Flink DataStream API 中的算子
Flink DataStream API 中的算子(Operators)详解 Flink DataStream API 提供了一系列 算子(Operators),用于对流数据进行转换和处理。算子是 Flink 计算逻辑的核心,它们允许开发者对数据流进行 过滤、转换、聚合、分区、窗口操作等。 Flin
Flink DataStream API 高级特性
Flink DataStream API 还有一些高级特性和算子。 转换算子(map()、flatMap()、filter()) 窗口算子(timeWindow()、countWindow()) 状态管理(ValueState、ListState) 事件时间处理(Watermark) 复杂事件处理(
Flink DataStream API
Flink DataStream API 是 Apache Flink 用于处理 流数据(Streaming Data) 的核心 API。它支持有界(Bounded)和无界(Unbounded)数据流,提供了丰富的转换(Transformations)、窗口(Windows)、状态管理(State
Flink 工作流程剖析
Flink 工作流程剖析 Apache Flink 是一个分布式流计算框架,支持高吞吐、低延迟、状态管理,并具备批流一体的特性。 1. Flink 任务执行流程 Flink 作业从代码编写到实际运行的完整流程如下: 用户编写 Flink 作业代码 Flink 编译作业并生成 JobGraph Job
Flink 三种异步IO
在 Flink 中,异步 I/O 主要用于提高外部数据查询(如数据库、缓存、REST API 等)的吞吐量。Flink 提供了三种不同的异步模式: 有序(Ordered Mode) ProcessingTime 无序(Unordered Mode) EventTime 无序(EventTime Un
CNN和DNN
使用 CNN(卷积神经网络) 和 DNN(全连接神经网络) 训练 MNIST 数据集的完整代码,包括: ✅ 数据加载 & 预处理 ✅ CNN 模型定义 & 训练 ✅ DNN 模型定义 & 训练 ✅ 模型评估 & 预测 ✅ 可视化预测结果 📌 代码结构 CNN 模型(用于图像分类,适用于 MNIST
RedisMQ
Redis实现消息队列 Redis 是一种高性能的内存数据存储工具,支持多种数据结构(如 list、set、pub/sub等),使其成为实现轻量级消息队列的理想选择。 本文将详细介绍 Redis 实现消息队列的几种方式,并提供具体的代码示例。 1. 消息队列的实现方式 1.
服务器迁移
服务器迁移与更新日志 原本计划在11月12日写这篇文章,但由于中间遇到了一些杂七杂八的事情,渐渐地把这事儿给忘了。今天突然想起来,干脆先写下,顺便分享一下这段时间的更新和变化。 1. 服务器迁移与面板更换 原来我使用的是腾讯云的 4c4g 配置,但由于续费价格太高(每年要1300元),于是决定更换为
Cassandra 中的压缩策略
在 Cassandra 数据库中,压缩 (Compaction) 是一种优化存储性能和查询效率的重要机制。以下是三种主要的压缩策略及其特点的详细介绍: 1. STCS (Size-Tiered Compaction Strategy) 原理 STCS 是 Cassandra 的默认压缩策略,基于数据
Nexus3
Nexus 3 是一款由 Sonatype 公司开发的仓库管理工具。它是一个用于存储、发布和管理软件组件的集中式仓库,特别适用于 Java 开发人员。Nexus 3 支持 Maven、Gradle 和其他构建工具,并提供了强大的搜索、版本控制和权限管理功能。使用 Nexus 3 可以帮助团队更好地组