一，周活跃 PR 一直维持在 50+ 水平；拥有最活跃的国内用户群之一，目前的 Apache Hudi 钉钉群用户已超过 2200+，国内各大厂商都已经布局 Apache Hudi 生态。Apache Hudi 的活跃度得益于其出色的 file f
?大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流? ?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?文章目录设置游戏环境做好准备怎么做...这个怎
转载
2024-03-22 15:41:22
84阅读
序本文主要研究一下flink如何兼容StormTopology实例@Test
public void testStormWordCount() throws Exception {
//NOTE 1 build Topology the Storm way
final TopologyBuilder builder = new TopologyBuild
转载
2024-05-31 11:58:25
140阅读
1、HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。2、FlaskFlask是一个用Python编写的Web应用程序框架。
转载
2023-08-29 16:57:31
236阅读
数据来源：系统中可以采集到的数据，如用户数据、业务数据等，也包含系统运行时产生的日志数据等。数据采集：不同数据源生成数据类型格式存在差异，在数据采集前可能增加数据总线(如京东JBus)对业务进行解耦，Sqoop和Flume是常用的数据采集工具。Sqoop：用于和关系型数据库进行交互，使用SQL语句在Hadoop和关系型数据库间传送数据，Sqoop使用JDBC连接关系型数据库
转载
2024-05-16 13:06:06
251阅读
实时计算框架对比 - flink，storm，spark 三者的区别我相信有不少的工程师都有着这样的处境，在学flink之前很好奇flink，storm，spark的区别是什么，为什么现在很多企业都在往flink方向转它的优势是什么，为什么不适用storm，为什么不适用spark，在下面的内容中我会为大家解答。希望可以帮助大家，也希望大家看了之后可以提出自己宝贵建议。有限数据集和无限数据集&nbs
转载
2023-07-18 13:14:27
82阅读
1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。①HDFS（分布式文件系统）：HDFS是整个hadoop体系的基础 。功能：负责数据的存储与管理。HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据
转载
2024-01-16 19:25:41
99阅读
Flink 和 Spark 都是基于内存计算、支持实时/批处理等多种计算模式的统一框架1,技术理念不同Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算,基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次,通过分布式数据集RDD进行批量处理,是一种伪实时。 而Flink是基于事件驱动的，它是一个面向流的处理框架, Flink基于每个事件一行一行地流式处理，是真正的流式计算. 另外他也可以基
转载
2023-06-19 06:57:50
306阅读
