后端服务实战之性能优化本文简单介绍下后端服务开发中常用的一些性能优化策略。1、代码优化代码实现是第一位的，特别是一些不合理的复杂实现。如果结合需求能从代码实现的角度，使用更高效的算法或方案实现，进而解决问题，那是最简单有效的。2、数据库数据库的优化，总体上有3个方面：1) SQL调优：除了掌握SQL基本的优化手段，使用慢日志定位到具体问题SQL，使用explain、profile等工具
转载
2023-09-25 06:55:43
89阅读
split 1.DataStream → SplitStream 2.按照指定标准将指定的DataStream拆分成多个流用SplitStream来表示 select 1.SplitStream → DataStream 2.跟split搭配使用，从SplitStream中选择一个或多个流
转载
2023-12-11 19:43:41
43阅读
1.背景介绍大数据技术在过去的几年里取得了显著的发展，成为了企业和组织中不可或缺的一部分。随着数据规模的不断增长，如何有效地处理和分析这些大规模的数据成为了一个重要的挑战。Apache Flink是一个流处理框架，专为处理大规模、实时的数据流而设计。Flink的可伸缩性是其核心特性之一，使其能够有效地处理大规模数据。在本文中，我们将深入探讨Flink的可伸缩性实践与优化，以帮助读者更好地理解和应用
摘要：本文由 bilibili 大数据实时平台负责人郑志升分享，基于对 bilibili 实时计算的痛点分析，详细介绍了 bilibili Saber 实时计算平台架构与实践。本次分享主要围绕以下四个方面：一、实时计算的痛点二、Saber 的平台演进三、结合 AI 的案例实践四、未来的发展与思考一、实时计算的痛点 1.痛点各个业务部门进行业务研发时都有实时计算的需
# 使用Flink与Python的入门指南
Apache Flink 是一个用于大规模数据流处理和批处理的开源框架。它支持多种编程语言，其中包括 Python。本篇文章将帮助你了解如何使用 Python 来实现 Flink 数据处理。本指南将分为几个步骤，下面我们将以表格形式展示这些步骤。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
|------|----
# 使用 Python 开发 Flink 应用的指南
Apache Flink 是一个用于大规模数据处理的开源流处理框架。虽然主流的 Flink 开发主要是使用 Java 和 Scala，但通过 PyFlink，我们也可以使用 Python 来构建 Flink 应用。本文将为你提供一个完整的教程，让你了解如何使用 Python 开发 Flink 应用程序。
## 流程概述
在开始之前，我们需
教程API 教程Python APIPython API 教程本文档是 Apache Flink 的旧版本。建议访问 最新的稳定版本。在该教程中，我们会从零开始，介绍如何创建一个Flink Python项目及运行Python Table API程序。关于Python执行环境的要求，请参考Python Table API环境安装。创建一个Python Table API项目首先，使用您最熟悉的IDE
转载
2023-07-26 11:13:31
225阅读
?今天我们来学习flink中较为基础的DataStream API，DataStream API用来处理流数据。?本博客的API都是python的，根据流数据处理的不同阶段，去官方的pyflink文档中寻找对应的python API 总结而成，如有遗漏的地方，请大家指正。 目录1. 安装pyflink2. DataStream API2.1 DataSources数据输入2.2 DataSteam
转载
2023-07-26 10:54:26
325阅读
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子领域，利用多层神经网络模型来模拟和解决复杂问题。深度学习通过大量数据和强大的计算能力，能够在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得显著的成果。以下是对深度学习技术的详细总结。概述 深度学习（Deep Learning）：是机器学习的一个分支，使用多层神经网络模型来处理和分析数据。 模拟人脑的工作方式，通过多层次的神经网络进行特征提取和模式
转载
2024-08-19 19:59:15
49阅读
