文章目录前言一、参数解释1.MaxOutOfOrderness2.Allowedlateness二、区别说明总结 前言WaterMark参数MaxOutOfOrderness和窗口函数中的Allowedlateness参数区别提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、参数解释1.MaxOutOfOrdernesssource.map(...//省略不必要代码)
// 定义
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2024-06-03 12:57:11
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如今，大数据领域的开源框架（Hadoop，Spark，Storm）都使用的 JVM，当然也包括 Flink。基于 JVM 的数据分析引擎都需要面对将大量数据存到内存中，这就不得不面对 JVM 存在的几个问题：Java 对象存储密度低。一个只包含 boolean 属性的对象占用了16个字节内存：对象头占了8个，boolean 属性占了1个，对齐填充占了7个。而实际上只需要一个bit（1/8字节）就够
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2024-05-05 22:49:44
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The Cisco ASR 1000 is Cisco's new enterprise and service provider router. With this new router comes new caveats and platform restrictions. One of which is the interface counters.The 'show interface
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2019-06-28 21:27:21
894阅读
# Redis Overhead
## Introduction
Redis is an open-source, in-memory data structure store that can be used as a database, cache, and message broker. It is known for its high performance and low laten
原创
2023-09-12 18:09:24
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当我们在使用 Apache Spark 进行分布式计算时，常常会遇到“spark overhead”问题。所谓的“spark overhead”是指由于过多的执行时间被分配给了调度、管理和数据传输等开销，导致实际计算资源的使用效率降低。这篇博文将详细记录解决该问题的过程，帮助大家优化 Spark 作业。
## 环境准备
在解决“spark overhead”问题之前，首先需要准备好开发环境及依
Java 运行时环境包含一个内置的垃圾回收 (GC)进程。在许多其他编程语言中，开发人员需要手动分配和释放内存区域，以便可以重用释放的内存。另一方面，Java 应用程序只需要分配内存。每当内存中的特定空间不再使用时，称为垃圾收集的单独进程会为它们清除内存。垃圾收集手册中更详细地解释了 GC 如何检测内存的特定部分，但您可以相信 GC 能很好地完成它的工作。在GC开销超过极限：java.lang.O
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原创
2024-01-09 09:29:28
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一、问题本质与原因当 JVM 抛出 java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded 时，表明 垃圾回收器（GC）花费了超过 98% 的时间，但仅释放了 不到 2% 的堆内存。核心原因包括：内存泄漏：对象因错误引用长期存活，无法被回收（如静态集合类未清理）。堆内存不足：初始堆（-Xms）或最大堆（-Xmx）设置过小，无法支撑业务需求。代码
flink程序常见问题分析和调优?出现最多的问题就是反压,交通业务卡口数据,早晚高峰时产生,下游的处理速度跟不上上游消费kafka的速度猜测的原因:大量的计算指标 13个指标 算不过来 流控 窗口算子使用的timeWindowAll 非并行算子 只能一个slot反压产生在source,数据最终都会被积压在发生反压上游的算子的本地缓冲区(localbuffer)中,每一个taskmanager
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2024-02-27 14:53:09
340阅读
Zero-overhead Linux is a term that refers to a Linux distribution with minimal resource consumption and system overhead. This means that the operating system has been optimized to run efficiently on h
原创
2024-04-22 10:17:08
90阅读
# Android Profile with Low Overhead
Android profiling is an essential task for developers to optimize their applications and ensure they run smoothly on various devices. However, traditional profilin
原创
2023-10-14 09:55:56
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GC overhead limit exceeded
Spark：01基础环境一、Spark 框架概述二、Spark环境部署测试1、版本与编译2、部署模式3、架构组成4、本地模式（Local）5、集群模式（Standalone）6、HA集群三、Spark应用组成（重点总结放着这了）1、应用组件2、Web监控四、开发环境搭建测试1、创建Maven工程引入依赖2、WordCount开发3、基础模板开发4、TopKey开发三种排序五、Standalone
我们将通过一个示例使用情绪分析 NLP 模型来评估评论（文本）字段是否包含正面或负面情绪。使用公开可用的模型，我们将向你展示如何将该模型部署到 Elasticsearch，并在摄取管道中使用该模型将客户评论分类为正面或负面。情感分析是一种二元分类，其中字段被预测为一个值或另一个值。该预测的概率分数通常介于 0 和 1 之间，分数接近 1 表示预测更自信。这种类型的 NLP 分析可以有效地应用于许多
对于流式数据处理，最大的特点是数据上具有时间的属性特征，Flimk 根据时间产生的位置不同，将时间区分为三种时间语义，分别为事件生成时间（Event Time）、事件接入时 间（Ingestion Time）和事件处理时间（Processing Time）。Event Time：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。Ingestion Time：事件进入 Flink 的时间。Processi
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2024-02-29 23:47:56
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> 本系列每篇文章都是从一些实际的 case 出发，分析一些生产环境中经常会遇到的问题，抛砖引玉，以帮助小伙伴们解决一些实际问题。本文介绍 Flink 时间以及时区问题，分析了在天级别的窗口时会遇到的时区问题，如果对小伙伴有帮助的话，欢迎点赞 + 再看~
本文主要分为两部分：
第一部分（第 1 - 3 节）的分析主要针对 flink，分析了 flink 天级别窗口的中存在的时区问题以及解
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2024-05-21 05:50:23
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GC overhead limit exceeded加大编译内存
原创
2022-12-13 10:25:06
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A.1 Overhead hoist frame gsi_frame_caemodel.py#
# Getting Started with Abaqus: Interactive Edition
#
# Script for frame example
#
#
from abaqus import *
from abaqusConstants import *
session.viewpor
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2021-03-02 08:55:04
128阅读
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这个API相当于把for循环调用https://docs.gl/gl4/glDrawElementsIndirect。https://docs.gl/gl4/glMultiDrawElementsIndirect这个API可以
原创
2023-03-16 13:43:21
100阅读
# Android Studio Profiling with Low Overhead
## Introduction
As an experienced developer, I understand the importance of profiling an Android application to identify performance bottlenecks and opti
原创
2024-01-03 06:07:18
401阅读
事故现场：Error: GC overhead limit exceeded第一反应：数据量是否猛增 ？ select dt,count(*) from ods.ods_x where dt>='2018-03-01' group by dt order by dt desc; 然而并没有第二反应：split字段分布不均 ？ 因为sqoop 抽取的原理是，先求min(split 字
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2023-06-27 23:52:45
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