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Apache Flink作为领先的分布式流处理框架，其灵活的部署和运行模式是支撑各类实时计算场景的核心基础。本文档系统梳理了Flink的三种主要运行模式——Standalone、YARN与Kubernetes，并重点剖析了生产环境中应用最广泛的YARN集成方案。在此基础上，详细介绍了Flink集群的核心组件角色、三种部署模式（会话模式、单作业模式、应用模式）的差异与适用场景，以及历史服务器的配置与
fink技术总结待续
本文整理自抖音集团电商数据工程师姚遥老师在Flink Forward Asia 2024 分论坛中的分享。
个人博客请访问http://www.x0100.top前言实时大屏（real-time dashboard）正在被越来越多的企业采用，用来及时呈现关键的数据指标。并且在实际操作中，肯定也不会仅仅计算一两个维度。由于Flink的“真·流式计算”这一特点，它比Spark Streaming要更适合大屏应用。本文从笔者的实际工作经验抽象出简单的模型，并简要叙述计算流程（当然大部分都是源码）。数据格式与接
分别对应 jobmamager taskmanager taskslot 由 taskslot 执行任务 每个。时间为 0-10分钟这个窗口内的数据 第二次 为 1-11分钟这个窗口内的数据 以此类推。比如如下为 10分钟一个窗口 然后间隔时间为 1分钟那么 第一次计算的窗口。根据数据条数触发计算 比如如下就是 每来五条计算一次 并且并行度 等于1。根据固定时间确定一个窗口 然后间隔一定的时间触发
【代码】电商风控系统（flink+groovy+flume+kafka+redis，2024年最新值得一看。
水位线 = 12-2 = 10>10(窗口时间) 那么这个时候刚好可以触发计算 12分钟到的那条数据也被包含在了这个窗口。举个例子 当前 窗口时间为10分钟 但是有一条本应该9分钟到的数据 12分钟才到 那么你可以设置。时间为 0-10分钟这个窗口内的数据 第二次 为 1-11分钟这个窗口内的数据 以此类推。比如如下为 10分钟一个窗口 然后间隔时间为 1分钟那么 第一次计算的窗口。允许延迟的时间
dwd层其他的事实表都是从topic_db中去业务数据库一张表的变更数据，按照某些过滤后写入kafka的对应主题，它们处理逻辑相似且较为简单，可以结合配置表动态分流在同一个程序中处理。有点类似我们前面实现DIM层的动态配置。
撤回流是指流式处理过程中，两表join过程中的数据是一条一条跑过来的，即原本可以join到一起的数据在刚开始可能并没有join上。
大规模并行处理的分析型数据库产品。使用场景：一般先将原始数据经过清洗过滤转换后，再导入doris中使用。
本章以模拟一个电商平台的日常订单数据统计系统为设计基础，将电商平台的实时订单通过 Flink 实时流计算能力，按聚合维度实时计算，输出订单流计算结果，再通过监控大屏展示，实时快速撑握电商平台订单数据趋势、分类占比、销量排行等，从而全局了解电商平台业务运行状态，为电商平台高层决策、运营、分析、成长等提供最基础、最实时的数据依据。
惊喜：文末有插件推荐，随着大数据的进一步发展，不管是离线任务量还是实时任务量都变得越来越多，对调度系统的要求也越来越高，不仅要求系统稳定还要求操作简单，上手方便。
Flink电商数仓项目笔记电商实时数仓分层介绍普通的实时计算优先考虑时效性，所以从数据源采集经过实时计算直接得到结果。如此做时效性更好，但是弊端是由于计算过程中的中间结果没有沉淀下来，所以当面对大量实时需求的时候，计算的复用性较差，开发成本随着需求增加直线上升。实时数仓基于一定的数据仓库理念，对数据处理流程进行规划、分层，目的是提高数据的复用性。例如下图：例如：我们在普通实时SparkStrea
项目概要之前我们已经通过动态分流把数据分到了我们想要的位置，为了方便后续内容的讲解方便，所以接下来我们可以把配置表的信息进行导入了，然后通过动态分流的方法，把数据发往对应的kafka主题或者是hbase的维度表中：//配置信息表：CREATE TABLE `table_process` (`source_table` varchar(200) NOT NULL COMMENT '来源表',`ope
DWD层业务数据分流回顾一下之前业务数据的处理；首先把脚本生成的业务数据发送到MySql数据库中，在表gmall0709中可以看到数据：这里就是生成的对应数据表，然后通过Maxwell把数据输入到Kafka中，保存在ods_base_db_m主题中；此时我们需要把这个kafka主题中的数据进行过滤和分流处理，过滤处理很容易，这里我们过滤掉data为空，或者是长度<3的数据内容，当然这个数据过
