Flink是一个开源的流处理框架，用于处理大量数据流。它最初由柏林工业大学的几名博士生开发，并于2014年加入Apache软件基金会。Flink的主要特点和功能包括： 实时流处理：Flink专为连续的数据流设计，可以实时处理数据，支持高吞吐量和低延迟的数据处理。 批处理能力：除了流处理之外，Flink也可以进行批处理，这使得它可以在一个统一的API下处理有界（批处理）和无界（流处理）的数据。 容错和...

一、FLAML介绍         FLAML (Fast and Lightweight AutoML) 是一个用于自动机器学习（AutoML）的 Python 库，旨在快速且资源效率高地找到机器学习任务的最优模型和其超参数。它由微软研究院开发，适用于广泛的机器学习任务，如分类、回归和时间序列预测。 二、FLAML 的特点包括 效率：FLAML 专注于在有限的计算资源下快速找到高性能模型。易用性：提...

在Apache Spark中进行数据聚合、排序和过滤是常见的数据处理操作。这些操作通常使用Spark的DataFrame或RDD API来实现。以下是如何使用这些API进行这些操作的示例： 1. 数据聚合 使用DataFrame API进行数据聚合： import org.apache.spark.sql.functions._ ...

Apache Flink 的性能优化是一个多方面的任务，涉及硬件资源、算法选择、配置调整等多个层面。以下是一些常见的 Flink 性能优化策略： 1. 资源分配和管理 合理配置 TaskManager 和 JobManager：根据作业的需求和可用资源，合理分配内存和 CPU 给 TaskManager 和 JobManager。 适当的并行度：设置合适的并行度可以显著提高处理效率。并行度过高或过低...

在 Apache Flink 中，状态管理和容错机制是实现可靠数据处理的关键特性。它们确保即使在发生故障的情况下，数据处理也能保持一致性和正确性。以下是这些机制的主要方面： 状态管理 状态类型： Flink 支持多种状态类型，如值状态（ValueState）、列表状态（ListState）、映射状态（MapState）等，用于不同的应用场景。 状态可以是键控（keyed）的，意味着状态与特定的键相关...

在建筑行业，设计师用CAD设计完建筑图纸后，常常需要上传到市、省二级图审平台上，故需要将每张图纸转成PDF文档，并盖电子章（出图章、建造师章和结构章），然后上传图审系统。如果设计师在CAD转PDF时没标明图幅大小（A0，A1，A3，A4？），盖章的人就不得不一张张地打开来查看并盖章，没办法用“批量盖章”的方式。由于图纸量大，往往累成狗。 电子章要批量盖章的前提条件就是：同一批图纸的图幅是相同的，这样，...

1、C++中类成员的访问权限 在C++中，类成员的访问权限是通过访问修饰符来控制的，主要有三种：public、protected和private。 Public（公共）: public成员在任何地方都可以访问。 如果一个类的成员被声明为public，那么这个成员可以在类的内部被访问，类的对象可以直接访问它，继承该类的子类也可以访问。Protected（受保护）: protected成员在类内部和派生类...

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1、虚函数表是针对类的还是针对对象的？同一个类的两个对象的虚函数表是怎么维护的？ 答：虚函数表，或者称为vtable，是针对类的。虚函数表是一个存储类中所有虚函数地址的数组。当我们定义一个类，并在其中声明了虚函数时，编译器就会为这个类生成一个虚函数表。 每一个对象（或者说是实例），只要它的类有虚函数，那么它就会有一个指向这个类的虚函数表的指针。这意味着，同一个类的各个对象，它们的虚函数表指针都指向同一...

Apache Spark和Apache Flink都是流行的大数据处理框架，但它们在设计理念、性能特性以及适用的使用场景上有所不同。以下是Spark和Flink之间的一些主要区别： 处理模型 Spark：最初设计为批处理框架，后来通过Spark Streaming引入了对流处理的支持。但在Spark Streaming中，流处理被模拟为微批处理（micro-batching），即将数据流分割成小批数...