flink在流处理上的source包括以下哪几个

2024-10-12

Flink在流处理上常见的Source和sink操作

flink在流处理上的source和在批处理上的source基本一致.大致有4大类 1.基于本地集合的source(Collection-based-source) 2.基于文件的source(File-based-source) 3.基于网络套接字的source(Socket-based-source) 4.自定义的source(Custom-source) 基于集合的source import org.apache.flink.streaming.api.scala.{StreamExecu

《基于Apache Flink的流处理》读书笔记

前段时间详细地阅读了 <Apache Flink的流处理> 这本书,作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri,国内崔星灿翻译的,这本书非常详细.全面得介绍了Flink流处理,并且以气象数据的例子讲解其中的使用,我把其中一些比较重要的句子做了比较,并且分享给大家.有一些我不是很理解,需要以后慢慢去消化,我就不做详细的展开. 一.传统的数据处理框架 1.1事务型处理企业在日常业务运营过程中会用到各类基于web的应用,通常是业务系统,比如订单.客户系统等等

Flink：动态表上的连续查询

用SQL分析数据流越来越多的公司在采用流处理技术,并将现有的批处理应用程序迁移到流处理或者为新的应用设计流处理方案.其中许多应用程序专注于分析流数据.分析的数据流来源广泛,如数据库交易,点击,传感器测量或物联网设备. Apache Flink非常适合流式分析,因为它提供了事件时间语义支持,恰一次的处理,并同时实现了高吞吐和低延迟.由于这些特性,Flink能够近乎实时地从大量输入流计算确切的和确定性的结果,同时在出现故障时提供恰一次处理的语义. Flink的流处理核心API,DataStream

「漏洞预警」Apache Flink 任意 Jar 包上传导致远程代码执行漏洞复现

漏洞描述 Apache Flink是一个用于分布式流和批处理数据的开放源码平台.Flink的核心是一个流数据流引擎,它为数据流上的分布式计算提供数据分发.通信和容错功能.Flink在流引擎之上构建批处理,覆盖本地迭代支持.托管内存和程序优化.近日有安全研究人员发现apache flink允许上传任意的jar包从而导致远程代码执行. 漏洞级别高危影响范围 Apache Flink <=1.9.1 漏洞复现首先下载Apache Flink 1.9.1安装包并进行解压,之后进入bin文件夹内运行

Plink v0.1.0 发布——基于Flink的流处理平台

Plink是一个基于Flink的流处理平台,旨在基于 [Apache Flink]封装构建上层平台. 提供常见的作业管理功能.如作业的创建,删除,编辑,更新,保存,启动,停止,重启,管理,多作业模板配置等. Flink SQL 编辑提交功能.如 SQL 的在线开发,智能提示,格式化,语法校验,保存,采样,运行,测试,集成 Kafka 等. 由于项目刚刚启动,未来还有很长的路要走,让我们拭目以待. 在 Windows 上部署 Plink Plink 进行独立单机部署,可以在 Windows 上进行

PHP流式上传和表单上传（美图秀秀）

最近需要开发一个头像上传的功能,找了很多都需要授权的,后来找到了美图秀秀,功能非常好用. <?php /** * Note:for octet-stream upload * 这个是流式上传PHP文件 * Please be amended accordingly based on the actual situation */ $post_input = 'php://input'; $save_path = dirname(__FILE__); $postdata = file_get_co

flink的流处理特性

flink的流处理特性: 支持高吞吐.低延迟.高性能的流处理支持带有事件时间的窗口(Window)操作支持有状态计算的Exactly-once语义支持高度灵活的窗口(Window)操作,支持基于time.count.session,以及data-driven的窗口操作支持具有Backpressure功能的持续流模型支持基于轻量级分布式快照(Snapshot)实现的容错一个运行时同时支持Batch on Streaming处理和Streaming处理 Flink在JVM内部实现了自己的

node进阶之用流实现上传文件

内容: 1.文件上传基础 2.node文件处理机制 3.用流实现文件上传 1.文件上传基础前端代码: <form action="localhost:8080/" method="post" enctype="multipart/form-data"> <input type="file" name="f1"> <input type="submit" v

（译）综合指南：通过Ubuntu 16.04上从Source构建来安装支持GPU的Caffe2

(译)综合指南:通过Ubuntu 16.04上从Source构建来安装支持GPU的Caffe2 译者注: 原文来自:https://tech.amikelive.com/node-706/comprehensive-guide-installing-caffe2-with-gpu-support-by-building-from-source-on-ubuntu-16-04/?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg, 不得不说该文作者知识比较丰富,研究比较深入,环境的配置讲解比较详

asp.net core流式上传大文件

asp.net core流式上传大文件首先需要明确一点就是使用流式上传和使用IFormFile在效率上没有太大的差异,IFormFile的缺点主要是客户端上传过来的文件首先会缓存在服务器内存中,任何超过 64KB 的单个缓冲文件会从 RAM 移动到服务器磁盘上的临时文件中. 文件上传所用的资源(磁盘.RAM)取决于并发文件上传的数量和大小. 流式处理与性能没有太大的关系,而是与规模有关. 如果尝试缓冲过多上传,站点就会在内存或磁盘空间不足时崩溃(以上解释来自官网https://docs.mic

