could not find implicit value for evidence parameter of type —— Flink Scala API的Type Information参考：Flink docsFlink 源码Error:(.., ..) could not find implicit value for evidence parameter of type...首先，这句

旅行商问题2-OPT算法的并行与优化GCC-6.2.0OpenMPI/2.0.0OpenMp 4.5 (2015-11)介绍废话不多说，查阅下面链接。旅行商问题-百度百科2-OPT贪心算法-百度百科串行2-OPT的思路如下：假如我们有{0, 1, 2, 3, 4, 5}这5个城市，初始路线为0-1-2-3-4-5-0。我们通过两个指针i和k各指向一个城市进行遍历。每次遍历，我们会尝试对当前的**(

Flink中的Watermark是什么？它有什么用？官方文档在流计算中事件的发生时间(Event time)和处理时间(processing time)是两个不同的概念。Flink假设数据到达是乱序的，这是著名流计算模型DataFlow的一个基本假设，也符合我们在分布式系统中的常识。简单地说，就是出于网络延迟等原因，数据到达算子并被处理（processing time）的顺序与数据产生（event

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流计算引擎如何同时实现高性能和状态一致性（exactly once）？谷歌DataFlow平台与Flink的实现方式参考：《The dataflow model: a practical approach to balancing correctness, latency, and cost in massive-scale, unbounded, out-of-order data proces

流计算引擎对分布式状态一致性的保证：Exactly Once, At least Once, At most once流计算系统一般讨论的是端到端(end-to-end)的一致性，也就是系统内部的状态一致性，而不是输出的结果的一致性。输出结果的一致性跟数据库的一致性类似，主要由sink的输出是否支持事务（transaction）决定。分布式系统中常用这么几种语义（semantics）描述系统在经历