一.流式计算的未来 在谷歌发表了 GFS.BigTable.Google MapReduce 三篇论文后,大数据技术真正有了第一次飞跃,Hadoop 生态系统逐渐发展起来. Hadoop 在处理大批量数据时表现非常好,主要有以下特点: 1.计算开始之前,数据必须提前准备好,然后才可以开始计算: 2.当大量数据计算完成之后,会输出最后计算结果,完成计算: 3.时效性比较低,不适用于实时计算: 而随着实时推荐.风控等业务的发展,数据处理时延要求越来越高,实时性要求也越来越高,Flink 开始在社区崭

题目:以尽量高的效率求出一个乱序数组中按数值顺序的第k 的元素值 思路:这里很容易想到直接排序然后顺序查找,可以使用效率较高的快排,但是它的时间复杂度是O(nlgn),我们这里可以用一种简便的方法,不一定需要排序,使用快速排序中双向分区的扫描方法,这里使用的是优化过后的三点中值法,具体思想一样,只是主元的取法不一样.然后扫描出主元下标,然后根据主元的值将数组划分成一半大,一半小.然后再根据主元下标与k进行比较,如果相等,说明主元就是我们要找的数,如果大于k,说明k所代表的值在小的那边,继续向小的

为什么sort(()=>{return Math.random()-0.5)}乱序数组不准确.(注意结合插入排序原理来理解) @1.chrome浏览器对于数组长度10以内为插入排序.反之则快速排序和插入排序混合 @2.所以,对于[1,2,3] 第一此比较对1和2就行排序,可能为正序也可能为倒序,所以两种可能一种生成[1,2,3]一种[2,1,3]. 第二次比较使用3和上述两种数组的第二个元素进行比较,也有两种排序可能,倒序和正序,如果为正序则不变排序完成.如果为倒序则需要和1或者2交换位置,假设

2016-01-12 / 23:15:58 第一种方法也是常规方法,就是设定一个默认值作为最大值,循环取比这个最大值还大的值并赋值给默认最大值,这样循环完成后这个默认最大值变量里面的值就是最大值了: ; ; k < [valuesArr count]; k++) { NSArray * tmpArr = [[valuesArr objectAtIndex:k] objectForKey:kBaiduValues]; ; i < tmpArr.count; i++) { if ([[tmpArr

一.topK python实现   def topk(k, lst): top = [0 for i in range(k)] #生成一个长度为K 的有序列表 for item in lst: #循环将要取 排行榜的列表 for i in range(k-1,-1, -1): if item > top[i]: #在top 表中找到他的位置并插入 top.insert(i+1,item) top.pop(0) #删除值最小 索引为0的元素 break #找到了就打断 print(top) ret

该问题是顺序统计量中十分经典的问题. 使用快排中的分区法,将第k大的数排序.若双向扫描分区加上三点中值法或绝对中值法,可以保证在 O(n) 时间里找出第k大的数. 补充:可以直接使用C++STL中的nth_element函数(一定注意使用形式!!!!). 1 /* 2 * 第k大的数 3 */ 4 int part_(int arr[], int p, int r) 5 { 6 int b = p; 7 while (p <= r) { 8 while (p <= r && a

一.背景说明: 在上篇文章实现了TopN计算,但是碰到迟到数据则会无法在当前窗口计算,需要对其中的键控状态优化 Flink使用二次聚合实现TopN计算 本次需求是对数据进行统计,要求每隔5秒,输出最近10分钟内访问量最多的前N个URL,数据流预览如下(每次一条从端口传入): 208.115.111.72 - - 17/05/2015:10:25:49 +0000 GET /?N=A&page=21 //15:50-25:50窗口数据 208.115.111.72 - - 17/05/2015:1

li,ol.inline>li{display:inline-block;padding-right:5px;padding-left:5px}dl{margin-bottom:20px}dt,dd{line-height:20px}dt{font-weight:700}dd{margin-left:10px}.dl-horizontal{*zoom:1}.dl-horizontal:before,.dl-horizontal:after{display:table;line-height:0;

干货 | Flink及主流流框架比较 IT刊 百家号17-05-2220:16 引言 随着大数据时代的来临,大数据产品层出不穷.我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研,今天与大家分享一下.Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架.是不是听起来很像spark?没错,两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户.虽然目标非常类似,但是flink在实现上和spark存在着很大的区别,flink是一个面向流的处

转自:http://www.sohu.com/a/142553677_804130 引言 随着大数据时代的来临,大数据产品层出不穷.我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研,今天与大家分享一下.Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架.是不是听起来很像spark?没错,两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户.虽然目标非常类似,但是flink在实现上和spark存在着很大的区别,flink是一个面向流

