Advertisement

孙金城分享了关于Apache Flink Python API的核心技术以及相关的案例.

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Apache Flink Python API 核心技术及案例.pdf 详细介绍了使用 Apache Flink 的 Python 应用程序开发，涵盖了关键技术和实际应用场景。该文档旨在帮助开发者深入理解并熟练运用 Flink 的 Python API，从而构建高效、可靠的数据处理管道。内容深入探讨了 Flink Python API 的各个方面，包括数据源与数据流的定义、转换操作、窗口机制以及状态管理等核心概念。同时，文档还提供了丰富的案例分析，展示了如何在实际项目中应用这些技术，解决各种数据处理挑战。读者将能够通过学习本资源，掌握 Apache Flink Python API 的使用方法，并将其应用于自己的数据工程项目之中。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 【04-阿里-孙金城】Apache Flink Python接口核心技术与实例.pdf
    优质
    本书由阿里巴巴工程师孙金城编著，深入浅出地讲解了Apache Flink中Python接口的核心技术，并通过丰富的示例代码帮助读者理解和掌握Flink的使用方法。适合大数据处理领域的开发人员阅读学习。 【04-阿里-孙金城】Apache Flink Python API 核心技术及案例.pdf
     
  • 关于 Apache Doris 的技术调研
    优质
    本报告深入探讨了Apache Doris，一款高性能的实时分析型数据库，旨在评估其技术架构、核心功能及应用场景，为企业数据处理提供决策参考。 建议在研究Apache Doris技术调研的同时参考我的同名博客进行学习。
     
  • JetLinks-Core: JetLinks 核心模块，统一相关 API
    优质
    JetLinks-Core是JetLinks系统的核心组件，提供统一API接口，支持各种功能扩展和集成，是构建高效物联网应用的基础。 Jet Links核心模块中的设备定义（元数据）主要由三部分组成： 1. **属性**：描述设备的特征，例如型号、当前电量。 2. **功能**：表示对设备的操作能力，比如开关操作或获取设备状态信息。 3. **事件**：指设备主动上报的数据情况，如定时报告温度变化或者传感器触发警报。 数据类型： - 设备注册中心（注册）负责管理每个设备的基础信息、配置和状态，并处理消息的发送与接收。例如： ```java DeviceRegistry registry = ...; // 发送调用设备功能的消息到指定设备并等待返回结果。 DeviceSysInfo output = registry.getDevice(deviceId) .messageSender() .invokeFunction(getSysInfo) .tryValidateAndSend(10, TimeUnit.SECONDS); ```
     
  • SAAS架构及关键技术分享
    优质
    本讲座深入探讨了SaaS（软件即服务）架构的核心概念及其技术关键点，旨在帮助听众理解并掌握SaaS模式的优势与挑战。 这篇文章关于SAAS架构及其关键技术的内容非常不错，并且包含了一些实际案例。
     
  • 关于PyTorch的心得分享.docx
    优质
    本文档记录了作者在使用PyTorch框架过程中的学习体会和实践经验总结，旨在为初学者提供指导与启示。 PyTorch介绍：PyTorch是由Facebook于2016年发布的开源深度学习框架。它是一个动态计算图框架，在灵活性和易用性方面优于静态计算图框架（如TensorFlow）。PyTorch支持动态图与静态图两种模式，使开发者能够更直观地理解和调试模型。 主要特点包括： - 动态计算图：允许用户在运行时灵活构建、修改及调试计算图。这对实验和快速迭代非常有用。 - 动态调试工具：内置的autograd模块提供了强大的动态调试功能，在训练过程中更容易检测并修复错误。 - 丰富的工具库：PyTorch拥有torchvision、torchtext等众多实用的工具库，用于处理图像与文本任务，并支持多种领域的预训练模型。 - 广泛的社区支持：庞大的用户群体为学习者提供大量教程、示例和资源。 心得： 易于学习使用：直观设计的API使得PyTorch非常容易上手。
     
  • KCCA.zip_KCCA与Matlab_基于kcca的特征融合_典型相关分析_核典型相关_核相关分析
    优质
    本资源介绍了一种基于KCCA（Kernel Canonical Correlation Analysis）的特征融合方法及其在MATLAB中的实现，适用于研究和应用领域中涉及多模态数据融合的问题。 基于核的典型相关分析被用于图像特征级融合。
     
