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Flink-ML:基于Apache Flink的机器学习库

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简介:
Flink-ML是基于Apache Flink开发的分布式机器学习库,提供一系列高效的算法和工具,支持实时数据流处理与分析。 Flink ML是一个提供机器学习(ML)API和库的工具包,旨在简化构建机器学习管道的过程。它为MLlib开发人员提供了一套标准的ML API,用于实现各种机器学习算法,并提供了包含训练及推理工作的机器学习算法库。 为了启动建设项目,请运行`mvn clean package`命令。完成后,您将在目标文件夹中找到一个包含了应用程序及其可能依赖项在内的JAR文件:target/-.jar 。 对于贡献者来说,在了解如何进行代码贡献前,建议先阅读相关文档以获取社区正在进行的工作的详细信息。存储库中的所有代码均受开源许可保护。

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  • Flink-MLApache Flink
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    Flink-ML是基于Apache Flink开发的分布式机器学习库,提供一系列高效的算法和工具,支持实时数据流处理与分析。 Flink ML是一个提供机器学习(ML)API和库的工具包,旨在简化构建机器学习管道的过程。它为MLlib开发人员提供了一套标准的ML API,用于实现各种机器学习算法,并提供了包含训练及推理工作的机器学习算法库。 为了启动建设项目,请运行`mvn clean package`命令。完成后,您将在目标文件夹中找到一个包含了应用程序及其可能依赖项在内的JAR文件:target/-.jar 。 对于贡献者来说,在了解如何进行代码贡献前,建议先阅读相关文档以获取社区正在进行的工作的详细信息。存储库中的所有代码均受开源许可保护。
  • Flink Connector Kudu:Apache Bahir Kudu ConnectorFlink连接...
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    Flink Connector Kudu是基于Apache Bahir项目的Kudu Connector开发的一款专门用于连接Apache Flink与Google Kudu的流处理连接工具,简化了数据在实时应用中的高效存储和查询过程。 Kudu连接器是基于Apache Bahir Kudu连接器改造而来,并满足公司内部使用需求的版本。它支持范围分区特性、定义哈希分桶数等功能,并且兼容Flink 1.11.x动态数据源等特性。经过改进后,部分功能已回馈给社区。 在项目中使用该Kudu连接器时,请先克隆代码并根据公司私服环境调整pom文件坐标信息。创建目录的示例如下: ```java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); catalog = new KuduCatalog(cdh01:7051,cdh02:7051,cdh03:7051); tableEnv = KuduTableTestUtils.createTableEnvWithBlinkPlannerStreamingMode(env); ```
  • Flink CEP指南1:初识Flink CEP
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    简介:本指南旨在帮助读者了解Apache Flink中的复杂事件处理(CEP)库的基础知识,适合对实时数据流处理感兴趣的开发者。通过实例解析,使新手快速掌握Flink CEP的基本概念和用法。 Flink CEP是Apache Flink中的一个复杂事件处理(Complex Event Processing, CEP)库。它允许用户定义复杂的模式来匹配流数据,并能提取出有意义的业务信息,例如异常检测、趋势分析等。 1. **什么是Flink CEP?** - Flink CEP是一个用于在实时数据流中识别和响应复杂事件序列的工具。 2. **Flink CEP可以做哪些事情?** - 它可以帮助用户定义复杂的模式来匹配输入的数据流,从而提取出有用的业务信息。例如,在金融交易监控系统中检测欺诈行为;或者在一个网络流量分析场景下发现异常活动。 3. **Flink CEP与传统流处理的区别是什么?** - 尽管Flink CEP也是基于数据流进行操作的,但它专注于通过识别特定的时间序列模式来提供更高级别的抽象和功能。这使得它非常适合用于需要检测复杂业务规则的应用场景。 4. **如何实现Flink CEP?** - Flink CEP提供了多种方式来进行事件处理,包括但不限于使用Pattern API定义复杂的事件匹配逻辑。 很多开发者在初次接触时可能会将Flink流式处理和CEP混淆。虽然它们都涉及到了数据的实时处理,但Flink CEP更侧重于通过识别特定的时间序列模式来提供更加高级的功能和服务。
  • Flink资源
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    Flink学习资源旨在为初学者和进阶用户提供全面的学习材料,包括官方文档、教程视频、实战项目及社区问答等,助力快速掌握大数据流处理技术。 附件包括以下内容: 0. Flink基本原理与生产实践 1. Flink基本概念与部署 2. DataStream API介绍与实战 3. Window与Time 4. Connector 5. Flink状态管理与恢复 6. Metrics与监控 7. Flink应用案例介绍 8. Druid基本概念以及架构设计 9. Druid数据存储与写入 10. Druid实践介绍
  • Docker-Flink:利用 Docker-Compose 在容内搭建 Apache Flink 集群
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    本教程详细介绍如何使用Docker和Docker-Compose在容器环境中快速部署和配置Apache Flink集群,适合开发和测试环境。 # Apache Flink 集群部署在 Docker 上使用 Docker-Compose ## 安装 ### 安装Docker 如果您遇到与 Docker 版本不兼容的 Docker-Compose 版本问题,请尝试执行以下命令: ``` curl -sSL https://get.docker.com/ubuntu/ | sudo sh ``` ### 安装Docker-Compose ```sh curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.1.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m) > /usr/local/bin/docker-compose chmod +x /usr/local/bin/docker-compose ``` ### 获取repo ### 构建镜像 图像基于 Ubuntu Trusty。
  • CDH 6.3.2 集成 Apache Flink 1.12.2 parcel 包 (flink-1.12.2-bin-scala_2.12...)