每个人都应该有一套自己的学习方法，但是在实际的生活中很多人都没有找到，但是无关紧要，一开始我们可以先参照别人的，在以后可以慢慢的养成一套属于自己的学下方法，下面就来分享一篇培训班学员的学习方法，给大家参考参考。一、为什么要学习我的学习方法？也许有童鞋会问:学习方法有很多，你的学习方法有什么过人之处吗？1、我用自己的学习方法把大数据学好了；2、我为科多大数据的学弟学妹们做过现场分享，老师和同学们都对
欢迎关注公众号——《数据三分钟》一线大厂的师兄师姐结合自己的工作实践，将数据知识浅显道来，每天三分钟，助你成为数据达人。还有面试指导和内推机会。这是我写得第一篇关于产品的文章，今天就来讲讲我眼中的电商营销数据分析平台以及我的产品观。电商营销数据分析平台，首先它是一个数据产品，它兼具算力、存储、报表展现、分析于一体；是一款以活动周期数据为主，兼顾日销数据的长周期决策产品；是一个以大数据技术为核心支
欢迎关注公众号——《数据三分钟》一线大厂的师兄师姐结合自己的工作实践，将数据知识浅显道来，每天三分钟，祝你成为数据达人。还有面试指导和内推机会。巧妇难为无米之炊，数据就是营销分析平台的米，每一个分析结论的产出都离不开数据。那么数据到底是怎么获取的，如何一步步走到我们的面前，如何熠熠闪光的展现在一个个报表上？在互联网电商领域，数以亿计的移动终端、PC网页，就是用户与系统交互的数据源泉。1、插一段历史
Flink内存机制深度解析与调优指南 Flink性能问题的根源往往在于内存配置不当而非资源不足。本文剖析了Flink1.20的内存模型架构，重点讲解了TaskManager内存的精细划分：包括框架堆内存、任务堆内存、托管内存、网络内存等核心区域。
flink安装部署、flink-sql写入paimon数据、Java读取flink写入的paimon数据
本文提出一套基于Flink + Fluss + 大模型的实时风控架构：通过 OpenClaw 的 Fluss-hook 插件在14个生命周期节点无侵入采集全链路事件，经Fluss流式存储写入后，由 Flink调用大模型进行语义级风险推理，实现恶意用户识别、工具结果投毒检测、工具调用链风险推理三大场景的秒级告警。
举个栗子，横向位移从0变到3米，纵向速度保持20m/s，起终点加速度都得是零。最近在调车辆横向控制时发现，用五次多项式做换道轨迹配合MPC真是香！今天咱们就抛开复杂的公式推导，直接上代码实战，聊聊怎么用Matlab和CarSim搞联合控制。生成曲线类似S型，加速度连续不会让乘客晕车。基于模型预测控制(mpc)的车辆换道，车辆轨迹跟踪，换道轨迹为五次多项式，matlab与carsim联防控制。基于模
本文档采取总分总的方式，先介绍JobManager的启动顺序，再从启动顺序中拆解每个组件最底层的实现。最后再总结一次JobManager的实现。本文主要介绍standalone模式下的JobManager实现。大部分组件的实现都类似，只是在高可用、executeGraph上会有实现的差异。可以把 JobManager 的启动理解为“先把地基服务准备好，再把三大组件创建并启动”。JobMaster。
本文总结了 Flink 常见的内存异常类型及解决方案，包括： 配置异常：检查内存值合法性、fraction范围和min/max逻辑 堆内存不足：增加总内存或精准调整堆大小 直接内存不足：提高direct/off-heap额度或排查泄漏 元空间不足：增加metaspace配额或检查类加载问题 网络缓冲不足：调整network内存相关参数 容器内存超限：对齐容器限制并预留足够native内存 提供了通
在流计算中，数据是一条条流过的。如果处理一条数据时，需要依赖之前的数据（例如：计算过去一小时的总和、去重、模式匹配），那么这些“之前的数据”或“中间计算结果”就是状态。State是 Flink 实现复杂逻辑的记忆。决定了记忆存哪里（内存快但小，RocksDB 大但需序列化）。Checkpoint是自动化的定期备份，保证故障恢复后的数据一致性。Savepoint是手动的高级备份，用于版本升级和应用迁
继承Partitioner类：在Flink中，通过继承Partitioner类，实现自定义的分区策略。例如，如果要根据某个自定义的规则对数据进行分区，可以在自定义的Partitioner类中重写partition方法，在该方法中实现具体的分区逻辑。注册分区策略：在Flink的DataStream或DataSet API中，通过setPartitioner方法注册自定义的分区策略。
Comsol弱形式求解三维光子晶体能带。在光子学领域，三维光子晶体能带的研究至关重要。而Comsol作为一款强大的多物理场仿真软件，其弱形式求解方法为我们探索三维光子晶体能带提供了有效途径。