  • 关于现代雷达技术的六个核心疑问解析
    优质
    本文深入探讨了当前雷达技术面临的六大关键问题，并提供了解决方案和见解，旨在为专业人士及爱好者揭示现代雷达技术的发展趋势与挑战。 现代雷达技术的六个基本问题解答涵盖了雷达的任务、组成结构、工作频段以及发射机与接收机的组成部分等内容。
     
  • 大型网站技术架构_核心原理及案例分析.pdf
    优质
    《大型网站技术架构:核心原理及案例分析》深入剖析了构建和优化大规模互联网应用的关键技术和策略，结合实际案例讲解分布式系统设计、性能优化等重要议题。 作者是淘宝架构师，对于初学者来说，这本书是学习架构的必备资料。即使是对后端开发比较新的人员，阅读此书也会有很多收获。
     
  • 关于while和for互相转换的实例分享
    优质
    本篇文章详细介绍了如何将while循环和for循环在编程中进行相互转换，并通过多个具体示例来说明转换的方法与应用场景。适合初学者提高对循环结构的理解。 * Name: while 和 for 可以相互转换的例子 Copyright: By 不懂网络 Author: Yangbin Date: 2014年2月18日 03:33:57 Description: * # include int main(void) { int i, sum = 0; for(i=1;i<=100;++i) sum+=i; printf(%d,sum); }
     
  • Apache Flink 维表关联实践.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了在大数据处理领域中使用Apache Flink进行维表关联的实际操作与优化策略，旨在帮助数据工程师和技术爱好者更好地理解和运用Flink的功能。 Apache Flink 是一个流处理引擎，支持实时数据处理与批处理任务。在 Apache Flink 中的 Join 操作是指将两个或多个表根据某些公共列合并成一个新的表。 Join 的概念： ---------------- Join 用于将两个或更多个表依据特定条件组合在一起形成新的表格，这样可以进行更复杂的数据分析和查询操作。 Join 的特点 ------------- 1. 频繁使用：在数据库中，几乎所有的查询都需要用到 Join 操作。 2. 复杂的优化规则：为了提高效率，需要综合考虑表结构、索引以及统计信息等多种因素来优化 Join 操作。 Join 类型： ------------ - Cross Join（交叉连接）：生成两个表所有可能组合的结果集； - Inner Join（内联接）：仅返回满足条件的数据行； - Left Outer Join（左外连接）和 Right Outer Join（右外连接）：分别保留左边或右边数据表的所有记录，不匹配的则补空值； - Full Outer Join（全外连接）：同时包含左右两边所有记录。 Join 实现： ------------ 1. Nested Loop Join：通过内嵌循环来比较两个集合中的元素是否满足联合条件。 2. Sort-Merge Join：先对数据进行排序，然后合并有序的数据集以找到匹配项； 3. Hash Join：将一个表转换成哈希表，之后遍历另一个表并查找相应的条目。 Flink SQL Join： ---------------- 在 Flink 中支持的两种类型的 SQL 联接包括 Streaming 和 Batch 类型。对于无界数据流而言，则主要使用 Nested-loop 或者经过改良后的 Hash-join 方法来实现联接操作；因为无法对无限的数据集进行排序，所以不适合用 Sort-Merge Join。 Flink 的 Join 实现： --------------------- 在 Flink 中可以采用三种方式完成联接：Nested join、Sort-Merge join 和 Hash join。其中 Nested loop 在实时处理中扮演重要角色，并且能够满足实时 SQL 联接的需求。 问题及改进措施 --------------- - 由于需要存储来自两个数据源的历史记录，这会导致随着时间推移而不断增加的数据管理负担。 解决方法包括： * 使用 Flink 窗口函数进行聚合和处理； * 利用缓存机制减少空间占用； * 应用 Checkpoint 来保障系统的稳定性和一致性。 Apache Flink 的 Join 功能是其核心组成部分之一，通过选择合适的实现方式与优化策略可以提升数据处理的性能及可靠性。