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    本简介介绍如何在Cloudera Distribution Hadoop (CDH) 6.3.2版本中集成Apache Flink 1.12.2的parcel包,包括相关步骤和注意事项。 源码编译制作的parcel包在Linux环境下与CDH6.3.2及Scala 2.12兼容,并附有相关教程文章。
  • Flink SQL笔记
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    《Flink SQL学习笔记》是一份详细记录使用Apache Flink进行SQL操作学习过程的心得与技巧资料,适合对实时数据处理感兴趣的开发者阅读。 《Flink SQL学习笔记》 在当今大数据处理领域,Apache Flink以其强大的实时处理能力而备受关注。Flink SQL作为其重要组成部分,为开发者提供了一种便捷的数据处理方式,使得实时流处理更加易于理解和实现。本笔记将围绕Flink SQL的基础知识、实战应用以及版本控制的实践进行深入探讨。 首先我们要理解Flink SQL的基本概念。Flink SQL是Apache Flink对SQL标准的实现,它允许开发者使用SQL语法来操作流数据和批数据。Flink的Table API和SQL提供了统一的数据处理模型,支持动态表和流处理,这使得开发者能够以声明式的方式处理无界和有界数据流。 Flink SQL的核心特性包括窗口(Window)和时间(Time)处理。窗口机制允许我们对连续的数据流进行分段处理,例如滑动窗口、会话窗口等,在实时事件的处理中非常有用。时间属性则帮助定义数据的时间基准,如处理时间(Processing Time)、事件时间(Event Time)和摄入时间(Ingestion Time)。这些概念在相关文档中有详细阐述,并通过实例展示了如何在SQL中应用这些概念。 接着我们来看看Flink在电商领域的实战应用。相关的教程讲述了如何利用Flink SQL对电商用户的行为数据进行实时分析,包括用户的点击流分析、购买转化率计算和热门商品推荐等场景。这些案例揭示了Flink SQL在实时业务决策和智能分析中的价值。 此外提到了Git与GitHub的相关知识。文档涵盖了Git的基本操作,如克隆、提交、分支管理以及与GitHub的交互。学习过程中使用版本控制工具Git和代码托管平台GitHub是必不可少的,它们可以帮助开发者有效地管理和分享项目代码,并促进团队协作。 Flink SQL的学习不仅涉及SQL语法和核心概念的理解,还涵盖在实际项目中的应用及版本控制实践。通过深入研究相关材料,可以逐步掌握Flink SQL的核心技术,在大数据处理中提升实时数据处理的能力。
  • Apache Pulsar与Apache Flink灵活数据处理方案
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    本方案结合了Apache Pulsar高可扩展的消息传递系统和Apache Flink的强大实时流处理能力,提供高效、灵活的数据处理服务。 脉冲星Flink连接器用于实现弹性数据处理。 先决条件: - Java 8或更高版本 - Flink 1.9.0或更高版本 - Pulsar 2.4.0或更高版本 基本信息: 目前支持以下Flink版本。 - Flink:维护在相关分支中。 - Flink 1.11:正在维护中。 - Flink 1.12:也在维护。 由于Flink的API发生了重大变化,我们主要专注于master分支的新功能开发,并修复其他分支中的错误。JAR包位于相应的存储位置。 对于使用SBT、Maven或Gradle构建项目的用户,请为项目设置以下参数: - FLINK_VERSION :目前可选版本包括1.9 、1.11 和1.12。 - SCALA_BINARY_VERSION:此参数定义Flink使用的Scala版本,提供版本2.11和2.12。 - PULSAR_FLINK_VERSION: 此为Pulsar Flink连接器的版本。对于主发行版,请使用三位数版本(如 2.7.0)。
  • Flink笔记(十七):探讨Flink重启策略
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    本篇博客为《Flink学习笔记》系列文章第十七篇,主要探讨了Apache Flink的重启策略,帮助读者深入了解如何配置和优化Flink任务在故障发生时的自动恢复机制。 ### 1. 引言 在讨论 Flink 的重启策略之前,首先需要了解 State、StateBackend 和 CheckPointing 这三个核心概念。 ### 1.1 状态(State) Flink 实时计算程序为了确保在出现异常情况时能够进行容错处理,会将中间的计算结果数据存储起来。这种保存下来的中间数据被称为状态(State)。默认情况下,状态会被保留在 JobManager 的内存中;不过也可以选择将其存放在本地文件系统或 HDFS 等分布式文件系统里。 ### 1.2 存储后端(StateBackend) 用于管理并持久化这些状态信息的组件称为存储后端(StateBackend)。
  • FlinkFlink CDC和Flink SQL结合ClickHouse实时数据仓搭建(2022新版课程,使用Flink 1.14)
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    本课程详述了利用Apache Flink、Flink CDC及Flink SQL构建高效的数据处理管道,并集成ClickHouse数据库以创建强大的实时数据仓库环境。基于最新的Flink 1.14版本更新教学内容,深入浅出地讲解技术细节与应用场景,适合对大数据领域感兴趣的开发者学习实践。 《基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库》——本课程是一门大数据实时数仓项目实战课程,以实际的项目为指导线,结合理论与实践,全面、详细地讲解了从基础到高级的各项内容,包括但不限于:数仓基础知识、项目规划、需求分析、架构设计和技术选型、大数据平台搭建方法论、业务介绍、数据采集技术、数仓建模原理和规范以及实时数据分析工具的应用。完成本课程的学习后,即使是零基础的学员也能掌握成为大数据仓库工程师所需的知识与技能;对于已经有开发经验的同学来说,则可以迅速积累宝贵的项目实战经验。