文章目录物理执行图一、Task二、ResultPartition三、ResultSubpartition四、InputGate五、InputChannel物理执行图JobManager根据ExecutionGraph对作业进行调度，并在各个TaskManager上部署任务。这些任务在TaskManager上的实际执行过程就形成了物理执行图。物理执行图并不是一个具体的数据结构，而是描述了流处理任务在集群中的实际执行情况。它包含的主要抽象概念有：Task、ResultPartition、ResultSubpartition、InputGate、InputChannel。一、TaskExecutio

Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第13天啦！学习了flink高级特性和新特性之ProcessFunctionAPI和双流join，主要是解决大数据领域数据从数据增量聚合的问题，以及快速变化中的流数据拉宽问题，即变化中多个数据源合并在一起的问题，结合自己实验猜想和代码实践，总结了很多自己的理解和想法，希望和大家多多交流！Tips："分享是快乐的源泉💧，在我的博客里，不仅有知识的海洋🌊，还有满满的正能量加持💪，快来和我一起分享这份快乐吧😊！喜欢我的博客的话，记得点个红心❤️和小关小注哦！您的支持是我创作的动力！"文章目录Flink学习笔记四、Flink高级特性和新特性2.Proces

1.flinkcdc简介Flink1.11引入了CDC.FlinkCDC是一款基于Flink打造一系列数据库的连接器。Flink是流处理的引擎，其主要消费的数据源是类似于一些点击的日志流、曝光流等数据，但在业务场景中，点击流的日志数据只是一部分，具有更大价值的数据隐藏在用户的业务数据库中。FlinkCDC弥补了Flink读取这些数据的缺陷，能够通过流式的方式读取数据库中的增量变更的日志。1.1应用数据场景CDC1.日志文件数据(appendOn)2.数据库数据(CRUD)1.2同类型产品的对比基于查询的CDC基于日志的CDC开源产品sqoop,kafkajdbc,dataxcanal,flin

本文源码基于Sharding-JDBC4.1.1版本。一、业务背景随着业务并发请求和数据规模的不断扩大，单节点库表压力往往会成为系统的性能瓶颈。公司IT内部营销库存、交易订单、财经台账、考勤记录等多领域的业务场景的日增数据量巨大，存在着数据库节点压力过大、连接过多、查询速度变慢等情况，根据数据来源、时间、工号等信息来将没有联系的数据尽量均分到不同的库表中，从而在不影响业务需求的前提下，减轻数据库节点压力，提升查询效率和系统稳定性。二、技术选型我们对比了几款比较常见的支持分库分表和读写分离的中间件。Sharding-JDBC作为轻量化的增强版的JDBC框架，相较其他中间件性能更好，接入难度更低，

本文将通过使用Flink框架实现实时热门合约需求。实际业务过程中，如何判断合约是否属于热门合约，可以从以下几个方面进行分析，比如：交易数量：合约被调用的次数可以作为其热门程度的指标之一。交易金额：合约处理的资金量也是评判热门程度的重要指标。活跃用户数量：调用合约的用户数量可以反映合约的受欢迎程度。交易频率：合约的调用频率可以反映其热门程度和使用情况。但我们本次目的主要是关于学习FlinkAPI的一些使用，以及在生产过程中，我们应该如何一步一步改进，所以本次我们主要以交易数量作为热门合约的评判标准。通过本文你将学到：如何基于EventTime处理，如何指定Watermark如何使用Flink灵活

博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌🍅文末获取源码联系🍅👇🏻精彩专栏推荐订阅👇🏻不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及文档编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人文章目录1简介意义2技术栈3效果图微博首页情感分析关键词分析热门评论4**推荐阅读**5源码获取：1简介Pytho

专题介绍该专题将会分析LOMCN基于韩版传奇2，使用.NET重写的传奇源码（服务端+客户端），分析数据交互、状态管理和客户端渲染等技术，此外笔者还会分享将客户端部分移植到Unity和服务端用现代编程语言重写的全过程。概览在这一篇文章中，我们将开始分析传奇客户端的2D渲染管线，了解传奇早期的美术资产设计与渲染流程。底层图形接口可能传奇在设计之初没有考虑到跨平台用途，或是为了做到极致性能，开发者直接使用了Direct3D的图形接口进行2D渲染管线的开发，在客户端的MainForm被加载的时候会进行D3D的初始化，开发者封装了DXManager来管理RenderState：//CMain.cspri

基于SpringBoot的班级考勤小程序，考勤是高校管理学生的基本方式，也是考核学生成绩的重要一环。随着高校考勤数量的快速增长，面对大类的考勤数据，人工记录的方式存在很多弊端。手动考勤很有可能出现记录错误、计算错误的情况，传统的考勤记录方式已经不能满足现有的需求，完善高校考勤管理模式势在必行。开发一套基于Vue的班级考勤管理系统，正是为了解决考勤信息管理难的问题，系统化的管理模式可以减轻考勤人员的工作任务，提高考勤效率。系统还支持生成各式各样的图表，让原本枯燥的考勤工作变得简单而有趣。本文详细介绍班级考勤管理系统的设计开发过程，首先查阅大类国内外文献分析考勤系统的存在意义和开发背景，评估出系统

在大数据时代，数据的采集、处理和分析变得尤为重要。业界出现了多种工具来帮助开发者和企业高效地处理数据流和数据集。本文将对比五种流行的数据处理工具：SeaTunnel、DataX、Sqoop、Flume和FlinkCDC，从它们的设计理念、使用场景、优缺点等方面进行详细介绍。1、SeaTunnel简介SeaTunnel是一个分布式、高性能、支持多种数据源之间高效数据同步的开源工具。它旨在解决大数据处理过程中的数据同步问题，支持实时数据处理和批量数据处理，提供了丰富的数据源连接器，包括Kafka、HDFS、JDBC等。使用场景实时数据处理批量数据同步大数据集成优点支持多种数据源高性能、高稳定性灵活

#0简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目毕设分享基于hadoop大数据教育可视化系统(源码+论文)项目获取：https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing基于hadoop和echarts的教育大数据可视化系统一、摘要​在线教育平台现在是教育体系的重要组成部分，在当前大数据时代的背景下，促进教育机构建立统一平台、统一资源管理的数字化教学系统。如何评估系统平台的健康程度、学生的学习体验和在线课程的质量对于课程的教师和学校的管理人员都是非常重要的，这是进行数据分析的主要目的。可视化是一个重要的途径，它能够帮助大数据获得完整的数据图表并挖掘数据的价值，