1 前言 在时间 Time 那一篇中,介绍了三种时间概念 Event.Ingestin 和 Process, 其中还简单介绍了乱序 Event Time 事件和它的解决方案 Watermark 水位线 (看过多篇文章后,决定喊它水位线,因为窗口触发条件是 Watermark > Window_end_time,有点像水流到达水位线后溢出,当然喊它水印也是可以的,全看个人爱好咯~) 前文请翻 时间 Time 和 Watermark,不过前面介绍比较浅,没能很好领会水位线的概念,所以本篇是作为补充,

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

前言 Flink是大数据处理领域最近很火的一个开源的分布式.高性能的流式处理框架,其对数据的处理可以达到毫秒级别.本文以一个来自官网的WordCount例子为引,全面阐述flink的核心架构及执行流程,希望读者可以借此更加深入的理解Flink逻辑. 本文跳过了一些基本概念,如果对相关概念感到迷惑,请参考官网文档.另外在本文写作过程中,Flink正式发布了其1.5 RELEASE版本,在其发布之后完成的内容将按照1.5的实现来组织.   1.从 Hello,World WordCount开始 首先

flink 处理实时数据的三重保障 window+watermark 来处理乱序数据对于 TumblingEventTimeWindows window 的元数据startTime,endTime 和程序启动时间无关,当你指定出 window.size 时, window的startTime,endTime就分配好了 allowedLateness 来处理迟到的数据相当于延迟了window 的生命周期, [startTime,endTime) -> [startTime,endTime+ all

​ 往期推荐: Flink基础:入门介绍 Flink基础:DataStream API Flink基础:实时处理管道与ETL Flink深入浅出:资源管理 Flink深入浅出:部署模式 Flink深入浅出:内存模型 Flink深入浅出:JDBC Source从理论到实战 Flink深入浅出:Sql Gateway源码分析 Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析 本篇终于到了Flink的核心内容:时间与水印.最初接触这个概念是在Spark Structured Streaming

窗口分类 按照驱动类型分类 窗口本身是截取有界数据的一种方式,所以窗口一个非常重要的信息就是"怎样截取数据".换句话说,就是以什么标准来开发和结束数据的截取. 按照驱动类型分类主要分为两类:时间窗口与计数窗口 1.时间窗口 时间窗口以时间点来定义窗口的开始与结束,所以截取出的就是某一段时间的数据,窗口的时间范围都是左闭右开的原则[start,end): 2.计数窗口 计数窗口基于元素的个数来截取数据,到达固定的个数时就触发计算并关闭窗口. 计数窗口相比时间窗口更加简单,我们只需要指定窗

flink处理延迟 flink主要是处理实时数据的,在处理实时数据的过程中,难免会遇到乱序的存在.以事件时间举例,先发生的事件后到处理算子.flink针对乱序数据的处理主要有三种方式: 拨慢水位线的生成,这种情况会在声明的窗口时间中,类似延迟窗口时间的大小,实际是把水位线的生成减小了1秒,导致窗口延迟关闭.下面的例子声明创建了一个滚动事件时间窗口,有效期是5秒,但是在生成水位线的时候,会拨慢1秒,如果是1000毫秒开始,实际计算触发的时间是6000毫秒时触发,窗口有效期是[0,4999) .as

前段时间详细地阅读了 <Apache Flink的流处理> 这本书,作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri,国内崔星灿翻译的,这本书非常详细.全面得介绍了Flink流处理,并且以气象数据的例子讲解其中的使用,我把其中一些比较重要的句子做了比较,并且分享给大家.有一些我不是很理解,需要以后慢慢去消化,我就不做详细的展开. 一.传统的数据处理框架 1.1事务型处理 企业在日常业务运营过程中会用到各类基于web的应用,通常是业务系统,比如订单.客户系统等等   

Grafana Mimir:支持乱序的指标采集 译自:New in Grafana Mimir: Introducing out-of-order sample ingestion 很早之前在使用thanos和多实例的Prometheus时经常会在thanos日志中看到时序数据乱序的问题.当时唯一的办法就是从对象存储中手动删除这部分数据,非常不方便.Grafana Mimir中对乱序数据的支持是一个很大的改进. 传统的Prometheus TSDB仅支持接收1小时内的有序采样,然后丢弃其他样本.

Apache Beam(原名Google DataFlow)是Google在2016年2月份贡献给Apache基金会的Apache孵化项目,被认为是继MapReduce,GFS和BigQuery等之后,Google在大数据处理领域对开源社区的又一个非常大的贡献.Apache Beam的主要目标是统一批处理和流处理的编程范式,为无限,乱序,web-scale的数据集处理提供简单灵活,功能丰富以及表达能力十分强大的SDK.Apache Beam项目重点在于数据处理的编程范式和接口定义,并不涉及具体执

新旧API使用 Flume和Kafka集成: Kafka有两套API: 过时的API 和新API 准备工作 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>0.11.0.0</version> </dependency> &l