Flink 是一种分布式数据处理引擎，能够实时计算数据流的每秒事务数（TPS）。在这篇博文中，我们将展示如何在 Flink 中使用 Java 计算 TPS。以下是本指南的结构，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及排错指南。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保所需的环境和依赖已安装：
#### 前置依赖安装
首先，您需要安装 Java 开发工具包（JDK）、Mave
3.1 模块创建和数据准备在UserBehaviorAnalysis下新建一个 maven module作为子项目，命名为NetworkTrafficAnalysis。在这个子模块中，我们同样并没有引入更多的依赖，所以也不需要改动pom文件。在src/main/目录下，将默认源文件目录java改名为scala。将apache服务器的日志文件apache.log复制到资源文件目录src/main/r
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2023-11-16 17:49:12
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最近听到个奇葩需求： Flink SQL 每小时计算最近 1 小时内每 10 秒的最近 1 分钟 TPS这个需求有点绕，举个栗子：
比如 11 点计算：
10:01:10 计算区间： 09:59:10 to 10:01:10 （不包含）
10:01:20 计算区间： 09:59:20 to 10:01:20 （不包含）
10:01:30 计算区间： 09:59:10 to 10:01:30 （不包
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2024-04-10 10:46:46
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# Apache Flink Java TPS 统计
在大数据处理领域，Apache Flink因其高效、分布式的数据流处理能力而广受欢迎。本文将探讨如何使用Flink进行每秒事务数（TPS）的统计，以便有效监测和分析数据流的处理性能。
## 什么是TPS？
TPS（Transactions Per Second）通常用于衡量系统每秒能够处理的事务数量。在大数据处理场景中，监测TPS能够帮助
原创
2024-10-15 04:47:35
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# 计算Java程序的TPS值
在软件开发中，TPS（Transactions Per Second，每秒事务处理能力）是一个重要的性能指标。通过计算程序每秒处理的事务数量，可以评估系统的性能和稳定性。本文将介绍如何使用Java编写一个简单的程序，来计算TPS值，并通过饼状图展示结果。
## TPS计算方法
TPS的计算方法很简单，即每秒钟完成的事务数量。假设我们有一个程序，每个事务的执行时
原创
2024-07-01 04:26:14
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# 计算峰值TPS（每秒事务数）——Java 实现指南
在今天的文章中，我们将一起学习如何在Java中实现“计算峰值TPS”。TPS（Transactions Per Second）是衡量系统处理事务能力的一个重要指标。在高并发的场景下，准确地监测和计算TPS，对于优化系统性能非常重要。
## 流程概述
下面是实现峰值TPS计算的一些基本步骤，接下来我们将详细讨论每一步。
| 步骤 | 描
# 计算Java TPS的方法
## 引言
在Java开发中，我们经常需要评估我们的应用程序的性能。其中一个重要的指标是TPS(Transaction Per Second)，即每秒钟处理的事务数量。通过计算TPS，我们可以了解我们的应用程序在处理高负载时的性能状况，并且可以进行性能优化。
本文将介绍如何计算Java应用程序的TPS，并提供一个示例来解决一个实际的问题。
## 什么是TPS
原创
2023-11-29 13:36:25
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代码package com.zxl.flinkimport org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment/** * flink的流计算的WordCount */object FlinkStreamWordCount { def main(args: Array[String]): Unit
原创
2021-09-16 10:21:40
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代码package com.zxl.flinkimport org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment/** * flink的流计算的WordCount */object FlinkStreamWordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1、
原创
2022-01-18 15:05:35
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使用 Flink 编写处理逻辑时，新手总是容易被林林总总的概念所混淆：为什么 Flink 有那么多的类型声明方式？BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO、Types.STRING 、Types.STRING() 有何区别？TypeInfoFactory 又是什么？TypeInformation.of 和 TypeHint 是如何使用的呢？接下来本文将逐步解密 Flink 的类
