我在mongo中有一个包含子文档的集合，然后读取xml文件，它们将记录在MongoDB中。每个xml文件都是mongo中的一个文档。我的类(class)publicclassHeader{publicHeader(){Operation=newList();}publicObjectIdId{get;set;}publicInt64Code1{get;set;}publicInt64Code2{get;set;}publicstringName{get;set;}publicListOperations{get;set;}}publicclassOperation{publicOper
我有一个Mongo数据库，其中包含我想并行处理的作业；我想尝试使用并行集合来透明地为我处理线程(并不是说使用线程池会更难)。我想出了这段代码:defrun(stopSignal:SynchronizedQueue[Any])={valqueue=newIterator[Job]{privatevarprevId=newObjectId("000000000000000000000000")defhasNext=stopSignal.isEmpty@tailrecdefnext={valjob=Job.where(_.statuseqsPending)//thisworksbecause
前言使用kafka连接器时：1.作为source端时，接受的消息报文的格式并不是kafka支持的格式，这时则需要自定义Decoding格式。2.作为sink端时，期望发送的消息报文格式并非kafka支持的格式，这时则需要自定义Serialization格式分析待补充步骤待补充
近年来，大多数出现在顶级人工智能会议上的模型都是在多个GPU上训练的，特别是随着基于Transformer的语言模型的提出。当研究人员和工程师开发人工智能模型时，分布式训练无疑是一种常见的做法。传统的单 机单卡模式已经无法满足超大模型进行训练的要求，这一趋势背后有几个原因。模型规模迅速增加。2018年的BERT-Large有3.45亿的参数，2018年的GPT-2有15亿的参数，而2020年的GPT-3有1750亿个参数。很明显，模型规模随着时间的推移呈指数级增长。目前最大的模型已经超过了万亿个参数。而与较小的模型相比，超大型模型通常能提供更优越的性能。数据集规模迅速增加。从GPT-1，GPT
亲爱的小伙伴们，大家好！我是小米，很高兴再次和大家分享一些关于Java编程的有趣技巧和知识。今天，我们将探讨一个有趣且常见的面试问题：如何让两个线程同时执行，而第三个线程必须等待前两个线程结束后才能开始执行呢？这是一个非常实用的问题，也是我们在多线程编程中常常需要解决的情况。在本文中，我将向大家介绍几种方法，让你轻松掌握这个技巧。无需担心，我将尽量以简单明了的方式来解释，让大家能够轻松理解并应对这个问题。让我们开始吧！为什么需要这种线程控制？首先，让我们来了解一下为什么我们需要这种线程控制。在某些情况下，我们可能希望两个线程并行执行某些任务，但在某些特殊情况下，第三个线程必须等待前两个线程的工
分析&回答Flink实现了多种重启策略固定延迟重启策略（FixedDelayRestartStrategy）故障率重启策略（FailureRateRestartStrategy）没有重启策略（NoRestartStrategy）Fallback重启策略（FallbackRestartStrategy）反思&扩展Flink支持不同的重启策略，以在故障发生时控制作业如何重启默认的重启策略：如果没有启用checkpointing，则使用无重启(norestart)策略。如果启用了checkpointing，但没有配置重启策略，则使用固定间隔(fixed-delay)策略如果在工作提交时指定了一个重启
1.时间语义这里先介绍一下什么是时间语义，时间语义在Flink中是一种很重要的概念，下面介绍的水位线就是基于时间语义来讲的。在Flink中我们提到的时间语义一般指的是事件时间和处理时间：处理时间(ProcessingTime)，一般指执行处理操作的系统时间，也就是Flink的窗口算子对该数据的操作时间。事件时间(EventTime)，一般指每个事件在对应设备上发生的时间，也就是数据的生成的时间。Flink中之所以会出现这两种时间语义，是因为Flink的分布式系统会有网络传输延迟以及时钟飘逸，处理时间相对于事件时间会有所滞后，并且数据在网络以及Flink中的传输是是乱序的。Flink的1.12版
“数据智能”(DataIntelligence)有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代表了用户的反馈，获取结果的及时性就显得尤为重要，快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策，更好的进行产品迭代，实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用。本文主要讲述知乎的实时数仓实践以及架构的演进，这包括以下几个方面实时数仓1.0版本，主题：ETL逻辑实时化，技术方案：SparkStreaming。实时数仓2.0版本，主题：数据分层，指标计算实时化，技术方案：FlinkStreaming。实时数仓未
Flinkonk8s部署日志详解及与Yarn部署时的日志生成模式对比最近需要将flink由原先部署到Yarn集群切换到kubernetes集群，在切换之后需要熟悉flinkonk8s的运行模式。在使用过程中针对日志模块发现，在k8s的容器中，flink的系统日志只有jobmanager.log/taskmanager.log两个，而当时在使用Yarn集群部署时，flink的日志会有多个，比如:jobmanager.log、jobmanager.err和jobmanager.out，TaskManager同理。因此，有同事就提出为什么在k8s中部署时，只有.log一个文件，能不能类似Yarn部署
这是我的表架构。CREATETABLEusers(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`created_at`datetimeDEFAULTNULL,`account_id`tinyint(4)NOTNULL,)ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=25600033DEFAULTCHARSET=utf8PARTITIONBYLIST(account_id)(PARTITIONp0VALUESIN(1)ENGINE=InnoDB,PARTITIONp1VALUESIN(2)ENGINE=InnoDB,PARTITIONp2VALUESIN(
