1.State概念理解 在Flink中,按照基本类型,对State做了以下两类的划分:Keyed State, Operator State. Keyed State:和Key有关的状态类型,它只能被基于KeyedStream之上的操作,方法所使用.我们可以从逻辑上理解这种状态是一个并行度操作实例和一种Key的对应, <parallel-operator-instance, key>.Operator State:(或者non-keyed state),它是和Key无关的一种状态类型.相应地我…
摘自Apache官网 一.State的基本概念 什么叫State?搜了一把叫做状态机制.可以用作以下用途.为了保证 at least once, exactly once,Flink引入了State和Checkpoint 某个task/operator某时刻的中间结果 快照(snapshot) 程序一旦crash,恢复用的 机器学习模型的参数 二.Flink中包含的State Keyed State和Opreator State 1.Keyed State基于KeyedStream的状态.这个状…
大家好,今天我将跟大家分享一下 Flink 里面的 Checkpoint,共分为四个部分.首先讲一下 Checkpoint 与 state 的关系,然后介绍什么是 state,第三部分介绍如何在 Flink 中使用state,第四部分则介绍 Checkpoint 的执行机制. Checkpoint 与 state 的关系 Checkpoint 是从 source 触发到下游所有节点完成的一次全局操作.下图可以有一个对 Checkpoint 的直观感受,红框里面可以看到一共触发了 569K 次 C…
前言 如果你了解 Apache Flink 的话,那么你应该熟悉该如何像 Flink 发送数据或者如何从 Flink 获取数据.但是在某些情况下,我们需要将配置数据发送到 Flink 集群并从中接收一些额外的数据. 在本文的第一部分中,我将描述如何将配置数据发送到 Flink 集群.我们需要配置很多东西:方法参数.配置文件.机器学习模型.Flink 提供了几种不同的方法,我们将介绍如何使用它们以及何时使用它们.在本文的第二部分中,我将描述如何从 Flink 集群中获取数据. 如何发送数据给 Ta…
1 前言 在时间 Time 那一篇中,介绍了三种时间概念 Event.Ingestin 和 Process, 其中还简单介绍了乱序 Event Time 事件和它的解决方案 Watermark 水位线 (看过多篇文章后,决定喊它水位线,因为窗口触发条件是 Watermark > Window_end_time,有点像水流到达水位线后溢出,当然喊它水印也是可以的,全看个人爱好咯~) 前文请翻 时间 Time 和 Watermark,不过前面介绍比较浅,没能很好领会水位线的概念,所以本篇是作为补充,…
关于HTML中,绝对定位,相对定位的理解...(学习HTML过程中的小记录)   作者:王可利(Star·星星) HTML中 相对定位:position:relative; 绝对定位:position:absolut; 1.相对定位(div与div之间的关系)        body 标签其实就是一个大的盒子,在body里面设置 两个盒子div1 和 div2 ,而且两个盒子都给了它一个相对定位:position:relative;,那么div2 就会相对于 div1 排版,排在div1的下面,…
ArcGIS案例学习笔记-点集中最近点对和最远点对 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com 目的:对于点图层,查找最近的点对和最远的点对 数据: 方法: 1. PointDistance 2. NearestDistancePointPair.PointsToLines 3 FarestDistancePointPair.PointsToLine 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com…
前言 Flink 在流程序中支持不同的 Time 概念,就比如有 Processing Time.Event Time 和 Ingestion Time. 下面我们一起来看看这几个 Time: Processing Time Processing Time 是指事件被处理时机器的系统时间. 当流程序在 Processing Time 上运行时,所有基于时间的操作(如时间窗口)将使用当时机器的系统时间.每小时 Processing Time 窗口将包括在系统时钟指示整个小时之间到达特定操作的所有事…
前言 目前有许多数据分析的场景从批处理到流处理的演变, 虽然可以将批处理作为流处理的特殊情况来处理,但是分析无穷集的流数据通常需要思维方式的转变并且具有其自己的术语(例如,"windowing(窗口化)"."at-least-once(至少一次)"."exactly-once(只有一次)" ). 对于刚刚接触流处理的人来说,这种转变和新术语可能会非常混乱. Apache Flink 是一个为生产环境而生的流处理器,具有易于使用的 API,可以用于…
深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解 2018-08-11 23:49:43 lilong117194 阅读数 5198更多 分类专栏: Deep learning   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/81542667 1. softmax层的作用 通过神经网络解决多分类问题时,最常用的一种方式就是在最后一层…
