Spark Streaming的back pressure 在讲flink的back pressure之前，我们先讲讲Spark Streaming的back pressure。...参数来限制每个 receiver 每秒最大可以接收的记录的数据；对于 Direct Approach 的数据接收，我们可以通过配置 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition...参数来限制每次作业中每个 Kafka 分区最多读取的记录条数。...Web界面中显示的比率，告诉你在这些stack traces中，阻塞在内部方法调用的stack traces占所有的百分比，例如，0.01，代表着100次中有一次阻塞在内部调用。...栗子 在flink的webui 的job界面中可以看到背压。 正在进行的采样 这意味着JobManager对正在运行的tasks触发stack trace采样。默认配置，这将会花费五秒钟完成。
几乎所有的 Flink 应用程序（包括批处理与流处理程序）都需要依赖外部配置参数。...，Commons CLI、argparse4j 在 Flink 中也是支持的。...解析参数 下面我们看一下如何获取配置并导入 ParameterTool 中。...我们已经将参数放在了 ParameterTool 对象中，那现在我们如何从 ParameterTool 对象中获取参数呢？...传递参数 在数据处理的过程中，往往需要给函数传递一些参数，那下面看看有哪些方法可以进行参数的传递？
参数说明 实际的生产环境中可能有这样一些需求，比如： l场景一：有一个 Flink 作业需要将五份数据聚合到一起，五份数据对应五个 kafka topic，随着业务增长，新增一类数据，同时新增了一个...该情况下如何在不重启作业情况下动态感知新扩容的 partition？...针对上面的两种场景，首先需要在构建 FlinkKafkaConsumer 时的 properties 中设置 flink.partition-discovery.interval-millis 参数为非负值...每次获取最新 kafka meta 时获取正则匹配的最新 topic 列表。 l针对场景二，设置前面的动态发现参数，在定期获取 kafka 最新 meta 信息时会匹配新的 partition。... * 需求:使用flink-connector-kafka_2.12中的FlinkKafkaConsumer消费Kafka中的数据做WordCount * 需要设置如下参数: * 1.订阅的主题
本文主要是想说一下flink动态表的思路。主要是可以类比传统数据库的物化视图。...动态表和持续不断查询 动态表flink table api和SQL处理流数据的核心概念。与静态表相比，动态表随时间而变化，但可以像静态表一样查询动态表，只不过查询动态表需要产生连续查询。...下图显示了click事件流（左侧）如何转换为表（右侧）。随着更多点击流记录的插入，生成的表不断增长。 ? 注意：stream转化的表内部并没有被物化。...当将动态表转化为stream或者写入外部系统的时候，需要对修改进行编码。Flink的Table API和SQL支持三种方式来编码动态表的变化。...最近刚更新完flink的Datastream教程，下面是部分截图，后续更新flink table相关教程。欢迎大家加入浪尖知识星球获取～ ? ? ?
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 OpenCV中有很多函数在图像处理时候都有一些参数可以有多个选择，这个时候开发者如果像快速试错，找到最佳的参数组合或者参数类型的时候...OpenCV中通过HighGUI的滚动条提供这样一种方便的调试方法，只是OpenCV官方教程里面滚动条的代码实现比较简单，甚至有些粗糙。...，需要自定义 userdata 表示 是否向事件处理函数传递参数，支持的是无符号类型的指针 滚动条基本用法-动态调整参数 利用滚动条动态调整亮度 首先创建一个输入图像窗口，然后调用createTrackbar...(int pos, void *userdata) 其中pos返回的是当前滚动条滑块的位置，userdata是该方法回调传的用户数据参数。...滚动条进阶用法-参数传递 动态调整图像亮度与对比度 上面这个例子跟OpenCV官方教程上的很类似，缺点是定义一堆全局的临时变量，不是很好的编程习惯。
以下参数都必须/建议设置1.订阅的主题：topic 2.反序列化规则：deserialization 3.消费者属性-集群地址：bootstrap.servers 4.消费者属性-消费者组id(...该情况下如何在不重启作业情况下动态感知新扩容的 partition？...针对上面的两种场景，首先在构建 FlinkKafkaConsumer 时的 properties 中设置flink.partition-discovery.interval-millis 参数为非负值...，表示开启动态发现的开关，及设置的时间间隔。...每次获取最新 kafka meta 时获取正则匹配的最新 topic 列表。 针对场景二，设置前面的动态发现参数，在定期获取 kafka 最新 meta 信息时会匹配新的partition。
Webservice中的方法重载问题 （１）在要重载的WebMethod上打个MessageName标签 比如: [WebMethod(MessageName = "HelloWorld1")]... public class UploadService : System.Web.Services.WebService { ... } 2.无法序列化的对象如何作为参数传递...比如: void TestMethod(MyObject p){ ... } 这里MyObject是一个自定义类，并且无法序列化，如果你的WebService里有这样的方法，那么在浏览...asmx时，会提示“MyObject无法序列化，因为没有无参数的构架函数”之类，解决办法有二个: (a)修改MyObject，使其序列化，但如果MyObject已经封装成程序集(dll)无法修改的话，...MyObject p)修改为 void TestMethod(Object t){ MyObject p = t as MyObject ... } 即把Object做为参数传入