从仿真到硬件实验，整个DAB控制的研究过程还是挺有挑战的。通过MPC优化动态特性，抑制回流功率，实现功率均衡，每一步都离不开细致的分析和实验。希望这些内容对大家有所帮助，如果有问题，欢迎交流讨论。
JXQZ.Android 是基于 Xamarin 技术栈开发的 Android 端应用模块，作为 C# 上位机 APP 的重要组成部分，主要用于配合监控西门子 PLC S7-1200 设备。该模块采用 Xamarin.Forms 框架实现跨平台 UI 适配，依托 Xamarin.Essentials 提供的设备功能接口，构建了具备工业设备监控核心能力的移动应用端，可实现设备状态展示、操作控制及异常
最后提醒新手容易踩的坑：生化池的污泥浓度计记得做定期校准，有次半夜报警把值班电工整懵了，结果发现是探头挂上塑料袋了。调试时发现PID参数整定要跟着进水负荷变化走，后来做了个分时段参数表，早中晚用不同参数，比固定参数效果强多了。117-西门子1200PLC博途污水处理控制KTP1200触摸屏画面，污水处理厂程序例程，博图版本V16。117-西门子1200PLC博途污水处理控制KTP1200触摸屏画面
优化算法改进 Matlab麻雀搜索算法，粒子群优化算法，鲸鱼优化算法，灰狼优化算法，黏菌优化算法等优化算法，提供算法改进点。改进后的优化算法也可应用于支持向量机，最小二乘支持向量机，随机森林，核极限学习机，极限学习机，深度置信网络等。Matlab 代码在优化算法的广阔天地里，麻雀搜索算法、粒子群优化算法、鲸鱼优化算法、灰狼优化算法以及黏菌优化算法等犹如璀璨星辰，各放光芒。然而，就像任何技术一样，它
本文摘要： 本文探讨了大数据平台的多租户架构设计与YARN环境实践。在多租户架构方面，提出了三层隔离模型（物理隔离、逻辑隔离和运行时隔离），并展示了租户定义模板，包含资源配额、网络策略、存储隔离和调度策略等配置。在YARN实践部分，详细解析了Capacity Scheduler的队列资源配置方法，包括不同优先级队列的设置（生产/开发/研究/批处理），以及对应的Flink作业提交脚本，根据不同队列动
在本文中，我们深入探讨了Flink的核心概念。首先介绍了Flink的基本概念，包括Flink是什么、其应用场景以及运行环境与部署模式。接着，详细解析了Flink的流批处理模型，流处理中的时间语义、窗口概念，以及批处理与流处理的统一。然后，阐述了Flink的状态管理，包括状态的概念、状态类型和状态后端。之后，讲解了Flink的分布式执行，涉及任务调度与资源分配、数据传输与Shuffle。最后，介绍了
摘要： 本文介绍基于 Flink CDC 3.5 和 Flink 1.20 实现 MongoDB 到 ClickHouse 的实时数据同步方案。传统定时脚本和消息队列中转方式存在延迟高、业务侵入性强等问题，而 Flink CDC 通过监听 MongoDB 的 Change Stream 实现增量捕获、断点续传和 Exactly-Once 语义。文章详细演示了环境搭建（包括 MongoDB 副本集配
需要原理图的朋友可以私信，PCB布板时记得模拟数字地分开，特别是ADC参考电压那路要单独处理。最近在搞STM32F103多串口项目的时候，发现这老伙计虽然年纪大了但干活还挺利索。四路串口全开还能顺带做ADC采集和PWM输出，实测主频跑到72MHz没掉链子。实测发现电源纹波大的话可以加个软件滤波，比如滑动平均法，手速够快的话直接寄存器操作采样时间拉长。ENABLE()，别问我怎么知道的。四路串口转通
m文件资料包本质上是一系列MATLAB函数和脚本的集合，这些文件以.m为扩展名。它们就像是一个个功能模块，你可以按照自己的需求调用，从而实现复杂的信号处理任务。在计算重建后信号各频带占比的场景下，m文件资料包可以包含读取信号数据、进行频谱分析、划分频带以及计算占比等功能的代码。
Flink JobManager HA机制通过Leader-Standby架构解决单点故障问题，依赖外部HA服务提供领导者选举、服务发现和状态持久化能力。Flink内置ZooKeeper和Kubernetes两种HA实现，前者通用后者云原生。HA数据会持久化到作业进入终态（完成/取消/失败）后被清理。JobResultStore负责归档终态结果并标记未清理作业为dirty条目，运维需关注HA存储目
Flink 2.2版本目前尚未提供Elasticsearch连接器依赖，建议使用稳定版本如1.20/2.0。配置ES Sink时需根据ES版本选择6.x或7.x连接器，核心是通过BulkProcessor实现批量写入。启用checkpoint可保证at-least-once语义，配合deterministic id和upsert可实现类exactly-once效果。关键参数包括flush策略（ma
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