社区中有好几个同学问过这样的场景: flink 任务中,source 进来的数据,需要连接数据库里面的字段,再做后面的处理 这里假设一个 ETL 的场景,输入数据包含两个字段 “type, userid....” ,需要根据 type,连接一张 mysql 的配置表,关联 type 对应的具体内容.相对于输入数据的数量,type 的值是很少的(这里默认只有10种), 所以对应配置表就只有10条数据,配置是会定时修改的(比如跑批补充数据),配置的修改必须在一定时间内生效. 实时 ETL,需要用里面

前言 前篇文章 <从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 介绍了 Flink Data Sink,也介绍了 Flink 自带的 Sink,那么如何自定义自己的 Sink 呢?这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去. 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了

前言 前篇文章 <从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 介绍了 Flink Data Sink,也介绍了 Flink 自带的 Sink,那么如何自定义自己的 Sink 呢?这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去. 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了

一.Source 代码地址:https://gitee.com/nltxwz_xxd/abc_bigdata 1.1.flink内置数据源 1.基于文件 env.readTextFile("file://path") env.readFile(inputFormat, "file://path"); 2.基于socket数据源 env.socketTextStream("localhost", 6666, '\n') 3. 基于Collectio

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

  第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 提交方式主要是yarn-per-job,资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定. 标准的Flink任务提交脚本(Generic CLI 模式),从1.11开始,增加了通用客户端模式,参数使用-D <property=value>指定 bin/flink run \ -t yarn-pe

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 简介 Flink-kafka-connector用来做什么? Ka

li,ol.inline>li{display:inline-block;padding-right:5px;padding-left:5px}dl{margin-bottom:20px}dt,dd{line-height:20px}dt{font-weight:700}dd{margin-left:10px}.dl-horizontal{*zoom:1}.dl-horizontal:before,.dl-horizontal:after{display:table;line-height:0;

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 从上图可以看出Flink 中的Time大致分为以下三类: 1.Event Time:Event 真正产生的时间,我们称之为Event Time. 2.Ingestion Time:Event 事件被Source拿到,进入Flink处理引擎的时间,我们称之为Ingestion Time. 3.Window

Flink 学习 项目地址:https://github.com/zhisheng17/flink-learning/ 博客:http://www.54tianzhisheng.cn/tags/Flink/ 项目结构 ├── README.md ├── flink-learning-cep ├── flink-learning-common ├── flink-learning-connectors │   ├── flink-learning-connectors-activemq │   ├

Flink的数据流图的生成主要分为简单执行计划-->StreamGraph的生成-->JobGraph的生成-->ExecutionGraph的生成-->物理执行图.其中前三个(ExecutionGraph的之前都是在client上生成的).ExectuionGraph是JobGraph的并行版本,是在JobManager(master)端生成的.而物理执行图只是一个抽象的概念,其具体的执行是在多个slave上并行执行的. 原理分析 Flink效仿了传统的关系型数据库在运行SQL时

摘要:本文所介绍 Nebula Graph 连接器 Nebula Flink Connector,采用类似 Flink 提供的 Flink Connector 形式,支持 Flink 读写分布式图数据库 Nebula Graph. 文章首发 Nebula Graph 官网博客:https://nebula-graph.com.cn/posts/nebula-flink-connector/ 在关系网络分析.关系建模.实时推荐等场景中应用图数据库作为后台数据支撑已相对普及,且部分应用场景对图数据的

Flink 中可以使用一套 API 完成对有界数据集以及无界数据的统一处理,而无界数据集的处理一般会伴随着对某些固定时间间隔的数据聚合处理.比如:每五分钟统计一次系统活跃用户.每十秒更新热搜榜单等等 这些需求在 Flink 中都由 Window 提供支持,Window 本质上就是借助状态后端缓存着一定时间段内的数据,然后在达到某些条件时触发对这些缓存数据的聚合计算,输出外部系统. 实际上,有的时候对于一些实时性要求不高的.下游系统无法负载实时输出的场景,也会通过窗口做一个聚合,然后再输出下游系统

一.时间管理函数 μC/OS-Ⅲ系统提供一些列时间管理服务函数: 1.OSTimeDly():任务延时n个时钟节拍. 2.OSTimeDlyHMSM():任务延时指定的时间,采用“时:分:秒:毫秒”方式指定. 3.OSTimeDlyResume():恢复被延时的任务.注意,一个任务利用这个函数恢复其他函数时,被恢复任务不知道自己是被其他任务恢复,会任务是延时结束而得到恢复.所以此函数要谨慎使用. 4.OSTimeGet():获取当前时钟节拍计数器的值. 5.OSTimeSet():设置时钟节拍计

一.初始化方法:有五种初始化方法,分别是 + (NSTimer *)timerWithTimeInterval:(NSTimeInterval)ti invocation:(NSInvocation *)invocation repeats:(BOOL)yesOrNo; 使用方法: - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; //初始化一个Invocation对象 NSInvocation * invo = [NSInvocation invocatio

枚举进程模块的方法有很多种,常见的有枚举PEB和内存搜索法,今天,先来看看实现起来最简单的枚举PEB实现获取进程模块列表. 首先,惯例是各种繁琐的结构体定义.需要包含 ntifs.h 和 WinDef.h, 此处不再列出,各位看官根据情况自行添加. typedef PPEB (__stdcall *PFNPsGetProcessPeb)(PEPROCESS pEProcess); typedef ULONG   PPS_POST_PROCESS_INIT_ROUTINE; typedef str

转自:http://blog.csdn.net/droidphone/article/details/8074892 上一篇文章,我介绍了传统的低分辨率定时器的实现原理.而随着内核的不断演进,大牛们已经对这种低分辨率定时器的精度不再满足,而且,硬件也在不断地发展,系统中的定时器硬件的精度也越来越高,这也给高分辨率定时器的出现创造了条件.内核从2.6.16开始加入了高精度定时器架构.在实现方式上,内核的高分辨率定时器的实现代码几乎没有借用低分辨率定时器的数据结构和代码,内核文档给出的解释主要有以下

原文网址:http://my.oschina.net/u/2340880/blog/398598 NSTimer在IOS开发中会经常用到,尤其是小型游戏,然而对于初学者时常会注意不到其中的内存释放问题,将其基本用法总结如下: 一.初始化方法:有五种初始化方法,分别是 + (NSTimer *)timerWithTimeInterval:(NSTimeInterval)ti invocation:(NSInvocation *)invocation repeats:(BOOL)yesOrNo; -

还包含用于大电流驱动的死区发生器 位预分频器是可编程的,并且按存储在TCFG0和TCFG1寄存器中的加载值来分频PCLK 位递减计数器.当递减计数器到达零时,产生定时器中断请求通知CPU定时器操作已经完成.当定时器计数器到达零时,相应的TCNTBn的值将自动被加载到递减计数器以继续下一次操作 对于定时器的使用有两种模式,第一是普通定时第二是PWM输出 先说普通定时,一般定时器的使用流程都会包含这几步 1.       在低功耗寄存器里面启用相应的定时器外设 2.       设置时钟分频比,获取