【Flink精讲】双流Join之Regular Join(即普通Join)
Regular Join 普通Join 通过条件关联两条实时数据流：动态表Join动态表支持Inner Join、Left Join、Right Join、Full Join。 1. Inner Join(Join)：只有两边数据流都关联上才输出+[L,R] 2. Left Join(Left Outer Join)：只要左流有数据即输出+[L,NULL]，右流数据到达时会产生撤回流-[L,NULL]，并...
【性能调优】local模式下flink处理离线任务能力分析
文章目录 一. flink的内存管理1.Jobmanager的内存模型2.TaskManager的内存模型2.1. 模型说明2.2. 通讯、数据传输方面2.3. 框架、任务堆外内存2.4. 托管内存 3.任务分析 二. 单个节点的带宽瓶颈1. 带宽相关理论2. 使用speedtest-cli 测试带宽3. 任务分析3. 其他工具使用介绍 本文相关讨论 任务说明： 使用local模式运行flink s...
大数据毕设分享 flink大数据淘宝用户行为数据实时分析与可视化
文章目录 0 前言1、环境准备1.1 flink 下载相关 jar 包1.2 生成 kafka 数据1.3 开发前的三个小 tip 2、flink-sql 客户端编写运行 sql2.1 创建 kafka 数据源表2.2 指标统计：每小时成交量2.2.1 创建 es 结果表， 存放每小时的成交量2.2.2 执行 sql ，统计每小时的成交量 2.3 指标统计：每10分钟累计独立用户数2.3.1 创建 es...
【MATLAB源码-第103期】基于simulink的OFDM+16QAM系统仿真，输出误码率和星座图。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 正交频分复用（英语：Orthogonal frequency-division multiplexing, OFDM）有时又称为分离复频调制技术（英语：discrete multitone modulation, DMT），可以视为多载波传输的一个特例，具备高速率资料传输的能力，加上能有效对抗频率选择性衰减，而逐渐获得重视与采用。 OFDM使用大量紧邻的...
【Flink精讲】Flink数据延迟处理
面试题：Flink数据延迟怎么处理？ 将迟到数据直接丢弃【默认方案】将迟到数据收集起来另外处理（旁路输出）重新激活已经关闭的窗口并重新计算以修正结果（Lateness） Flink数据延迟处理方案 用一个案例说明三种处理方式 举个例子：左流跟右流按照5秒的时间窗口进行coGroup操作（按单词进行关联），超过5秒进行丢弃。 结果说明：在Socket数据源输入 "1005000 java" 后，会统计100...
新品出击 | 软网关BLIoTLink免费发布
新品出击|软网关BLIoTLink免费发布 BLIoTLink是一款免费的物联网协议转换软件，可以部署在任何基于Linux OS的系统（Linux、Debian、Ubuntu、FreeRTOS、RT-Thread）中，使用灵活，可以实现数据的采集以及接入网络平台。 BLIoTLink工业物联网协议转换软件 一、 BLIoTLink协议转换软件简介 BLIoTLink是由深圳市钡铼技术有限公司为推进工业物联...
【PID精讲12】基于MATLAB和Simulink的仿真教程
文章目录 写在前面 一、基于Simulink的仿真 1. 新建Simulink模型 2. 保存Simulink模型 3. 建模 4. 运行 二、基于MATLAB的仿真 1. 编码 2. 运行 3. 调整曲线格式 4. 导出图窗 写在前面 第11讲介绍的连续系统的数字PID仿真是基于 Matlab的 M 语言实现的，对于初学者或者工程应用人员来说，可能不是很清楚是怎样实现的？本文以单P仿真为例详细介绍基于...
Flink standalone集群部署配置
文章目录 简介软件依赖部署方案二、安装1.下载并解压2.ssh免密登录3.修改配置文件3.启动集群4.访问 Web UI 简介 Flink独立模式（Standalone）是部署 Flink 最基本也是最简单的方式：所需要的所有 Flink 组件， 都只是操作系统上运行的一个 JVM 进程。独立模式是独立运行的， 不依赖任何外部的资源管理平台； 当然独立也是有代价的： 如果资源不足， 或者出现故障， 没有...
ArrayList与LinkLIst
而是按照一定的策略进行递增。这样可以减少频繁扩容的开销。 元素的添加和删除： 在数组中，添加和删除元素可能涉及到移动其他元素，这可能导致性能开销。在某些情况下，特别是在大量操作的情况下，可能会考虑使用LinkedList，因为在链表中添加和删除元素的开销较小。 // 示例代码import java.util.ArrayList; public class ArrayListExample { publi...
Flink的处理函数
之前的流处理API，无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实都是基于DataStream进行转换的，所以可以统称为DataStream API。 在Flink更底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如map，filter，或者window），而只是提炼出一个统一的“处理”（process）操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作“处理函数”（pro...