一、环境准备工欲善其事，必先利其器。在进行代码的编写之前，先将我们使用的开发环境和工具介绍一下：系统环境为 Windows 10。需提前安装 Java 8。集成开发环境（IDE）使用 IntelliJ IDEA，具体的安装流程参见 IntelliJ 官网。安装 IntelliJ IDEA 之后，还需要安装一些插件——Maven 和Git。Maven 用来管理项目依赖；通过 Git 可以轻松获取我们
转载
2023-10-12 17:12:18
146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
# Java Flink调用Python脚本性能分析
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，广泛用于实时数据处理任务。随着不同编程语言的流行，Java Flink 通常需要调用 Python 脚本来执行数据分析或机器学习任务。本文将讨论这一过程的性能，以及如何有效地在 Java Flink 中调用 Python 脚本，并提供代码示例和可视化图表。
## Flink与Python的集
2. 前端性能优化实战2.1 延迟渲染通常为了加快页面渲染的速度，基础的解决思路是，通过去除页面上除首屏以外的对于用户不可见的信息区块，让页面的DOM节点数更少，DOM树结构更简单，从而达到加快页面下载和渲染速度的目的。然后使用懒加载异步化请求、BigPipe等方案，动态加载这些不可见的信息区块。2.1.1 挑战和困难有些页面是网站重要的主流程页面，承担搜索功能的搜索
转载
2023-12-27 22:59:00
48阅读
Flink和Pyflink在linux的安装部署Python版本查询Pyflink的环境需求Flink的部署jdk8的安装JDK环境配置启动Flink Python版本在安装之前需要查询Python版本，打开终端查询Python版本。python --versionpython3 --version查询Pyflink的环境需求https://ci.apache.org/projects/fli
转载
2023-08-27 09:51:04
261阅读
文章目录01 引言02 History Server03 序列化04 复用对象05 数据倾斜
原创
2022-03-22 11:47:06
1060阅读
本文是《Flink的sink实战》系列的第二篇，《Flink的sink实战之一：初探》对sink有了基本的了解，本章来体验将数据sink到kafka的操作；版本和环境准备本次实战的环境和版本如下：JDK：1.8.0_211Flink：1.9.2Maven：3.6.0操作系统：macOS Catalina 10.15.3 (MacBook Pro 13-inch, 2018)IDEA：2018.3.
转载
2024-03-21 11:25:15
83阅读
目录概述什么是数据流？Flink 程序剖析示例程序Data Sources数据流转换Data SinksIterations执行参数容错控制延迟调试本地执行环境集合数据源迭代器 Data Sink 概述Flink 中的 DataStream 程序是对数据流（例如过滤、更新状态、定义窗口、聚合）进行转换的常规程序。数据流的起始是从各种源（例如消息队列、套接字流、文件）创建的。结果通过 sink 返
转载
2024-06-09 06:43:38
49阅读
本文首先介绍了Spark和Flink的发展背景、基本架构及其设计特点，然后从数据模型、状态处理和编程模型3个角度进行比较优势和限制，最后介绍Spark和Flink的最新发展。 本篇文章属于阿里巴巴Flink系列文章之一。当提及大数据时，我们无法忽视流式计算的重要性，它能够完成强大的实时分析。而说起流式计算，我们也无法忽视最强大的数据处理引擎：Spark和Flink。Apache Spa
转载
2023-10-01 16:41:53
100阅读
前言Flink优化从多方面下手。1、资源配置调优 Flink性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。 &nbs
转载
2024-02-27 23:10:33
40阅读
2018和2019年是大数据领域蓬勃发展的两年，自2019年伊始，实时流计算技术开始步入普通开发者视线，各大公司都在不遗余力地试用新的流计算框架，实时流计算引擎Spark Streaming、Kafka Streaming、Beam和Flink持续火爆。最近Spark社区，来自Databricks、NVIDIA、Google以及阿里巴巴的工程师们正在为Apache Spark 3.0添
转载
2023-07-26 13:38:14
53阅读