1.概念 Task(任务):Task是一个阶段多个功能相同的subTask 的集合,类似于Spark中的TaskSet. subTask(子任务):subTask是Flink中任务最小执行单元,是一个Java类的实例,这个Java类中有属性和方法,完成具体的计算逻辑. Operator Chains(算子链):没有shuffle的多个算子合并在一个subTask中,类似于Spark 中的Pipeline. Slot(插槽):Flink 中计算资源进行隔离的单元,一个Slot中可以运行多个subT…
摘自Apache Flink官网 最早的streaming 架构是storm的lambda架构 分为三个layer batch layer serving layer speed layer 一.在streaming中Flink支持的通知时间 Flink官网写了个了解streaming和各种时间的博客 https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101#F2 1.Processing time:执行时候的机器系统时…
 [本篇文章主要是通过一个单词计数的案例学习,来加深对storm的基本概念的理解以及基本的开发流程和如何提交并运行一个拓扑] 单词计数拓扑WordCountTopology实现的基本功能就是不停地读入一个个句子,最后输出每个单词和数目并在终端不断的更新结果,拓扑的数据流如下: 语句输入Spout:  从数据源不停地读入数据,并生成一个个句子,输出的tuple格式:{"sentence":"hello world"} 语句分割Bolt: 将一个句子分割成一个个单词,输…
这篇文章我们继续从源码的角度学习 React JS 中的批量更新 State 的策略,供我们继续深入学习研究 React 之用. 前置文章列表 深入理解 React JS 中的 setState 从源码的角度再看 React JS 中的 setState 从源码的角度看 React JS 中批量更新 State 的策略(上) 1. batchingStrategy 策略 现在我们开始来看 batchingStrategy 的策略定义. 目前 React 中 batchingStrategy 的定…
1.概述 Flink支持有状态计算,根据支持得不同状态类型,分别有Keyed State和Operator State.针对状态数据得持久化,Flink提供了Checkpoint机制处理:针对状态数据,Flink提供了不同的状态管理器来管理状态数据,如MemoryStateBackend. 上面Flink的文章中,有引用word count的例子,但是都没有包含状态管理.也就是说,如果一个task在处理过程中挂掉了,那么它在内存中的状态都会丢失,所有的数据都需要重新计算. 从容错和消息处理的语义…
本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由 Apache Flink PMC,阿里巴巴高级技术专家 孙金城 分享.重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展:Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建:Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用. 一.Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展 1.…
Flink中的时间类型和窗口是非常重要概念,是学习Flink必须要掌握的两个知识点. Flink中的时间类型 时间类型介绍 Flink流式处理中支持不同类型的时间.分为以下几种: 处理时间 Flink程序执行对应操作的系统时间.所有基于时间的操作(例如:时间窗口)都将使用运行相应operator的系统时间.例如:每个小时的处理时间窗口包括在系统时间范围内所有operator接收到的记录.例如:如果应用程序在09:15开始运行,则第一个滚动时间窗口将包括:09:15 – 10:00 之间的处理事件…
前言 Flink 是流式的.实时的 计算引擎 上面一句话就有两个概念,一个是流式,一个是实时. 流式:就是数据源源不断的流进来,也就是数据没有边界,但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行,所以这里面就有一个问题,边界怎么确定? 无非就两种方式,根据时间段或者数据量进行确定,根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界,根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界,Flink 中就是这么划分边界的,本文会详细讲解. 实时:就是数据发送过来之后立马就进行相关的计算,然后将结果输出.这里的计算有两种:…
使用Flink HA功能维护JobManager中组件的生命周期,可以有效的避免因为JobManager 进程失败导致任务无法恢复的情况. 接下来分享下 Flink HA功能的实现 大纲 基于Zookeeper+Hadoop HA功能的实现 HA功能的接口概述 基于Zookeeper实现的HA接口 手工课: 添加个新的组件并使用HA功能维护生命周期 1.基于Zookeeper+Hadoop HA功能的实现 Zookeeper: Zookeeper的结构: /leaderlatch : leade…
今天是五.四青年节,祝大家节日快乐.看着今天这标题就有食欲,夏天到了,醋溜土豆丝和清炒苦瓜适合夏天吃,好吃不上火.这两道菜大部分人都应该吃过,特别是醋溜土豆丝,作为“鲁菜”的代表作之一更是为大众所熟知,醋溜土豆丝,好吃不上火.清炒苦瓜这道菜好啊,更是夏天必备之良菜,其功效在此就不做过多赘述了.言归正传,上篇博客我们从“小弟”中学习了“外观模式”,我们也把“外观模式”戏称为“小弟模式”.今天我们要从醋溜土豆丝和清炒苦瓜的制作过程中来学习一下我们今天博客的主题“模板方法模式”(Template Me…
