flink1.8 akka PrimeFaces 2.2.1的错误修复 PrimeFaces 2.2.1已发布。 该版本包括2.2的维护工作，其中包括Ajax Post URL的修复程序，该修复程序以前被URL参数忽略，并且具有选中复选框列的重复记录。 还提供了针对回归问题的修复程序。 可在Changelog上获得更多信息。 MongoDB GORM的第二个里程碑 SpringSourc
简介 Join和coGroup都是flinkSQL中用于连接多个流的算子，但是有一定的区别，推荐能使用coGroup不要使用Join，因为coGroup更强大。下面让我们简单看一下两个算子的用法Window Join DataStream，DataStream→DataStream在给定密钥和公共窗口上连接两个数据流。dataStream.join(otherStream)
.where(
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2024-01-15 22:34:04
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大纲：Flink概述Flink应用场景Flink LayerFlink发展趋势Flink应用程序运行方式Flink和Spark、Storm的对比 1、Flink概述1.1 Flink是什么官网：https://flink.apache.org/Apache Flink is a framework and distributed processing enginefor st
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2023-12-19 21:37:10
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1. 离线批计算与实时流式计算批计算与流式计算，本质上就是对有界流和无界流的计算 YY-批计算 针对有界流；由于在产出计算结果前可以看到整个（完整）数据集，因而如下计算都可以实现：对数据排序，计算全局统计值，对输入数据的整体产出最终汇总聚合报表； YY-流计算 针对无界流；由于永远无法看到输入数据的整体（数据的输入永远无法结束），只能每逢数据到达就进行计算，并
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2024-03-15 08:05:47
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ORM(Object Relationship Managers) 作为开发者与底层数据库技术之间的代理。它本质上让我们使用对象，就像我们通常会做的那样，而不必编写复杂的SQL语句。利用ORM可以在与数据库交互时有效减少编码复杂度。环境准备与示例说明创建一个项目，项目名：go-orm-demo1安装GORM库我们使用go get命令安装jinzhu/gorm:go get -u github.co
在当今大数据处理和实时分析领域，Apache Spark 和 Apache Flink 是两款广泛使用的框架。它们分别专注于批处理和流处理，能够为我们的数据处理需求提供强大的支持。而 Go 语言以其高效性和简洁性，近年来也越来越受到开发者的青睐。本文将围绕“Spark Flink Go”这一主题，指导大家如何在这一生态下解决相关问题。
### 环境准备
为了运行 Spark 和 Flink，我
最近被Spark和Flink的内存管理搞吐了，所以专门整理一下??Spark的内存管理Spark1.6版本之后引入的统一内存管理机制，与静态内存管理机制的区别在于存储内存和执行内存共享同一块空间，可以动态占用对方的空闲区域，统一内存管理的堆内结构如图所示，统一内存管理的堆外内存结构如下图所示：其中最重要的优化在于动态占用机制，其规则如下：设定基本的存储内存和执行内存区域（Spark.storage
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2023-11-06 23:00:33
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总结：
* 1- 体现窗口左闭右开思想（即右端时间重合的数据不参与计算）
* 2- 有序数据的水印窗口标准开始时间 ：时间戳（秒级）// 窗口长度 \* 窗口长度 \* 1000 （这里的整除可以去掉余数）// 如果是秒级，而不是时间戳： 1）start = timestamp - (timestamp - offset + windowSize) % windowSize; 事件时间 - （
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2024-07-24 12:38:41
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本文主要从以下几个方面介绍Flink流处理API——ProcessFunction API (底层API)一、产生背景二、KeyeProcesFunction三、TimerService和定时器（Timers）四、侧输出流（SideOutPut）五、CoProcessFunction版本：scala：2.11.12Kafka：0.8.2.2Flink：1.7.2<dependencies&g
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2024-09-18 12:49:06
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什么能被转化成流？Flink 的 Java 和 Scala DataStream API 可以将任何可序列化的对象转化为流。Flink 自带的序列化器有基本类型，即 String、Long、Integer、Boolean、Array 复合类型：Tuples、POJOs 和 Scala case classes 而且 Flink 会交给 Kryo 序列化其他类型。也可以将其他序列化器和 Flink
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2024-07-28 11:48:55
