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apache flink 和storm

ApacheSpark和ApacheStore的区别是什么?他们各自适用于什么样的应用场景?这是stackoverflow上的一个问题,这里整理简要版回答如下:
ApacheSpark是基于内存的分布式数据分析平台,旨在解决快速批处理分析任务、迭代机器学习任务、交互查询以及图处理任务。其最主要的特点在于,Spark使用了RDD或者说弹性分布式数据集。RDD非常适合用于计算的流水线式并行操作。RDD的不变性(immutable)保证,使其具有很好的容错能力。如果您感兴趣的是更快地执行HadoopMapReduce作业,Spark是一个很好的选项(虽然必须考虑内存要求)。Spark相对于hadoopMR来说,除了性能优势之外,还有大量丰富的API,这使得分布式编程更高效。
Spark架构图如下,总体结构非常简洁,没什么需要多说的,这里对spark的几个细节补充解读如下:
每个spark应用程序有自己的执行进程,进程以多线程的方式执行同一个应用的不同任务(tasks)。
因为不同的spark应用是不同进程,所以无论是在driver端还是executor端,
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Flink并行

并行与串行分类:默认栏目计算机系统的信息交换有两种方式:并行数据传输方式和串行数据传输方式。并行数据传输是以计算机的字长,通常是8位、16位、32位为传输单位,一次传送一个字长的数据。它适合于外部设备与CPU之间近距离信息交换。在相同频率下,并口传输的效率是串口的几倍。
但,随着传输频率的提高,并行传输线中信号线与信号线之间的串扰越加明显,所以这也制约了并行通讯传输频率的提高(达到100MHz已经是很难了)。
而串行通信则不然,信号线只有一根(或两根),没有串扰(或不明显),所以传输频率可以进一步提高,足够可以将传输速度超过并行通讯。所以说你说的“传输数据并行比串行快”这句话严格来说是不准确的。
好,所有问题都解决了,串口硬盘的速度为什么比硬盘快呢?因为串口干扰少,随着速度的提高,并口的信号之间相互干扰增加,到一定程度以后并行传输就不能得到正确的数据了。80通道的ATA100的并口硬盘数据线的一半,40根是地线,是用来防止并行信号之间的互相干扰的。
SATAI的硬盘理论上传输速度可以到150M/s,而IDE133的是133M/s,但是由于磁盘的机械
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apache flink pdf

Apache PDFbox是一个开源的、基于Java的、支持PDF文档生成的工具库,它可以用于创建新的PDF文档,修改现有的PDF文档,还可以从PDF文档中提取所需的内容。Apache PDFBox还包含了数个命令行工具。
Apache PDFbox于2016年4月26日发布了最新的2.0.1版。



  这个包没引入
pdfbox-0.8.0-incubating.jar
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flink搭建

2.解压
上传至五个节点的相同目录,执行如下命令解压:

tar xzf flink-1.3.1-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz

3.配置master节点
选择一个 master节点(JobManager)然后在conf/flink-conf.yaml中设置jobmanager.rpc.address 配置项为该节点的IP 或者主机名。确保所有节点有有一样的jobmanager.rpc.address 配置。
4.配置slaves
将所有的 worker 节点 (TaskManager)的IP 或者主机名(一行一个)填入conf/slaves 文件中。
5.启动flink集群

bin/start-cluster.sh

6.注意



  我是来看评论的
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flink sourcefunction

discretefunction
英[dis?kri:t?f??k??n]美[d??skrit?f??k??n]
离散函数
离散函数
双语例句
1.Objective:Studytheexpressionformofthediscretefunctionofgraymodel.
目的:研究灰色模型离散函数的表达形式.
2.FortheproductionofdiscreteBsplinefunctionofMatlabsourcecode.
用于产生离散B样条函数的Matlab源代码.
3.Thefunctionistodrawsamplesfromanarbitrarydiscretedistribution.
这个函数的功能是从离散分布中提取样本.
4.Thecapacity-costfunctionofdiscretememorylesschannel,
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flink 架构