一、flink简介flink引入大数据技术框架发展阶段总共有四代，mr-->DAG框架（tez）--->Spark流批处理框架，内存计算（伪实时）-->flink流批处理，内存计算（真正的实时计算）flink vs spark什么是flinkflink是一个分布式，高性能，随时可用的以及准确的流处理计算框架，flink可以对无界数据（流处理）和有界数据（批处理）进行有状态计算（f
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2024-03-03 08:15:40
131阅读
# 计算Redis TPS（Transactions Per Second）
Redis 是一个流行的开源内存数据库，被广泛用于各种应用程序中，包括缓存、队列、会话存储等。在实际应用中，我们经常需要了解 Redis 的性能指标，其中一个重要指标是 TPS（Transactions Per Second），即每秒事务处理量。
本文将介绍如何计算 Redis 的 TPS，以及如何使用代码示例来实现
原创
2024-02-25 07:47:05
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一、稳定性测试TPS怎么计算（1）普通计算公式：TPS= 总请求数 / 总时间按照需求得到基础数据，在2022年第20周，某平台有5万的浏览量，那么总请求数我们可以估算为5万（1次浏览都至少对应1个请求） 总请求数 = 50000请求数 总时间：由于不知道每个请求的具体时间，我们按照普通方法，我们可以按照一天的时间进行计算，总时间 = 1天 = 1 * 24 小时 = 24 * 3600 秒 套入
# Java Flink SQL解析示例教程
在大数据处理领域，Apache Flink是一款强大的开源流处理框架，可以用于处理实时数据流。本文将帮助你理解如何用Java和Flink实现SQL解析的示例。整件事情的流程如下。
## 流程步骤
我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境准备与依赖配置 |
| 2
原创
2024-09-15 06:26:21
79阅读
Flink万物之中Transform算子二如果你看完了上篇算子一，那么这一篇可以暂时先放一放，为什么呢？因为算子学习很枯燥，可以适当结合后面对应的知识点去理解可能会没那么让人看的想睡觉，当然如果你头铁非要看，我也不反对。【摊手.jpg】一、窗口算子1.1 图解关系1.2 开启窗口window与windowAllWindow()经过keyBy的数据流将形成多组数据，下游算子的多个实例可以并行计算。w
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2024-03-28 10:21:18
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Flink核心编程1、Environment Flink Job在提交执行计算时，需要首先建立和Flink框架之间的联系，也就指的是当前的flink运行环境，只有获取了环境信息，才能将task调度到不同的taskManager执行。而这个环境对象的获取方式相对比较简单。批处理环境ExecutionEnvironment benv = ExecutionEnvironment.getExecutio
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2024-03-23 12:49:41
26阅读
第1章 简介本篇文章采用Flink DataStream API完成一次端到端的完成流计算案例，将数据从Kafka抽取，写入Elasticsearch中，并且用kibana动态的展示出来。（客户端=>Web API服务=>Kafka=>Flink=>Elasticsearch=>Kibana）。 第2章 案例设计先定一个简单的需求（就根据当下的疫情情况来做吧）：统计各
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2024-01-04 09:14:53
260阅读
Flink Sql介绍在实际开发过程中，我个人是以Stream API为主，Flink Sql写的不多，这里主要是参考原本项目代码写的，具体的细节，我也不是很熟悉，建议大家可以单独去了解一下Flink Sql；简单来说就是就是先通过Sql语句从对应的数据表（这里主要就是DWM层的订单宽表）来获取所需要的字段数据，形成动态表，然后将动态表再转化为流的形式，再存到ClickHouse中去。 要注意的点
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2023-09-06 13:53:56
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文章目录处理超时事件使用 PatternProcessFunction 的侧输出流使用 PatternTimeoutFunction应用案例处理迟到数据 处理超时事件复杂事件的检测结果一般只有两种：要么匹配，要么不匹配。检测处理的过程具体如下： （1）如果当前事件符合模式匹配的条件，就接受该事件，保存到对应的 Map 中； （2）如果在模式序列定义中，当前事件后面还应该有其他事件，就继续读取事件
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2023-12-25 21:16:11
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文章目录 所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream，得到完全平等的多个子 DataStream使用侧输出流在 Flink 1.13 版本中，已经弃用了.split()方法，取而代之的是直接用处理函数（process function）的侧输出流（side output）。处理函数本身可以认为是一个转换算子，它的输出类型是单一的，处理之后得
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2023-08-22 09:45:14
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