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FLink-6-Flink多流操作apiFlink多流操作1.split分流操作 （已过时。flink1.12之后删除了）2.分流操作 SideOutput（使用侧流输出）3.connect 连接操作4.Union合并操作5.coGroup协同分组6.Join （未look） Flink多流操作1.split分流操作 （已过时。flink1.12之后删除了）具体示例代码：DataStreamSo
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2024-04-15 10:58:17
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1、环境准备首先，准备 python 虚拟环境。2020年11月3日时的 pyflink 的最高版本为 1.11.2，请开发者按照实际需要或者线上环境要求来指定 pyflink 版本。wget https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/downloads/setup-pyflink-virtual-env.sh
sh
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2024-04-08 14:42:05
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调试Local模式下带状态的Flink任务Flink版本: 1.8.0Scala版本: 2.11Github地址：https://github.com/shirukai/flink-examples-debug-state.git在本地开发带状态的Flink任务时，经常会遇到这样的问题，需要验证状态是否生效？以及重启应用之后，状态里的数据能否从checkpoint的恢复？首先要明确的是，Flink
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2024-03-23 11:03:55
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下载安装下载地址, go语言中文网https://studygolang.com/dl本文以windows为例, 下载 go1.20.6.windows-amd64.msi 这个包如果用默认路径安装会自动配置用户环境变量, 默认go环境变量为C盘目录, 这里作者修改安装地址到 D:\GOSDK.环境变量由于修改了安装目录, 自动配置的环境变量已经无用, 进入系统高级设置>环境变量, 删除用户
Go语言模拟重写是一种常见的开发技术，对于刚入行的小白来说可能会感到有些困惑。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解这个过程，并教会你如何实现它。
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建新的项目文件夹 |
| 步骤二 | 导入需要重写的模块 |
| 步骤三 | 创建新的模块 |
| 步骤四 | 重写原有模块的功能 |
原创
2024-01-17 05:49:19
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初识包管理关于包管理的总结：一个文件夹可以称为一个包。在文件夹（包）中可以创建多个文件。在同一个包下的每个为文件中必须指定 包名称且相同
重点：关于包的分类main包，如果是main包，则必须写一个main函数，此函数就是项目的入口（main主函数）。 编译生成的就是一个可执行文件。非main包，用来将代码进行分类，分别放在不同的包和文件中。注意：调用其他包的功能，需要先 import
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2024-10-29 23:27:04
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Flink 流处理核心APIEnvironmentSource从Java的集合中读取数据从文件读取数据从Socket读取数据从Kafka读取数据自定义数据源TransformmapflatMapfilterkeyByshuffle过时的split和selectconnectunion简单滚动聚合算子reduceprocess对流重新分区的几个算子SinkprintkafkaSinkRedisSi
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2024-04-08 13:29:50
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本文重点介绍开发人员在有状态流处理应用中使用 Flink 的 Keyed State 的函数或算子评估性能时应牢记的3个重要因素。Keyed State 是 Flink 中两种状态中的其中一种，另一种是 Operator State。顾名思义，Keyed State 绑定到键，只适合处理来自 KeyedStream 数据的函数和算子。Operator State 和 Keyed State 之间的
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2024-03-18 20:16:26
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Spark缺点无论是 Spark Streaming还是 Structured Streaming, Spark流处理的实时性还不够,所以无法用在一些对实时性要求很高的流处理场景中。 这是因为 Spark的流处理是基于所谓微批处理( Micro- batch processing)的思想,即它把流 处理看作是批处理的一种特殊形式,每次接收到一个时间间隔的数据才会去处理,所以天生很难在实时性上有所提
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2024-09-04 07:56:15
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当一种新语言或多或少变得流行时 —— 开发人员开始编写基准测试，以展示该语言编写的软件性能，CPU 利用率和内存使用量以及二进制文件的大小等等。在这里，我想在不同的层面上进行一些实验 —— 编程语言的 UX（用户体验），使用这种语言时开发人员的效率，使用它们的容易程度，常见的挫败感，阅读代码的感受。我相信编程语言的 UX 与它们的技术特征一样重要，并且对语言的成功做出了很大的贡献。注意：该文章的其