OTX是Intel对一体机推行定义的新一代标准化主板结构。OTX能够支持H55、G41、Pantr-D、NOTBOOK HM55多种产品方案:

(一)支持DT&NB H55芯片主板方案:轻松支持i3/i5/i7等高端一体机产品的应用;
(二)支持DT G41芯片主板方案:让E3300/E5400/等主流处理器更加主流;
(三)支持PineTrail-D主板方案:既使是最新低功耗方案也同样兼容。

OTX优势:标准主板结构,全球通用;同步甚至领先其它品类新品上市;产品升级和维护更加便捷容易;横向供应链获得更持久的竞争力。

说白了,主要就是针对一体机的主板架构方案。



  没看懂什么意思?
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dedecms flink 注入

替换下你原来的include文件夹 你检测下include下的文件 看看有没有注入病毒性文件



  这个是会员投稿的,关闭会员系统·



  网站有后门,找程序员修复下就可以了。



  呵呵,这个是我刚刚经历过的
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flink mongo

mongodb就只有一个bin目录以及bin目录以外的三个文件,相对bin目录中包括了如下文件:
bsondump.exe
用于将导出的BSON文件格式转换为JSON格式
mongo.exe
mongoDB的客户端
mongod.exe
用于启动mongoDB的Server
mongod.pdb
mongodump.exe
用于从mongodb数据库中导出BSON格式的文件,类似于mysql的dump工具mysqldump
mongoexport.exe
用于将mongodb中的数据库,导出为JSON,CSV或TSV的格式。使用示例:mongoexport--hostmongodb1.example.net--port37017--usernameuser--passwordpass--collectioncontacts
mongofiles.exe
用于和mongoDB的GridFS文件系统交互的命令,并可操作其中的文件,它提供了我们本地系统与GridFS文件系统之间的存储对象接口。使
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flink storm spark 性能

一、hadoop、Storm该选哪一个?
为了区别hadoop和Storm,该部分将回答如下问题:
1.hadoop、Storm各是什么运算
2.Storm为什么被称之为流式计算系统
3.hadoop适合什么场景,什么情况下使用hadoop
4.什么是吞吐量
首先整体认识:Hadoop是磁盘级计算,进行计算时,数据在磁盘上,需要读写磁盘;Storm是内存级计算,数据直接通过网络导入内存。读写内存比读写磁盘速度快n个数量级。根据HarvardCS61课件,磁盘访问延迟约为内存访问延迟的75000倍。所以Storm更快。
注释:
1.延时,指数据从产生到运算产生结果的时间,“快”应该主要指这个。
2.吞吐,指系统单位时间处理的数据量。
storm的网络直传、内存计算,其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多;当计算模型比较适合流式时,storm的流式处理,省去了批处理的收集数据的时间;因为storm是服务型的作业,也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看,storm要快于hado
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flink java

华为“大数据开发工程师”职责描述:大数据平台开发,并带领研发团队;
任职要求:精通Hadoop大数据技术体系,熟悉大数据Paas层架构;精通Spark、Hive、HBase、Flink等技术其中两种;精通JAVAWEB开发。
只要符合条件可以去应聘,工作好不好还是看自己喜欢不。
华为是全球领先的信息与通信技术(ICT)解决方案供应商,专注于ICT领域,坚持稳健经营、持续创新、开放合作,在电信运营商、企业、终端和云计算等领域构筑了端到端的解决方案优势,为运营商客户、企业客户和消费者提供有竞争力的ICT解决方案、产品和服务,并致力于使能未来信息社会、构建更美好的全联接世界。目前,华为约有18万名员工,业务遍及全球170多个国家和地区,服务全世界三分之一以上的人口。
现在大数据(hadoop)相当于是刚起步,需求会越来越大,因为现在很多公司都开始意识到数据的重要性,越往下走工作会越好找,学会了大数据可以有很大的发展空间,有
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flink datastream