在很多时候系统是提供了多选并且组合提交的操作，这个时候请求就需要动态拼接了，这里举个参考的例子给大家，希望能够让大家明白怎么回事。...比如这里有一个ID列表，通过关联可以拿到对应的所有编号 注意这里的参数名叫做id，是一个参数数组，那么要发出的是这个数组所有元素的组合怎么办呢？...通过lr_save_string和lr_eval_string来动态拼接。...lr_paramarr_idx("id",i),"temp"); lr_save_string(lr_eval_string("{temp1}_{temp}"),"temp1"); } 实现原理就是通过参数数组遍历获取每一个值...，然后累加即可，如果大家需要修改自己的拼接机制，只需要修改 lr_save_string(lr_eval_string("{temp1}_{temp}"),"temp1"); 这里的连接符_下划线即可
，动态参数使用地方最多的一般是在封装的包里，来实现一些丰富的功能，比如最常用requests的包中的get方法。...假设呢，现在也在java中实现一个类似的功能，如何搞呢？ 我们先按照Request对象的属性，在Java中创建一个Request的类，下面是随便写的。...中创建对象的传参的时候是有每个参数是谁的提示。...构造器中传入必选的参数（Builder("method", "url")），其后添加可选参数（.params("1").auth("2")），想配置什么可以动态的添加，更方便的快速创建一个对象。...这样写法非常简洁，容易让别人读懂，那些是必选，那些是可选，也间接的实现了像Python一样，具有动态参数的语法功能。
=[调试端口] 的参数即可。...因此问题就很清楚了：Flink 在判断 TopN 状态的序列化器是否兼容的时候，采用了不合适的对比方法，造成逻辑相同但是生成顺序略有差异的两个 Comparator 被误判为不等（不兼容）。...那么问题解决方法很简单：将这两个逻辑相同的类实例判断为相同即可。 可是问题来了：这两个类实例各自是如何来的呢？又是做什么的呢？为什么需要判断它们两个是否相同呢？...在生成逻辑计划时，还涉及到一个名为“代码生成”的步骤，即将 SQL -> 语法树时，要把逻辑用 Java 代码表达出来，然后通过内置的 Janino 轻量级编译器，在内存中编译为 class 实例并序列化以作为计划的一部分...在代码生成过程中，类名和变量名都是自增生成的，这也是为什么之前我们截图里两个 comparator 的逻辑一样，类名和代码中的变量名类似但不一致的原因。 4.
中如何处理反压问题 Spark Streaming程序中当计算过程中出现batch processing time 大于 batch interval的情况时，(其中batch processing time...为了更好的协调数据接收速率与资源处理能力，Spark Streaming 从v1.5开始引入反压机制（back-pressure），通过动态控制数据接收速率来适配集群数据处理能力。...Spark Streaming反压过程主要是根据JobSchedule反馈作业的执行信息来估算当前的最大处理速度（rate），然后动态地调整Receiver数据接收率。...4、Flink中如何处理反压问题 Flink 在运行时主要由 operators 和 streams 两大组件构成。每个 operator 会消费中间态的流，并在流上进行转换，然后生成新的流。...[swlklcy8pg.png] 上图展示的是两个task之间的数据传输： 记录"A"进入了Flink并且被Task 1处理（省略中间的一些反序列化、Netty接收过程） 记录别序列化到buffer中（
Flink任务延时高，如何入手 在 Flink 的后台任务管理中，我们可以看到 Flink 的哪个算子和 task 出现了反压。最主要的手段是资源调优和算子调优。...Flink的内存管理是如何做的 Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink大量的使用了堆外内存。...Flink中Task如何做到数据交换 在一个 Flink Job 中，数据需要在不同的 task 中进行交换，整个数据交换是有 TaskManager 负责的，TaskManager 的网络组件首先从缓冲...Flink的内存管理是如何做的 Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink大量的使用了堆外内存。...介绍下Flink的序列化 Flink 摒弃了 Java 原生的序列化方法，以独特的方式处理数据类型和序列化，包含自己的类型描述符，泛型类型提取和类型序列化框架。
Flink Streaming Connector Flink是新一代流批统一的计算引擎，它需要从不同的第三方存储引擎中把数据读过来，进行处理，然后再写出到另外的存储引擎中。...具体需要实现一个schema类，定义如何序列化和反序列数据。...另外Flink中也提供了一些常用的序列化反序列化的schema类。例如，SimpleStringSchema，按字符串方式进行序列化、反序列化。...该情况下如何在不重启作业情况下动态感知新扩容的partition？...针对上面的两种场景，首先需要在构建FlinkKafkaConsumer时的properties中设置flink.partition-discovery.interval-millis参数为非负值，表示开启动态发现的开关
