Flink的Checkpoint总结1、简介1）概述Flink中的每个函数和运算符都可以有状态，状态中存储计算的中间结果。状态可以用于容错，在任务被动失败或者主动重启时，可以通过Checkpoint或Savepoint从先前的状态中恢复计算数据，以保证数据计算的ExactlyOnec（精准一次）或AtleastOnce（至少一次）。2）检查点算法1.Barrier对齐：一个Task收到所有上游同一个编号的barrier之后，才会对自己的本地状态做备份精准一次：在barrier对齐过程中，barrier后面的数据阻塞等待（不会越过barrier）至少一次：在barrier对齐过程中，先到的bar
前言： 技术为需求服务，通用需求由开源软件提供功能，一些特殊的需求，需要基于场景定制化开发功能。而对于自定义开发功能，Flink则提供了这样的SDK接口能力。本文将从定制化功能需求分析和如何基于Flink构建定制化功能两个方面讲述。一、定制化功能开发的思考2.1为什么要学会定制化功能的开发？ 一些常规需求的应用能力已经被包装得很好，只需要关注包装在功能之上的交互逻辑，就能满足业务需求。但有些需求依靠现成的技术无法完成，只能自定义任务逻辑，完成特定场景需求的功能包装；或者部分功能性能和可用性不佳，需要重构功能满足可用性和高性能需求。2.2有哪些需求属于定制化开发大数据场景，对数据集成
AI模型在专用加速卡上性能分析大概流程：1）先计算模型本身的计算访存比，得到模型理论算力带宽需求。2）根据处理器本身支持的操作字节比（算力，带宽），确认模型在该处理器上的性能表现类型。3）根据专用加速器内部架构的内存和计算并行性的设计，分析AI模型运行时的schedule，估算得到模型在加速卡上的执行周期。名词定义指令级并行性（Instruction-levelParallelism，ILP）线程级并行（Thread-levelParallelism,TLP）内存级并行性（Memory-levelParallelism,MLP）内存线程束并行性（MemoryWarpParall
DNS发展DNS（DomainNameSystem）的起源可以追溯到互联网早期。早期的挑战：早期互联网主要通过IP地址进行通信，用户需要记住复杂的数字串来访问网站。需求的催生：随着互联网的扩大，更简单、易记的命名系统的需求逐渐增大。创建DNS的动机：PaulMockapetris和JonPostel于1983年共同设计了DNS，旨在提供一种分布式的、层级的域名解析系统，以解决通过域名而非IP地址访问网络资源的问题。DNS的关键设计元素：分层结构：DNS采用了分层的域名结构，包括顶级域名（TLD）、次级域名、主机名等，使得域名管理更为灵活。分布式数据库：DNS的数据存储采用了分布式数据库的方式，
OSI参考模型 OSI（OpenSystemInterconnect），即开放系统互连。OSI参考模型是ISO在1983年提出的网络体系结构参考模型。该体系结构将网络互连定义为七层架构，层次结构从下到上分别为物理层、数据链路层、网络层、运输层（或传输层）、会话层、表示层和应用层。物理层 物理层处于OSI参考模型的最底层，主要定义物理设备标准，如网线的接口类型、光纤的接口类型等。它的主要作用是传输比特流。这一层的数据单元称为比特。数据链路层 数据链路层为网络层提供服务，主要任务是将从网络层收到的数据进行封装与解封装。实现这一层功能常见的设备是交换机、网络适配器（简称网卡）以及路
Flink系列之：深入理解ttl和checkpoint，FlinkSQL应用ttl案例一、深入理解FlinkTTL二、FlinkSQL设置TTL三、Flink设置TTL四、深入理解checkpoint五、Flink设置Checkpoint六、FlinkSQL关联多张表七、FlinkSQL使用TTL关联多表一、深入理解FlinkTTLFlinkTTL（TimeToLive）是一种机制，用于设置数据的过期时间，控制数据在内存或状态中的存活时间。通过设置TTL，可以自动删除过期的数据，从而释放资源并提高性能。在Flink中，TTL可以应用于不同的组件和场景，包括窗口、状态和表。窗口：对于窗口操作，可
双流连结（Join）：根据某个字段的值将数据联结起来，“配对”去做处理窗口联结（WindowJoin）可以定义时间窗口，并将两条流中共享一个公共键（key）的数据放在窗口中进行配对处理代码逻辑首先需要调用DataStream的.join()方法来合并两条流，得到一个JoinedStreams；接着通过.where()和.equalTo()方法指定两条流中联结的key；然后通过.window()开窗口，并调用.apply()传入联结窗口函数进行处理计算stream1.join(stream2).where().equalTo().window().apply()对于JoinFunction：pu
安全管理体系是一个复杂的生态系统，定义了企业的关键信息、安全原则、资源和活动（见图1）。企业机构所构建和运行的安全体系往往难以既对员工实用，又能有效管理快速发展的数字风险。因此，首席信息官（CIO）必须了解并避免陷入误区，构建强韧的安全体系，应对中国数字业务面临的网络安全挑战。CIO及其安全团队在构建切实可行的安全体系时，容易陷入四个常见误区。这些误区包括：设定不切实际的目标，希望抵御所有攻击安全策略引发摩擦的同时并未有效降低风险高层汇报沟通时，传递过多未与业务挂钩的安全技术运营层面的信息采用传统的中心化方法来支持分布式风险决策，这种方法在应对敏捷数字项目时无法有效扩展图1：安全管理体系的组成
云布道师2024开年伊始，阿里云弹性计算团队全新推出新一季【ECS安全季】，通过分享云上安全体系相关产品与最佳实践，让用户快速上手构建业务的安全防护能力。首节课程《如何全方位构建ECS的安全体系》由阿里云弹性计算高级产品专家马小婷带来，课程涵盖了“云上安全的重要性、云安全责任模型、ECS安全能力大图解读”等内容，本系列全部课程也将在阿里云官网、阿里云官方微信视频号、阿里云官方钉钉视频号、阿里云开发者微信视频号同步播出。以下内容根据课程整理而成，供各位开发者阅读：对于安全问题，很多用户的直接反应就是操作是否太难？没有安全背景和基础能否快速上手？又或是云上业务规模很小，是否需要知道并了解这些安全措
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