flink是一个类似spark的“开源技术栈”,因为它也提供了批处理,流式计算,图计算,交互式查询,机器学习等。
  flink
也是内存计算,比较类似spark,但是不一样的是,spark的计算模型基于RDD,将流式计算看成是特殊的批处理,他的DStream其实还是
RDD。而flink吧批处理当成是特殊的流式计算,但是批处理和流式计算的层的引擎是两个,抽象了DataSet和DataStream。
  flink在性能上也标新很好,流式计算延迟比spark少,能做到真正的流式计算,而spark只能是准流式计算。而且在批处理上,当迭代次数变多,flink的速度比spark还要快,所以如果flink早一点出来,或许比现在的Spark更火。



  1、spark在sql上的优化,尤其是dataframe到dataset其实是借鉴的flink的。flink最初一开始对sql支持得就更好。
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flink 入门 java

你好,我也是个自学者。我个人推荐《Java开发实战经典》作者:李兴华。有讲解,有例子,有视频,有习题。如果,这本入门书籍也看不懂的话,那其他的也不会看很明白。不信,你可以试试去读一下。



  给你个建议去买本基础书,然后抄几资,不懂看JDK文档我就是这样做的



  建议去看看视频。。看书好像不够。。视频跟着做比较好。。www.itcast.com这个网站里面的视频不错!



  良葛格Java学习笔记JDK6,挺好的O(∩_∩)O~
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flink 实时计算

处理、实时计算属于一类的,即计算在数据变化时,都是在数据的计算实时性要求比较高的场景,能够实时的响应结果,一般在秒级,Yahoo的S4,twiter的storm都属于流处理和实时计算一类的。
Add-hoc和实时查询都计算在query时,实时查询是响应可能千变万化的结果,无法事先通过枚举得到并存储起来,需要根据用户输入的不同实时查询出不同的响应,对实时性要求比较高,比如hbase,内存数据库的查询redis、mongodb等;Add-hoc属于对实时性要求不高的场景。Add-hoc是针对各种临时的、自定义的需求采取的解决方案,比如hive,需求是不确定的,可以通过编写sql来应对各种问题;最近出现的基于hadoop的实时查询Impala,解决了实时性的要求,比hive效率。
离线计算一般是批量处理数据库的过程,比如利用hadoop的mapreduce;内存计算spark类似于mapreduce,不过是数据是放在在内存中,效率比较高。
处理
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flink与kafka对接

纯java开发的软件在linux下面也可以应用自如。
那么首先就需要配置好linux下的java环境,具体说来,就是配置jdk环境变量。
介绍在linux下配置jdk环境变量的几种常用方法。
首先在linux下安装jdk,如果出现提示权限不够(且root下也提示权限不够)
纯java开发的软件在linux下面也可以应用自如。
那么首先就需要配置好linux下的java环境,具体说来,就是配置jdk环境变量。
介绍在linux下配置jdk环境变量的几种常用方法。
首先在linux下安装jdk,如果出现提示权限不够(且root下也提示权限不够)
再看看别人怎么说的。
纯java开发的软件在linux下面也可以应用自如。那么首先就需要配置好linux下的ja
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flink 滑动窗口

滑动窗口的概念
滑动窗口(Slidingwindow)是一种流量控制技术。早期的网络通信中,通信双方不会考虑网络的拥挤情况直接发送数据。由于大家不知道网络拥塞状况,同时发送数据,导致中间节点阻塞掉包,谁也发不了数据,所以就有了滑动窗口机制来解决此问题。参见滑动窗口如何根据网络拥塞发送数据仿真视频。图片是一个滑动窗口的实例:
滑动窗口协议是用来改善吞吐量的一种技术,即容许发送方在接收任何应答之前传送附加的包。接收方告诉发送方在某一时刻能送多少包(称窗口尺寸)。
TCP中采用滑动窗口来进行传输控制,滑动窗口的大小意味着接收方还有多大的缓冲区可以用于接收数据。发送方可以通过滑动窗口的大小来确定应该发送多少字节的数据。当滑动窗口为0时,发送方一般不能再发送数据报,但有两种情况除外,一种情况是可以发送紧急数据,例如,允许用户终止在远端机上的运行进程。另一种情况是发送方可以发送一个1字节的数据报来通知接收方重新声明它希望接收的下一字节及发送方的滑动窗口大小。
滑动窗口的机制
滑动窗口协议的基本原理就是在任意时刻,发送方都维持了一个连续的允许发送的帧的序号,称为发送窗
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Flink graph

