1 概述process function相对于前文所述的map、flatmap、filter算子来说，最大的区别是其让开发人员对数据的处理逻辑拥有更大的自由度；同时，ProcessFunction 继承了RichFunction，因而具备了getRuntimeContext() ，open() ，close()等方法；在不同类型的datastream上，（比如keyed stream、window
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2024-04-30 17:17:28
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试验环境：solr5.3（和线上保持一致，历史功能，所以版本比较旧）jdk1.8idea2018版ant1.9版本solr源码地址：http://archive.apache.org/dist/lucene/solr/ ，记得下载源码 solr-5.3.1-src.tgz 因为源码默认结构试验的ant，所以需要先安装ant1.9，http://ant.apache.org
准备工作本文简述Flink在Linux中安装步骤，和示例程序的运行。需要安装JDK1.8及以上版本。下载地址：下载Flink的二进制包 点进去后，选择如下链接： 解压flink-1.10.1-bin-scala_2.12.tgz，我这里解压到soft目录[root@hadoop1 softpackage]# tar -zxvf flink-1.10.1-bin-scala_2.12.tgz -C
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2024-06-03 20:48:15
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一、Windows服务概述服务与进程Windows服务是指系统自动完成的，不需要和用户交互的过程，可长时间运行的可执行应用程序。这些服务可以在计算机启动时自动启动，可以暂停和重新启动而且不显示任何用户界面。这种服务非常适合在服务器上使用，或任何时候，为了不影响在同一台计算机上工作的其他用户，需要长时间运行功能时使用。还可以在不同于登录用户的特定用户帐户或默认计算机帐户的安全上下文中运行服务。进程是
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2024-03-19 22:15:30
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Flink完全分布式集群安装 - 知乎过程中有很多问题需要摸索，遇到问题请参考上述文档。1.1本地模式部署1.1.1 将压缩包解压[root@master root]# tar -zxvf flink-1.9.1-bin-scala_2.11.tgz -C /usr/local/1.1.2 创建软连接（文件名太长操作不方便，就是改个名）[root@master local]# ln -s flin
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2024-05-27 12:34:14
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Flink实现原理–流执行环境Flink可以支持批和流数据的计算。在实现层面的执行环境上，Flink有两套不同的类来实现批和流的执行环境。本文就来概要分析一下Flink的流执行环境。Flink的执行环境执行环境是对外的应用开发层面的概念，用户在实现Flink数据处理任务时，需要直接使用执行环境的对象和方法来对当前执行环境进行创建和配置。Flink提供了两套执行环境，一套是批执行环境，其父类是：Ex
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2023-10-13 21:43:25
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Windows是处理无限流的核心。Windows将流分成有限大小的“存储桶”，我们可以在其上应用计算。本文档重点介绍如何在Flink中执行窗口，以及程序员如何从其提供的功能中获得最大收益。窗口式Flink程序的一般结构如下所示。第一个段指的是键控流，第二个段指的是非键控流。正如我们所看到的，唯一的区别是keyBy(...) 的键控流调用 window(...)，而非键控流调用window
运行时组件JobManager） 1：控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的 JobManager 所控制执行。 2：JobManager 会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序会包括：作业图 （JobGrap
目录Flink DataStream API概述MapFlatMapFilterKeyByReduceWindowWindowAllWindowReduceIterativeStreamProcessFunctionFlink DataStream API概述用户通过算子能将一个或多个 DataStream 转换成新的 DataStream，在应用程序中可以将多个数据转换算子合并成一个复杂的数据流
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2024-09-18 11:01:25
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<!DOCTYPE html>
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<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>微信JS-SDK</title>
</head>
<body>
<script src="{{ asset('js/jquery-1.11.2.m
