目录使用自定义状态序列化器 状态序列化器和模式演化TypeSerializerSnapshot 抽象Flink 如何与 TypeSerializer 和 typeseriizersnapshot 抽象交互堆外状态后端(例如rocksdbstateback后端)堆状态后端(例如 memorystateback、fsstateback )预定义的方便的TypeSerializerSnapsh
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2024-10-10 07:38:34
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文章目录1. Flink 概述1.1. Flink 特点1.2. Flink 和 Spark Streaming 对比2. Filnk 运行架构2.1. Yarn 任务运行流程2.2. Flink 线上部署2.3. Flink 运行组件2.3.1. Flink Client 客户端2.3.2. JobManager 作业管理器2.3.3. ResourceManager 资源管理器2.3.4.
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2024-03-26 20:53:53
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INSERT语法INSERT [LOW_PRIORITY | DELAYED | HIGH_PRIORITY] [IGNORE]
[INTO] tbl_name [(col_name,...)]
VALUES ({expr | DEFAULT},...),(...),...
[ ON DUPLICATE KEY UPDATE col_name=expr, ... ]或：INSERT [LOW_PR
Flink主要有两种基础类型的状态：keyed state 和operator state。 Operator State 对于Operator State(或者non-keyed state)，每个operator state绑定到一个并行operator实例上。在Flink中，Kafka Connector是一个使用Operator State的很好的例子。每个并行Kafka消费者实例维护一个
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2024-03-26 21:53:59
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Flink 为流处理和批处理分别提供了 DataStream API 和 DataSet API。正是这种高层的抽象和 flunent API 极大地便利了用户编写大数据应用。不过很多初学者在看到官方 Streaming 文档中那一大坨的转换时，常常会蒙了圈，文档中那些只言片语也很难讲清它们之间的关系。所以本文将介绍几种关键的数据流类型，它们之间是如何通过转换关联起来的。下图展示了 Flink 中
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2024-05-12 17:05:23
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61:43数组问题引入需求：计算一个班级100人的考试总分；数组的概念数组，就是一种容器，它可以保存多个相同类型的数据；而且数组一旦创建，容量不能更改数组的定义格式数组使用[] 表示；定义格式是：数据类型[] 数组名(变量名) = new 数据类型[数组的容量];int arr[] = new int[10];
int []arr = new int[10];数组的使用数组元素的存取&数组
按照官网给出模板进行搭建 创表create table dwd_pv_realtime(
ip STRING ,
uid STRING ,
oid STRING ,
`day` STRING
) with(
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'flink_test',
'properties.bootstrap.servers' = 'x',
'propertie
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2024-03-27 15:43:58
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实验 1 基于 SequoiaDB 的 Flink 应 Flink API 抽象级别： 从上图中可以看到，Flink 的 Core（也称之为 Runtime ）可运行在常见的资源环境中，如本地 JVM，集群和云平台中。其基础 API 可以看到分为用于流场景的 DataStream 与批场景的 DataSet，基于这两种 API，Flink 又抽象出 Table API 与 CEP 和 ML 等高级
# MySQL JSON Array 展开
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，你经常需要处理数据库中的 JSON 数据。今天，有一位刚入行的小白向你请教如何实现“mysql json array 展开”。在本文中，我将指导你完成这个任务，并且通过详细的步骤和代码示例帮助你理解这个过程。
## 流程概述
首先，让我们来看一下整个流程的步骤，我们可以用一个表格来展示：
```mermaid
原创
2024-04-05 04:14:02
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# Python NumPy Array展开详解
NumPy是Python中一个强大的科学计算库，广泛用于处理多维数组和矩阵。许多数据处理和科学计算任务都需要将复杂的多维数组“展开”成一维数组，本文将深入探讨如何使用NumPy进行数组展开，并提供详细的代码示例。
## 一、NumPy基础
首先，确保已安装NumPy。你可以通过以下命令安装它：
```bash
pip install num
原创
2024-10-14 04:14:35
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# MySQLi fetch_array() 函数详解
## 简介
在编写 PHP 程序时，经常需要将数据库中的数据进行读取和处理。MySQLi 是 PHP 提供的一种与 MySQL 数据库进行交互的扩展库，它提供了一系列的函数来实现数据库的连接、查询、插入、更新等操作。
其中，`mysqli_fetch_array()` 函数是 MySQLi 扩展库中的一个非常重要的函数，它用于从数据库中
原创
2023-09-12 07:19:09
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前言前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector。1、《从0到1学习Flink》—— Data Source 介绍 2、《从0到1学习Flink》—— Data Sink 介绍其中包括了 Source 和 Sink 的，后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink。那么今天要做的事情是啥呢？就是介绍一下 Flink 自带的 E
目录特点Use CaseFlink (最新 1.10 版本) vs Spark (最新 2.4.5)架构运行模式Layered APIs & Component StackDataStream 例子DataSet 例子状态Time、Watermark、Late DataWindowsCheckpointDataStream 的 Sources、Transformations、SinksDa
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2024-05-06 09:34:10
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第1章 简介接上一篇文章，启动TaskManager之后；本篇文章介绍TaskManager向ResourceManager注册Slot，然后提供给JobManager。第2章 具体步骤2.1 启动TaskExecutor org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutor#startTaskExecutorServicesprivate
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2024-03-20 20:55:09
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1.Streaming1.1 Overviewer（1）Data SourcesDataSources 操作 可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 方式将source加入到集群内部中，Flink预先提供了很多Source方法来帮助你来实现数据操作。当然也可以通过实现SourceFunction 的方式来实现非并行数据，或者
文章目录1.Row定义2.常用方法2.1.构造函数2.2.getArity()2.3.getField(int pos)2.4.setField(int pos, Object value)2.5. Row of(Object... values)2.6. copy(Row row)2.7.project(Row row, int[] fields)2.8.Row join(Row first,
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2023-11-02 21:33:52
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导入numpy：import numpy as np一、numpy常用函数1.数组生成函数np.array(x)：将x转化为一个数组np.array(x,dtype)：将x转化为一个类型为type的数组np.zeros(shape)：生成shape维度大小的全0数组np.zeros_like(a)：生成与a各维度大小一致的全0数组np.ones(shape)：生成shape维度大小的全1数组np.
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2024-08-29 21:41:58
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Server System Variables（系统变量）MySQL系统变量(system variables)是指MySQL实例的各种系统变量，实际上是一些系统参数，用于初始化或设定数据库对系统资源的占用，文件存放位置等等，这些变量包含MySQL编译时的参数默认值，或者my.cnf配置文件里配置的参数值。默认情况下系统变量都是小写字母。作用域范围系统变量（system variables）按作用
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2023-09-10 15:17:43
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目录一 注意二 map三 flatMap四 filter五 keyBy六 shuffle七 Connect和Union 八 简单滚动聚合算子九 reduce十 process十一&
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2024-03-31 21:56:54
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Flink（一）概述一.概述1.Flink是什么2.Flink优势3.分层API二.Flink集群1.集群搭建2.三种部署模式3.Yarn结合部署模式3.1 前期准备3.2 Yarn-会话模式3.3 Yarn-单作业模式3.4 Yarn-应用模式三.Flink架构简介1.系统架构2.提交作业流程3.数据流图（StreamGraph）4.并行度5.算子链6.作业图和执行图7.任务（Tasks）和任
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2024-03-24 18:23:08
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