PHP中MVC学习之ThinkPHP 1.什么是MVC MVC本来是存在于Desktop程序中的,M是指数据模型,V是指用户界面,C则是控制器.使用MVC的目的是将M和V的实现代码分离 MVC是一个设计模式,它强制性的使应用程序的输入.处理和输出分开.使用MVC应用程序被分成三个核心部件:模型.视图.控制器.它们各自处理自己的任务. 2.为什么要使用 MVC 首先,最重要的一点是多个视图能共享一个模型,现在需要用越来越多的方式来访问你的应用程序.由于模型返回的数据没有进行格式化,所以同样的构件能…
前言 前面我简单介绍了Python的Hello World.看到有人问我搞搞Python的Web,一时兴起,就来试试看. 第一篇 VS2013中Python学习笔记[环境搭建] 简单介绍Python环境的搭建过程,以及Hello World的实现. 第二篇 VS2013中Python学习笔记[基础入门] 我简单学习使用了Python的几个基础的知识点. 第一个Web页面 第一步:首先打开VS2013开发工具 ,新建项目,选择Django Project模版. 修改项目名称,可以查看到项目的文件结…
1. 分页案例学习 2. 排序搜索案例学习 3.使用Configuration.cs中的Seed方法 在数据库迁移过程中,使用update-database,会运行seed方法.seed方法能够将初始数据注入数据库. protected override void Seed(SchoolContext context) { var students = new List<Student> { new Student { FirstMidName = "Carson", La…
引言 在过去的十年里, GPU (图形处理单元)已经从特殊硬件(特供)转变成能够在数值计算领域开辟新篇章的高性能计算机设备. 很多算法能够使用拥有巨大的处理能力的GPU来快速运行和处理大数据量.即使在通常的情况下,不可能将图形硬件编程化, 图形硬件也能够加快算法与图像的处理. 举个样例:通常情况下能够用来计算图形差分,模糊图像, 合并图像,甚至是进行图像(或数组)平均值计算. 随后,可编程方式的出现给编程者带来了极大的便利. 可编程方式所提供的新的可能性,更广泛类别的算法能够移植到GPU来运行.…
关于 js 中的 call 和 apply使用理解 在学习新的东西时候,碰到以前看过而又不理解,或则记忆不深的地方不妨回头看看书里知识点,有助于加深理解.正所谓--温故而知新. 废话不多说,直接上代码: 第一节:一个简单的例子 function add(a,b){ console.log(a+b); } function sub(a,b){ console.log(a-b); } add.call(sub,3,2); //5 总结:以上代码 定义两个方法,而最后一句话,不妨理解为 sub对象 调…
感谢英文原文作者:https://data-artisans.com/blog/a-practical-guide-to-broadcast-state-in-apache-flink 不过,原文最近好像不能访问了.应该是https://www.da-platform.com/网站移除了blog板块了. 从版本1.5.0开始,Apache FlinkⓇ具有一种新的状态,称为广播状态. 在这篇文章中,我们解释了广播状态是什么,并展示了如何将其应用于评估事件流上的动态模式的应用程序的示例.我们将引导…
GIS案例学习笔记-CAD数据分层导入现有模板实例教程 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com 1. 原始数据: CAD数据 目标模板 2. 任务:分5个图层,导入到对应的模板中 3. 分析: (1)模版属性浏览 (2)模板几何类型分析:点,线,面 (3)图层对应关系分析 4.操作,以绿地图层为例 (1)清空绿地模版 (2)导出绿地图形,结果为线 (3)转为多边形 (4)append到模板,not test数据库模式 (5)计算几何字段,得到面积 联系方…
GIS案例学习笔记-ArcGIS整图大图出图实例教程 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com 1. 通过出图比例尺(1:2000),地图范围测算图纸大小. 图纸大小=地图范围*比例尺=10米*8米 2. 设置页面布局 3. 设置参考比例尺 4.页面布局,调整地图布局   5. 导出地图. 6.由于地图太大,普通图片查看器,例如美图看看,可能不能正确.全部.放大显示.考虑在ps中打开,20个屏幕大小. 7. 出错原因和walkarounds: (1)默认需…
ArcGIS案例学习笔记-中国2000坐标转换实例 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com 目的:西安1980.中国2000.WGS84(GPS)等任意坐标系下高精度相互转换 特点: 1.不同坐标基准,支持ArcGIS数千种坐标系2.高精度,坐标转换理论中最优方法最高精度最大范围,范围可达百公里,精度可达mm级3.支持批处理,所有空间数据,一次处理,整个项目区,整个县,整个城市,整个省,整个国家,全世界,可以一次完成.不用写程序代码.目的:西安1980.…
ArcGIS案例学习笔记-批量裁剪地理模型 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com 功能:空间数据的批量裁剪 优点:1.批量裁剪:任意多个目标数据,去裁剪任意多个原始数据. 项目中一次处理几千个数据,容量达到几10g.2.自动保存:自动分类,自动命名.3.使用简单:只要输入裁剪范围,目标数据,保存位置即可.4.稳定:多个循环,连续运行,不易出错.实际项目中连续运行数天,从未出错,稳定可靠. 模型构建过程 模型运行 联系方式:谢老师,135-4855-43…