把演讲人的桌面、头像、声音合成后推送到指定的直播流平台上；录制电脑桌面、摄像头头像、声音保存为本地视频；适用于讲课老师、医生等演讲内容保存为视频；提供PPT嵌入Winform/WPF解决方案，Winform/WPF 中嵌入 office ppt 解决方案

提供PPT嵌入Winform/WPF解决方案,Winform/WPF 中嵌入 office ppt 解决方案 Winform/WPF 中嵌入 office ppt(powerpoint)解决方案示: 1. 在winform中操作ppt,翻页.播放.退出:显示总页数.当前播放页数 2. 启动播放ppt时录制视频,ESC退出后停止录制 3. 启动播放ppt直播推流,ESC退出后停止推流 4. 录制电脑桌面.摄像头头像.声音保存为本地视频: -- 适用于老师.医生.课件分享等5. 推流:讲演讲人

golang gin框架中实现大文件的流式上传

一般来说,通过c.Request.FormFile()获取文件的时候,所有内容都全部读到了内存.如果是个巨大的文件,则可能内存会爆掉:且,有的时候我们需要一边上传一边处理. 以下的代码实现了大文件流式上传. 还非常不完美,但是可以作为参考: upload.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>up

Flink之流处理理论基础

目录 Introduction to Stateful Stream Processing Traditional Data Infrastructures Stateful Stream Processing The Evolution of Open Source Stream Processing Stream Processing Fundamentals Introduction to dataflow programming Processing infinite streams i

【Flink】流-表概念

title: Flink流-表概念 date: 2017-12-12 14:48:16 categories: technique tags: Flink Flink Streaming Dynamic Table Streaming Concepts Data Streams上的关系查询关系型SQL与stream processing对比如下. SQL Stream Processing 有限元组无限元组完整数据集上的查询无法基于所有数据查询查询会结束查询不会结束 Material

Flink的流处理API(二)

一.Environment 1,getExecutionEnvironment 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境的方式. 2,createLocalEnvironment 返回本地执行环境,需要在调用时指定默认的并行度. val env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment() //parallelism 3,createRemoteEnviro

Apache Flink任意Jar包上传导致远程代码执行漏洞复现

0x00 简介 Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎.Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序,Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序. 0x01 漏洞概述近日,有安全研究员公开了一个Apache Flink的任意Jar包上传导致远程代码执行的漏洞.攻击者只需要自己定制一个恶意jar上传,即可达到攻击目的. 0x02 影响版本 <= 1.9.1(最新版本) 0x03 环境搭建

统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

实现批处理的技术许许多多,从各种关系型数据库的sql处理,到大数据领域的MapReduce,Hive,Spark等等.这些都是处理有限数据流的经典方式.而Flink专注的是无限流处理,那么他是怎么做到批处理的呢? 无限流处理:输入数据没有尽头:数据处理从当前或者过去的某一个时间点开始,持续不停地进行另一种处理形式叫作有限流处理,即从某一个时间点开始处理数据,然后在另一个时间点结束.输入数据可能本身是有限的(即输入数据集并不会随着时间增长),也可能出于分析的目的被人为地设定为有限集(即只分析某

Apache Flink 任意 Jar 包上传致 RCE 漏洞复现

0x00 简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布.数据通信以及容错机制等功能.基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务. 0x01 漏洞概述攻击者可直接在Apache Flink Dashboard页面中上传任意jar包,从而达到远程代码执行的目的. 0x02 影响版本至目前最新版本Apache Flink 1.9.1 漏洞危害: 高危 0x03 环境搭建 kali 192.168.115.43 受害机 wi

Flink运行在yarn上

在一个企业中,为了最大化的利用集群资源,一般都会在一个集群中同时运行多种类型的 Workload.因此 Flink 也支持在 Yarn 上面运行: flink on yarn的前提是:hdfs.yarn均启动修改hadoop的配置参数 vim etc/hadoop/yarn-site.xml <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value&

LOJ116 有源汇有上下界最大流（上下界网络流）

考虑有源汇上下界可行流:由汇向源连inf边,那么变成无源汇图,按上题做法跑出可行流.此时该inf边的流量即为原图中该可行流的流量.因为可以假装把加上去的那些边的流量放回原图. 此时再从原来的源向原来的汇跑最大流.超源超汇相关的边已经流满不会再退流,则下界可以满足,并且在此基础上增广是可以保证原图的流量平衡的.求出的最大流即为原图最大流.因为显然原图最大流=可行流流量+原图新增流量,而可行流流量等于汇到源流量,这部分在跑最大流的时候被退流并计入答案. #include<iostream> #in

flink在流处理上的source包括以下哪几个

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