导读：随着 Flink 在流式计算的应用场景逐渐成熟和流行，如果 Flink 能同时把批量计算的应用场景处理好，就能减少用户在使用 Flink 时开发和维护的成本,并且能够丰富 Flink 的生态。SQL 是批计算中比较常用的工具，所以 Flink 针对于批计算也以 SQL 为主要接口。本次分享主要介绍 Flink 对批处理的设计与 Hive 的集成。主要分为下面三点展开：设计架构项目进展性能测试
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2024-03-10 23:21:49
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Flink的核心特性：1、高吞吐，低延迟2、结果的准确性，提供了事件时间和处理时间，对于乱序事件流仍然提供一致且准确地结果3、精确一次(exactly-once)的状态一致性保证4、可以连接到最常用的存储系统和分布式文件系统5、高可用，本身高可用的设置，再加上从故障中快速恢复和动态扩展任务的能力，能够做到7*24小时全天候运行6、能够更新应用程序代码并将作业迁移到不同的Flink集群，而不会丢失应
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2023-10-23 13:26:19
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在现代数据处理领域，Apache Flink 和 Apache Spark 是两款非常流行的批处理框架。在对比它们的性能时，许多业务场景和技术细节需要考虑。这篇博文将详细记录我们在解决“Flink 批处理和 Spark 批处理性能对比”问题的全过程。
## 问题背景
在数据处理越来越成为企业核心竞争力的今天，选择合适的批处理框架对业务的成功至关重要。Apache Flink 和 Apache
------概括1个低延迟,高吞吐,统一的大数据计算引擎达到毫秒级延迟金融级的数据处理能力 因为:Flink提供了一个Exactly-once(只执行一次)的一致性语义。保证了数据的正确性。flink还提供很多高级的功能。比如它提供了有状态的计算，支持状态管理，支持强一致性的数据语义以及支持Event Time,WaterMark对消息乱序的处理。------大数据计算引擎流式计算: Storm
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2023-12-15 10:28:03
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Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时（Flink Runtime），提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。 流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理。 Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来
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2024-01-29 11:28:09
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Apache Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个 Flink 运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为它们所提供的 SLA（Service-Level-Aggreement）是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once 保证，而批处理需要支持高吞吐、高
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2023-12-11 01:48:18
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概述Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为它们所提供的SLA（Service-Level-Aggreement）是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理
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2023-10-24 15:11:15
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总结：hibernate在进行批量处理不给力的主要原因就是Session中存在缓存，而hibernate的机制就是通过session中的一级缓存去同步数据库，所以当进行批量处理时，缓存中保存的数据量很大时会消耗很大内存资源，造成各种崩溃。 其实平时工作中用到大量的批处理数据还是挺少的，很少遇到有上万条数据的批处理的，但是要是遇到了用hibernate去处理还是很纠结的，然后就去Hibernate
概述Apache Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，它基于同一个Flink流式执行模型（streaming execution model），能够支持流处理和批处理两种应用类型。由于流处理和批处理所提供的SLA(服务等级协议)是完全不相同， 流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理，所以在实现的时候通常是分别给出两
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2023-11-09 18:24:49
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## HBase处理性能提升技巧
Apache HBase是一个分布式、面向列的开源数据库系统，用于处理大规模数据集。在实际应用中，提升HBase的处理性能是非常重要的。本文将介绍一些提升HBase处理性能的技巧，并附带代码示例。
### 1. 数据模型设计
在设计HBase数据模型时，需要考虑以下几点以提升性能：
- **行键设计**：行键的设计影响着数据的读取性能，应尽量避免过长或者过短
原创
2024-02-25 06:28:45
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导读： 做大数据绝对躲不过的一个热门话题就是实时流计算，而提到实时流计算，就不得不提 Spark 和 Flink。Spark 从 2014 年左右开始迅速流行，刚推出时除了在某些场景比 Hadoop MapReduce 带来几十到上百倍的性能提升外，还提出了用一个统一的引擎支持批处理、流处理、交互式查询、机器学习等常见的数据处理场景。凭借高性能和全面的场景支持，Spark 早已成为众多大数据开发者
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2024-08-16 19:44:47
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# MySQL JSON大字段处理性能
在使用MySQL数据库时，我们经常会遇到需要存储和查询大量JSON数据的情况。然而，处理大字段的性能问题一直是MySQL开发者关注的焦点之一。本文将介绍一些提高处理大字段性能的方法，并提供代码示例来说明这些方法的使用。
## 为什么需要处理大字段性能问题？
随着互联网和移动应用的发展，我们经常需要存储和处理大量的JSON数据。这些数据可能包含复杂的结构
原创
2024-02-02 12:02:32
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1. 加大tomcat连接数
在tomcat配置文件server.xml中的<Connector ... />配置中，和连接数相关的参数有：
minProcessors：最小空闲连接线程数，用于提高系统处理性能，默认值为10
maxProcessors：最大连接线程数，即：并发处理的最大请求数，默认值为75
acceptCount：允许的最大连接数，应大于等于maxProces
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精选
2012-10-25 11:21:13
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大数据下批处理性能问题分析优化
原创
2023-06-25 14:46:38
392阅读
闲连接 线程数，用于提高系...
原创
2023-06-13 17:13:37
254阅读
文章目录前言HDFS DataNode高频度...
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2020-01-12 19:08:00
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MySQL之SQL优化篇（二）：SQL性能分析与诊断 在优化之前，学会分析SQL性能十分重要，只有知道影响性能点，才能针对性地去进行优化。上一节：MySQL之SQL优化篇（一）：概述
SQL性能分析的目的 在编写SQL之初，最重要的是完成功能开发，在当时的系统环境和业务环境下，我们“自以为SQL已经最优”（不然也不会写上去）。如果不是因为业务上出现长时间等待或者超时，一般是想不起来要进行SQL
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2024-05-14 17:15:14
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MOD函数索引实战：解决百万级数据分批处理性能瓶颈
问题背景
GreatSQL的MOD函数，大家应该都不陌生，使用MOD函数创建函数索引，是不是很少有人这么用呀，下面听我讲讲使用MOD函数创建函数索引的故事吧。
故事的引子呢，是有这么一个使用场景，为了忽略客户真实的业务，对涉及的表只保留了别名。
SELECT g.*
FROM g
JOIN a ON g.customer_id
大语言模型(LLMs)推理过程中的批处理优化面临显著挑战，这主要源于其推理过程的迭代特性。核心问题在于批处理中的各
1 e: 2 cd MySQL\bin 3 mysql -uroot -proot 4 @pause 1 e: 2 cd JAVA\jdk1.8.0_77\bin 3 javac Hello.java 4 java Hello 5 @pause
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2016-10-27 09:26:00
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