在Flink的多层API中，处理函数是最底层的API，是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑在处理函数中，我们直面的就是数据流中最基本的元素：数据事件（event）、状态（state）以及时间（time）。这就相当于对流有了完全的控制权基本处理函数主要是定义数据流的转换操作，其所对应的函数类为ProcessFunction处理函数的功能和使用对于常用的转换算子来说：MapFunction只能获取到当前的数据；AggregateFunction中除数据外，还可以获取到当前的状态（以累加器Accumulator形式出现）；RichMapFunction提供了获取运行时上下文的方法ge
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
jvm内存优化内存优化netty优化akka优化并行度优化对象重用checkpoint优化网络内存调优状态优化flink数据倾斜优化flink背压jvm内存参数调优Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（GarbageCollection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。监控节点进程的YARN的ContainerGC日志，如果频繁出现FullGC，需要优化GC。GC的配置：在客户端的"conf/flink-conf.yaml"配置文件中，在“env.java.opts”配置项中添加参数：-Xloggc:/
Flink系列之：背压下的检查点一、Checkpointingunderbackpressure二、缓冲区Debloating三、非对齐Checkpoints四、对齐Checkpoint的超时五、限制六、故障排除一、Checkpointingunderbackpressure通常情况下，对齐Checkpoint的时长主要受Checkpointing过程中的同步和异步两个部分的影响。然而，当Flink作业正运行在严重的背压下时，Checkpoint端到端延迟的主要影响因子将会是传递CheckpointBarrier到所有的算子/子任务的时间。这在checkpointingprocess)的概述中
一、生成式AI的爆火：2022年10月，OpenAI上线了聊天工具chatgpt,迅速在全球走红，2023年4月又发布了迄今为止最前的AI模型GPT4，大模型，AIGC等词迅速成为2023年最火的科技热词之一。与AI2.0时代的工具不同，此次，大模型不单单是在规模上，突出大的特点，更是展现出举世瞩目的能力和潜力，在文本生成，代码迭代，文字生图等领域均展现了非凡的潜力，对人们的学习、工作和生活都产生了深远的影响。二、书生·浦语的开源之路：OpenLLMlab先后推出了多款、针对不同需求的模型，并开源了全链路的大模型体系。以大语言模型为例，OpenLLMlab共推出了三款不同量级的模型共广大AI从
报错 Couldnotreadfromcommandline.Exceptioninthread"main"org.apache.flink.table.client.SqlClientException:Couldnotreadfromcommandline. atorg.apache.flink.table.client.cli.CliClient.getAndExecuteStatements(CliClient.java:221) atorg.apache.flink.table.client.cli.CliClient.executeInteractive(CliClient.ja
UML对系统架构的定义是：系统的组织结构，包括系统分解的组成部分，它们的关联性，交互，机制和指导原则，例如对系统群就是定义各子系统的功能和职责，如贷款系统群可能分为进件申请、核额、交易账务、贷后管理、管理台等子系统，对于系统就是定义各模块的功能和层次，例如管理台包括权限管理、用户管理、交易管理、逾期管理、统计分析等功能。 技术架构是指从技术实现层面描述系统，主要是根据系统架构组成部分确定每层使用什么技术框架，例如中间件、WebService等。 那对于数据仓库系统群具体可以分为哪些部分以及他们的具体实现技术如何呢？以下是银行数据仓库的系统功能图：1、数据源：主要是指
视频生成相关指标整理FID↓\downarrow↓FVD↓\downarrow↓CLIPSIM↑\uparrow↑Acc↑\uparrow↑GFLOPsParamsRuntimeFID↓\downarrow↓FréchetInceptionDistance基本思想：直接考虑生成数据和真实数据在feature层次的距离。预训练好的神经网络可以在在高层提取图片的抽象特征。FID通常使用InceptionNet-V3全连接前的2048维向量作为图片的feature。直观感受，FID是反应生成图片和真实图片的距离，数据越小越好。具体而言，FID是衡量两个多元正态分布的距离，其公式如下FID=∣∣μr−
华为南京，终于开到我了[掉小珍珠了]2022，互联网大厂不太平22本科，很菜，望批评指正牛客成就值出炉，帮你一眼识别大神华为上海青浦研究所现状滴滴数据分析面试8~10|数科部日常实习Offer华为云签约礼24校招-阿里1688事业部java华为上海青浦研究所现状自动驾驶C++后端技术栈招前端实习生-北京快手一天吃透Redis面试八股文待遇好、强度低的硬件类公司和军工所推荐！23届被字节裁员之后的事题解|使用子查询与JOINSELECTfilm.title,film.descriptionFROM(SELECTcategory.category_id,category.name 题解|#判断闰年
之前使用Flink查询Redis数据的过程中，由于对数据一致性的要求并不是很高，当时是用MapFunction+ State的方案。先缓存一大堆数据到State中，达到一定数量之后，将批量Key提交到Redis中进行查询。 由于Redis性能极高，所以并没有出现什么问题，后来了解到了Flink异步IO机制，感觉使用异步IO机制实现会更加优雅一点。本文就是记录下自己对Flink异步IO的一个初步认识。异步算子主要应用于和外部系统交互，提高吞吐量，减少等待延迟。用户只需关注业务逻辑即可，消息顺序性和一致性由Flink框架来处理：图来自官网： 异步IO支持输出无序和有序，
