文章目录01 基本概念02 工作原理03 优势与劣势04 核心组件05 Watermark 生成器 使用06 应用场景07 注意事项08 案例分析8.1 窗口统计数据不准8.2 水印是如何解决延迟与乱序问题？8.3 详细分析09 项目实战demo9.1 pom依赖9.2 log4j2.properties配置9.3 Watermark水印作业 01 基本概念Watermark 是用于处理事件时间
CPU为了提高执行效率，会在一条指令执行的过程中（比如去内存读数据，读数据的过程相较于CPU的执行速度慢100倍以上，cpu处于等待状态），这个时候cpu会分析接下来的指令是否正在执行的指令相关联，如果不相关，那么cpu就会去执行接下来的指令，这就是造成cpu执行指令乱序问题的原因。怎么证明cpu乱序执行这件事呢借用一位大神的小程序来验证这个问题 &n
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2023-12-12 21:31:19
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一、引言从流媒体的业务特征和TCP，UDP各种特点，UDP在媒体传输方面具有很大优越性，但UDP可靠性需要业务开发这投入大量的人力；相反 tcp 技术成熟，可以复用已稳定的http 服务器技术，不需要投入人力和技术解决可靠性问题，成熟，开发简单，拿来即用。故TCP在传统的流媒体协议还是广泛存在。但实际的网络拥塞，带宽不足，信号衰减会造成tcp 传输的音视频体验很糟糕。对稳定性，实时性，抗弱网抖动性
flink cdc原理与使用1 cdc 介绍1.1 cdc简介与对比1.2 基于日志的 CDC 方案介绍2 基于 Flink SQL CDC 的数据同步方案实践2.1 案例 1 : Flink SQL CDC + JDBC Connector2.2 案例 2 : CDC Streaming ETL2.3 案例 3 : Streaming Changes to Kafka3 Flink SQL C
前面介绍了乱序的概念及去相关,这里开始介绍处理器的乱序执行结构。 1. Buffer的作用去耦合 在顺序执行内核中,指令依次流经各个流水线单元,不需要进行缓存,而为了要能乱序执行,首先需要一个Buffer来缓存还没有执行的指令,然后在这个 Buffer中去调度指令的执行顺序。乱序执行内核的基本模型如
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2018-06-20 19:53:00
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介绍了乱序执行的部分概念，重点介绍了Tomasulo算法。
乱序执行的目的就是尽可能的防止分发停顿，比如真正的写后读相关时，流水线必须停顿。思路就是让相关的指令离独立的指令远一点。乱序执行的条件需要在值的生产者和消费者之间建立通信，这里消费者指的是当前这条指令，生产者指的是在与这条指令相关的指令。寄存器重命名：给每个值一个tag。需要给指令提供缓冲区。保
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2023-10-04 00:08:09
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我们直接从PACS系统里拷贝下来的图像，很多情况下是乱序的，随机命名的。如
原创
2023-06-14 18:01:06
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新入职一家公司有一段时间了，自己负责的是基于Telegram的二次开发，应该也有童鞋用过这个软件，俄罗斯大佬们开发的一款即时通讯类软件，主打安全、高效、快速……在国外用的比较多。这个项目是开源的从c到java全部开源……有兴趣的童鞋可以去看看。
这个项目很大涉及到的东西很多，看看jni目录就知道了，很多底层模块，需要会NDK交叉编
Flink 流处理API1 Environment1.1 getExecutionEnvironment创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。如果程序是独立调用的，则 此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法 返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方 式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环
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2024-08-13 15:01:43
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本章主要针对Flink Time中的Event Time、Ingestion Time、Processing Time以及Watermark进行详细讲解。
1 TimeStream数据中的Time（时间）分为以下3种。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。Processing Time：事件被处理时当前系统的时间。
原创
2022-03-25 14:48:20
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乱码上节说到乱码出现的主要原因，即在进行编码转换的时候，如果将原来的编码识别错了，并进行了转换，就会发生乱码，而且这时候无论怎么切换查看编码的方式，都是不行的。我们来看一个这种错误转换后的乱码，还是用上节的例子，二进制是(16进制表示)：C3 80 C3 8F C3 82 C3 AD，无论按哪种编码解析看上去都是乱码：UTF-8ÀÏÂíWindows-1252ÀÃÂÃGB18030脌脧脗铆B
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2023-08-23 19:50:48