为了更好的协调数据接收速率与资源处理能力，Spark Streaming 从v1.5开始引入反压机制（back-pressure）,通过动态控制数据接收速率来适配集群数据处理能力。...它利用自身作为纯数据流引擎的优势来优雅地响应反压问题。下面我们会深入分析 Flink 是如何在 Task 之间传输数据的，以及数据流如何实现自然降速的。...如果没超过池子容量，则会继续留在池子中，减少反复申请的开销。 5.2 Flink 反压机制 下面这张图简单展示了两个 Task 之间的数据传输以及 Flink 如何感知到反压的： ?...记录“A”进入了 Flink 并且被 Task 1 处理。（这里省略了 Netty 接收、反序列化等过程） 记录被序列化到 buffer 中。...如果缓冲池1中有空闲可用的 buffer 来序列化记录 “A”，我们就序列化并发送该 buffer。
发送消息 如何向已经存在的Topic中发送消息呢，当然我们可以API的方式编写代码发送消息。...> Flink Kafka Consumer需要知道如何将Kafka中的二进制数据转换为Java / Scala对象。...和SerializationSchema 的序列化和反序列化的类。...AvroDeserializationSchema 它使用静态提供的模式读取使用Avro格式序列化的数据。...小结 本篇重点是向大家介绍Kafka如何在Flink中进行应用，开篇介绍了Kafka的简单安装和收发消息的命令演示，然后以一个简单的数据提取和一个Event-time的窗口示例让大家直观的感受如何在Apache
，flink 就能接收到数据了 （3）集合数据源 可以直接将 Java 或 Scala 程序中的集合类 转换成 DataStream 数据集，本质上是将本地集合中的数据分发到远端并行执行的节点中。...企业中，大部分都是使用高性能的第三方存储介质和中间件，比如 Kafka，Elasticsearch，RabbitMQ 等。 下面以 Kafka 为例，来说明如何使用 kafka 作为 输入源。...） 引入 maven 配置后，就可以在 Flink 应用工程中创建和使用相应的 Connector了，主要的参数有 kafka topic，bootstrap.servers，zookeeper.connect...，另外 Schema 参数的主要作用是根据事先定义好的 Schema 信息将数据序列化成该 Schema 定义的数据类型，默认是 SimpleStreamSchema，代表从 Kafka 中接入的数据转换成...Flink 中已经实现了大多数主流的数据源连接器，但是 Flink 的整体架构非常开放，用户可以自定义连接器，以满足不同数据源的接入需求。
举一些常用的例子： flink中提供的大量的算子，下面将介绍常用的算子操作方式： map DataStream --> DataStream：输入一个参数产生一个参数，map的功能是对输入的参数进行转换操作...Flink如何实现SQL解析的呢？ ?...Flink中的内存管理是如何做的？...Flink中的序列化是如何做的？ Flink实现了自己的序列化框架，Flink处理的数据流通常是一种类型，所以可以只保存一份对象Schema信息，节省存储空间。...作业参数调优包括：并行度的设置，State的设置，checkpoint的设置。 13. Flink是如何处理反压的？和Spark有什么区别？Storm呢？
开篇导语 Flink将数据sink至Kafka的过程中，在初始化生产者对象FlinkKafkaProducer时通常会采用默认的分区器和序列化器，这样数据只会发送至指定Topic的某一个分区中。...此篇博客所涉及的组件版本 Flink：1.10.0 Kafka：2.3.0 序列化器 在Kafka生产者将数据写入至Kafka集群中时，为了能够在网络中传输数据对象，需要先将数据进行序列化处理，对于初学者来说...Flink中的Kafka序列化器 源码解读 在之前的Flink版中中，自定义Kafka序列化器都是实现KeyedSerializationSchema接口，看一下它的源码： //表示当前接口已经不推荐使用...基于上述知识，我们可以通过实现KafkaSerializationSchema自定义序列化器，以下是一个最简单的自定义序列化器 package lenrnflink; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream...中的Kafka生产者源码FlinkKafkaProducer时发现其多个构造函数，凡是参数中包含FlinkKafkaProducer的都被标记为了deprecated，说明官方已经不推荐使用自定义分区器来进行数据的分区操作
发送消息 如何向已经存在的Topic中发送消息呢，当然我们可以API的方式编写代码发送消息。...>复制代码 Flink Kafka Consumer需要知道如何将Kafka中的二进制数据转换为Java / Scala对象。...和SerializationSchema 的序列化和反序列化的类。...AvroDeserializationSchema 它使用静态提供的模式读取使用Avro格式序列化的数据。...小结 本篇重点是向大家介绍Kafka如何在Flink中进行应用，开篇介绍了Kafka的简单安装和收发消息的命令演示，然后以一个简单的数据提取和一个Event-time的窗口示例让大家直观的感受如何在Apache
1、Type类，方法用Invoke调用的时候就 使用null:表示该方法是无参数的 2、Type类，方法用Invoke调用的时候就 使用new object[] { "肖名" }传递参数:表示该方法是有参数的...System.Linq; using System.Reflection; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace 动态调用类中的方法...("Say");//2、调用这个类中的Say方法，，注意：没有参数！！！...(obj, null); // 当在派生类中重写时，调用具有给定参数的反射的方法或构造函数。...////5、也就是说，调用的方法Say()，是没有参数的，那么在用Invoke调用的时候就 使用null:表示该方法是无参数的 ////3、先写上一个括号，发现，第一个参数是object
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
