上下文:我正在写一些东西来处理日志数据，其中涉及将几GB的数据加载到内存中并交叉检查各种内容，查找数据中的相关性并将结果写入另一个文件。(这本质上是加载到Druid.io集群之前的cooking/非规范化步骤。)为了性能和代码简单性，我想避免将信息写入数据库——假设在可预见的future数据量一次处理可以通过给机器增加内存来处理。我的问题是尝试在我的代码中显式删除重复字符串是否是个好主意；如果是这样，什么是好的方法。这些日志文件中的许多值都是完全相同的文本片段(粗略估计，文件中总文本值的大约25%可能是唯一的)。由于我们谈论的是GB数据，虽然ram很便宜并且可以进行交换，但仍然存在限制
Flink实现同时消费多个kafkatopic，并输出到多个topic1.说明2.依赖引用3.方案一：适用于==sinktopic==存在跨集群等kafka生产者配置信息不相同的情况3.1配置文件3.2java代码3.3运行图（ps:为了更好的展示循环中包含算子，将sink算子并行度设为了1，发生了rebalance）4.方案二：适用于输入及输出topic都用属于一个集群的场景4.1配置文件同上4.2Java代码5.业务使用场景：1.说明1）代码使用的flink版本为1.16.1，旧版本的依赖及api可能不同，同时使用了hutool的JSON工具类，两者均可自行更换；2）本次编写的两个方案，均
一.引言ProcessFunction原始执行状态为每个key注册一个较长时间TimeTimer并在这期间将所有对应key的数据都收集起来，到期完成触发。现在接到新的需求，要求判断数据类型，当特殊标识的数据到达后，需要将TimeTimer到期的时间提前。因此需要删掉当前key之前注册的老的TimeTimer，下面铺下自己踩坑的完整过程。二.情景复现1.数据源为了测试数据，我们自定义数据流，其中SourceInfo为CaseClass，包含了key、sendTime与isRealTime三个字段，前两个常规字段，ProcessFunction会根据先到的SourceInfo获取其SendTime
前言js数组去重是比较常见的数组操作方式之一，网上有很多关于数组去重的博客文章，方法各式各样，但有些方法实用性很差，很容易造成不必要的麻烦，所以我们需要去其糟粕取其精华，下面我们就整理一些比较实用的数组去重方法。Methods1：利用双重for循环思路：定义一个新数组，并存放原数组的第一个元素，然后将元素组一一和新数组的元素对比，若不同则存放在新数组中。functionunique(arr){letnewArr=[arr[0]];for(leti=1;ilength;i++){letrepeat=false;for(letj=0;jlength;j++){if(arr[i]===newArr[
目录Apache Flink架构介绍一、Flink组件栈二、Flink运行时架构Apache Flink架构介绍一、Flink组件栈在Flink的整个
总览： importorg.apache.flink.streaming.api.scala._importorg.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironmentimportorg.apache.flink.table.api.EnvironmentSettingsimportorg.apache.flink.table.api.bridge.scala.{StreamTableEnvironment,tableConversions}objectsqlQueryTable{ defmain(args:Array[St
1.版本说明本文档内容基于flink-1.13.x，其他版本的整理，请查看本人博客的flink专栏其他文章。2.Checkpoint2.1.概述Checkpoint使Flink的状态具有良好的容错性，通过checkpoint机制，Flink可以对作业的状态和计算位置进行恢复。参考Checkpointing查看如何在Flink程序中开启和配置checkpoint。2.2.Checkpoint存储当开启checkpointing时，管理的状态会被持久化以保证在任务失败时进行一致性恢复，checkpointing期间的状态持久化位置取决于选择的checkpoint存储。2.3.可用的Checkpoi
Flink部署之Yarn一、环境准备1、Flink是一个分布式的流处理框架，所以实际应用一般都需要搭建集群环境。需要准备3台Linux机器。具体要求如下：系统环境为CentOS7.5版本。安装Java8。安装Hadoop集群，Hadoop建议选择Hadoop2.7.5以上版本。配置集群节点服务器间时间同步以及免密登录，关闭防火墙。三台服务器的具体设置如下：节点服务器1，IP地址为192.168.88.102，主机名为hadoop102。节点服务器2，IP地址为192.168.88.103，主机名为hadoop103。节点服务器3，IP地址为192.168.88.104，主机名为hadoop10
本博客总结为B站尚硅谷大数据Flink2.0调优，Flink性能优化视频中常见故障排除的的笔记总结。1.非法配置异常如果看到从TaskExecutorProcessUtils或JobManagerProcessUtils抛出的IllegalConfigurationException，通常表明存在无效的配置值（例如负内存大小、大于1的分数等）或配置冲突。请重新配置内存参数。2.Java堆空间异常如果报OutOfMemoryError:Javaheapspace异常，通常表示JVMHeap太小。可以通过增加总内存来增加JVM堆大小。也可以直接为TaskManager增加任务堆内存或为JobMan
赶快悄悄的努力起来吧，不苒在这里衷心祝愿各位大佬都能顺利通过面试。面试专栏分享，感觉有用的小伙伴可以点个订阅，不定时更新相关面试题：面试专栏。文章目录Set的基本使用?前言?正文1.Set1.1Set的基本使用1.2Set常见的属相和方法1.3应用场景：使用Set对数组进行去重（去除数组中的重复元素）2.WeakSet2.1区别一：WeakSet中只能存放对象类型2.2区别二：WeakSet对元素的引用是