目录前言一、AI绘画是什么？二、Stable Diffusion简介二、部署步骤1.克隆代码2.部署环境3. 安装4 一些错误提示的排除总结前言 随着人工智能的不断发展，尤其是chatGPT的成熟，AI绘画也获得了热捧，甚至AI画的太空歌剧院（Midjourney所作）还获得了奖项。 由于
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2024-05-21 14:27:39
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本文将带领大家一起体验一下 Flink 的计算引擎，不需要写代码。没有代码基础有没有关系，只需要按部就班跟着文档的步骤走就可以了。如果还有我没有讲清楚的地方，欢迎留言交流~本地搭建先在本地搭建一个 Flink 环境，官方上给了三个平台的教程，对于大部分人来说，装一个单机版就可以了。不需要在本地搞集群，浪费资源，也没有必要啊。Flink 可以运行在 Linux，Mac OS X 和 Windows
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2024-03-25 11:05:13
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目录本地模式(local)搭建下载flink安装包上传至虚拟机并解压配置环境变量启动flink并测试集群(standalone)模式搭建配置flink-conf.yaml和workers文件flink-conf.yaml文件workers文件masters文件分发集群启动flink集群启动jps查看进程测试集群!!!碰到的坑 本地模式(local)搭建下载flink安装包https://down
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2024-06-19 20:02:53
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定义了窗口分配器，只是知道了数据属于哪个窗口，可以将数据收集起来了；至于收集起来到底要做什么，其实还完全没有头绪。所以在窗口分配器之后，必须再接上一个定义窗口如何进行计算的操作，这就是所谓的“窗口函数”（window functions）。经窗口分配器处理之后，数据可以分配到对应的窗口中，而数据流经过转换得到的数据类型是WindowedStream。这个类型并不是DataStream，所以并不能直
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2023-07-11 17:28:09
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flink 端到端数据一致性 两种方案 1、预写日志： StreamFileSink 2、2pc： 参考 FlinkKafkaProducer 3、幂等性：利用目标端数据库 的主键更新去重StreamFileSink源码分析 1、initializeState 创建bucket 2、invoke bucket写入数据 In-progress ：当前文件正在写入中 3、snapshotState 关
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2024-04-28 20:14:38
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在之前的文章中，我们介绍了Flink的安装部署、基础概念，今天我们来一起学习Flink的核心之一DataStream API。01 分布式流处理基础上图中，我们将整个代码分为了三个部分，即分布式流处理的基本模型：SourceTransformationSink从而，我们可以给出Flink编程框架：// 1. 获取运行环境
final StreamExecutionEnvironment env =
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2024-03-01 15:13:50
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输入的流数据，尽快产生结果在 2 个 event 流上，基于时间进行聚合类的计算提供实时/准实时的警告和通知在多样的数据源中产生关联并分析模式高吞吐、低延迟的处理市场上有多种 CEP 的解决方案，例如 Spark、Samza、Beam 等，但他们都没有提供专门的 library 支持。但是 Flink 提供了专门的 CEP library。二、Flink CEPFlink 为 CEP 提供了专门的
运行起来，在浏览器打开flink页面，如下图，绿框中显示一共有8个Task Slot：之所以会有8个Task Slot，和下图红框中的代码有关，这是段flink框架源码(StreamExecutionEnvironment.java)，入参parallelism是CPU核数，我这里是开了超线程的四核i5处理器，所以parallelism等于8：今天的目标就是修改上图红框中的源码，然后在
Git对本地代码管理及提交一、 下载安装git下载地址 https://git-scm.com/downloads安装过程 直接安装即可二、 配置git1.在本地新建一个文件夹 2.在文件夹内右键选择Git Bas Here初始化名字和邮箱 这是去全局操，操作一次即可!初始化本地版本库 此时，工作空间下出现了.git文件三、 提交代码1添加文件 此时在此工作空间下新建一个txt，控制台输入 git
Git对本地代码管理及提交一、 下载安装git下载地址 https://git-scm.com/downloads安装过程 直接安装即可二、 配置git1.在本地新建一个文件夹 2.在文件夹内右键选择Git Bas Here初始化名字和邮箱 这是去全局操，操作一次即可!初始化本地版本库 此时，工作空间下出现了.git文件三、 提交代码1添加文件 此时在此工作空间下新建一个txt，控制台输入 git