你说的应该是心电监护仪吧。SpO2是末梢血氧饱和度,通俗的说就是看看病人有没有缺氧,正常人都是100,当血氧在93以下时,人就会便显出缺氧的表现。还有那几个我就一起说吧,因为现在的监护仪有很多品牌,他们显示的名称有可能不一样,但检测内容是一样的,除了检测SpO2外,应该还有心率(P),正常人的心率是60-100,就是每分钟的心跳次数。还有就是呼吸(R),是心率的四分之一,就是每分钟的呼吸次数。再就是血压(BP),这个你应该知道吧。这些都是病人的生命体征还包括体温。
你补充的那句如果是监护仪报警的内容那你就不用太认真了,只要以上的生命体征正常就行了!
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flink实时计算

实时计算就是不等待一个项目完成以后若干个项目一起计算,而是每完成一个步奏就计算一次,例如:
1,建筑工程中的基础已经完工不等待其他项目完成以后就算账
2,某建筑工人承包的外墙抹灰,约定是一平方米都是钱,晚上下班之前就算账今天共完成都是面积一共多少钱,不等待全部抹灰完成算账
类似这样的现象都是有的开发商或有的雇佣人不按照原来说的办,故克扣被雇用人的劳动报酬,如此情况有的承包人经济损失不在少数,因此社会就形成这么一种风气即实时计算,打赖人就是再想用这种办法克扣就行不通了。
键级又称键序。描述分子中相邻原子之间的成键强度的物理量。表示键的相对强度。键级最初为衡量化学键强度的参量被引出。指键合两原子形成化学键的重数,经典有机化学理论把键级只取做整数。
实时计算相对于分时计算而言,其特点
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flink hadoop spark

flink是一个类似spark的“开源技术栈”,因为它也提供了批处理,流式计算,图计算,交互式查询,机器学习等。
  flink
也是内存计算,比较类似spark,但是不一样的是,spark的计算模型基于RDD,将流式计算看成是特殊的批处理,他的DStream其实还是
RDD。而flink吧批处理当成是特殊的流式计算,但是批处理和流式计算的层的引擎是两个,抽象了DataSet和DataStream。
  flink在性能上也标新很好,流式计算延迟比spark少,能做到真正的流式计算,而spark只能是准流式计算。而且在批处理上,当迭代次数变多,flink的速度比spark还要快,所以如果flink早一点出来,或许比现在的Spark更火。



  1、spark在sql上的优化,尤其是dataframe到dataset其实是借鉴的flink的。flink最初一开始对sql支持得就更好。
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flink exactly once

ThatwasthefirsttimeformetocometoAmerica.ThetripwasmuchmoreexcitingthanIhadexpected.Asplanned,Igotmyplaneticketandstartedmyjourney.Everythingwentsmoothlyatfirst.IdepartedfrommyhomecityQingdaoandchangedalargerplaneinSeoul,SouthKorea.TheseconddaytheplanearrivedinChicagoontimeandIwasinhighspiritsforIalmostgottomydestination—SMSU(SouthwestMissouriStateUniversity)inSpringfield.Justatthattimesomethingunexpectedhappe
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flink storm 性能


  
  
  
  
  性能比尖峰更好
  STORMSR出色的性能在尖锋之上在HF风靡一时
  这里是评测http://www.tudou.com/programs/view/qZDgRXE0r-M/
  这个车就是STORM在HF曾经叱镲一时风头盖过了尖风
  初级摇头200
L3摇头214
L2摇头228
初级加速257
L3加速279
L2加速303
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