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1.做服务器开发的经常会遇到要分析大量的日志，统计大量数据；这里介绍几种统计日志数据的方法和思路 之前有遇到过要统计几天内的url出现次数的事情，一天有24个gz压缩文件，每个文件大概6G左右，URL的不重复率也很高 使用方法: 1.用shell 解压然后在统计，shell脚本写起来麻烦，统计那一块很多人也不是很熟悉(不也不咋熟悉)，sort又很慢，用下面的方法进行md5转换就更慢了
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2024-06-13 22:21:32
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文章目录应用案例——Top N使用 ProcessAllWindowFunction使用 KeyedProcessFunction 应用案例——Top N窗口的计算处理，在实际应用中非常常见。对于一些比较复杂的需求，如果增量聚合函数无法满足，我们就需要考虑使用窗口处理函数这样的“大招”了。网站中一个非常经典的例子，就是实时统计一段时间内的热门 url。例如，需要统计最近10 秒钟内最热门的两个 u
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2024-02-26 21:56:13
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问题描述近期业务反馈， 开启了 mini-batch 之后， 出现了数据不准的情况， 关掉了 mini-batch 之后， 就正常了， 因此业务方怀疑，是不是 Flink 的 mini-batch 存在 bug ？问题排查初步分析mini-batch 已经在内部大规模使用， 目前没有发现一例和开启 mini-batch 有关， 同时 mini-batch 本质只是将数据进行攒批然后计算， 并没有修
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2023-12-20 06:09:38
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大数据-SparkStreaming（一）SparkStreaming简介SparkStreaming是对于Spark核心API的拓展，从而支持对于实时数据流的可拓展，高吞吐量和
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2023-12-21 17:54:17
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Flink学习笔记-窗口触发和乱序处理Flink窗口函数触发机制out-of-order数据处理通常来讲，由于各种原因，包含但不限于网络、背压，外部系统因素等，事件数据往往不能够及时传输到Flink系统中进行计算，因此，在开启EventTime的前提下，flink提供了一种依据watermark机制结合window来实现对乱序数据的处理的方式。Flink窗口函数触发机制首先，flink窗口...
原创
2021-05-25 09:08:47
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flink 乱序数据处理对于乱序数据，flink window 可以延迟一定的时间来进行触发（设置乱序延迟时间）和窗口触发后相较于当前窗口的最大数据时间，允许当前输入数据迟到一定时间可正常纳入到上一个窗口(设置允许迟到时间),从而规避一定程度的乱序数据影响。BoundedOutOfOrderness 乱序时间如下：如图蓝色窗口大小为10s, 没有设置乱序延迟时间，其中数据类型为Tuple2<
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2024-02-29 23:48:12
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1.最近在用spark读写parquet文件，流程主要是把一个其他格式的大文件(行有序)转成parquet文件，这个parquet实际是包含很多子文件parquet的．然后再用spark读parquet，结果发现行的顺序错乱了．于是检查问题发生的原因．首先说下这边说的顺序主要是说 行顺序．而且这个顺序错乱指的是 子文件间的相对顺序错乱，在单个子文件中的顺序还是不会变的（如果单个子文件没有被进一步拆
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2023-11-20 14:25:32
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一、前言在做数据库作业时遇到的问题。 作业要求： • 实现一个基于嵌套循环策略的两表连接算法 当前难点在于生成的数据时顺序的，我们需要将其数据乱序化。 做这个作业的时候，我切实感受到了大量数据和少量数据的不同。收到时间和内存条件的制约，我们无法将所有数据放到内存中，或者说即使放进去速度也不符合要求的时候，就迫使我们想别的办法。二、思路1、少量数据乱序是有函数的，在Ubuntu中有“shuffle”
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2023-11-29 06:32:10
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乱序执行技术 乱序执行（out-of-orderexecution），是指CPU允许将多条指令不按程序 规定的顺序分开发送给各相应电路单元处理的技术。这样将根据个电路单元的状 态和各指令能否提前执行的具体情况分析后，将能提前执行的指令立即发送给相 应电路单元执行，在这期间不按规定顺序执行指令，然后由重新排列单元将各执 行单元结果按指令顺序重新排列。采用乱序执行技术的目的是为了使CPU内部电
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2023-09-25 22:17:42
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