Flink常见面试问题(附答案)
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关于pandas的一个报错,怎么处理
之前代码可以运行,再次测试就报这个截图问题,使用pycharm,numpy也更新了,pandas也重新设置了。还是有问题的,请大神指导
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有大佬知道出现这样的错是什么意思么
[ERROR] Could not execute SQL statement. Reason: org.apache.flink.table.api.ValidationException: One or more required option
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flinckcdc java源码打包jar,制作为系统服务供其他应用调用
新手求救! java语言编写flinkcdc项目,如何把项目打包jar包,制作成系统服务,启动服务后其他应用可以传参调用flinkcdc服务中的相关方法并回传结果集.求大神指教!
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flink 以application mode 运行在yarn上的一个问题
很遗憾这个问题目前依旧没有解决,百度更不要想了基本不可能找到答案,所以只能来这里试一下了。 代码描述: table api读取外部系统changelog流数据---->转成Datastream 数据流过滤一些数据之后再次-->转成Table 对象,开
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flink-on-yarn高可用 启动过了一会挂掉 报错
我flink集成到cdh上了,并启动 后面又配置flink-on-yarn的高可用 jobmanager.rpc.address: nodeone jobmanager.rpc.port: 6123 # The total process memo
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我大数据组件都用cdh,clickhouse用的Prometheus+Granafa。
那FLink用cdh监控好还是Prometheus+Granafa好?
flink集成cdh好像只能实现一种flink-on-yarn。不如Prometheus+granafa灵活。你们觉的呢?
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Flink Scala flatMap方法报错
自己本地写的Flink WordCount程序,使用流式处理时,flatMap方法报错,如下图: 但使用批处理时是好的,如下图: 环境如下: 有哪位大神能知道是什么原因?本人scala初学
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十分钟带汝入门大数据开发语言Scala
Scala是一门多范式的编程语言,一种类似Java的编程语言 ,设计初衷是实现可伸缩的语言 、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。目前最主流的大数据开发框架Spark的实现就是通过Scala去实现的。Scala可以与Java互操作。它用scalac这个编译器把源文件编译成Java的class文件(即在JVM上运行的字节码),也可以从Scala中调用所有的Java类库,也同样可以从Java应用程序中调用Scala的代码。Scala 与 Java 的关系Scala是基于Java去实现的,可以理解为是对
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结合案例总结Flink框架中的最底层API(ProcessFunction)用法
在之前总结的文章中有提到过,Flink框架提供了三层API完成流处理任务。至此已经学习了DataStream API ,ProcessFunction API 是Flink中最底层的API,可以访问时间戳、watermark 以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件。、
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聊聊Flink框架中的状态管理机制
在目前所有流式计算的场景中,将数据流的状态分为`有状态`和`无状态`两种类型。**无状态指的就是无状态的计算观察每个独立的事件,并且只根据最后一个事件输出结果**。举个栗子:一个流处理程序,从传感器接收温度数据然后在温度为90摄氏度发出报警信息。**有状态的计算则会根据多个事件输出结果**。举个栗子:计算过去一小时的平均温度,就是有状态的计算、若在一分钟内收到两个相差 20 度以上的温度读数,则发出警告等等。
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Flink框架中的时间语义和Watermark(数据标记)
“**时间**”在我们日常的开发学习过程中是特别常见的一个名词,例如:Java中的日期处理类、获取系统的当前时间、毫秒级的时间戳等等。接下来让我们来看看在Flink框架中,对**时间**不同的概念。Flink框架中有三个时间的语义:事件时间(Event Time )、摄入时间(Ingestion Time)、系统处理时间(Processing Time)。
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关于Flink框架窗口(window)函数最全解析
在真实的场景中数据流往往都是没有界限的,无休止的,就像是一个通道中水流持续不断地通过管道流向别处,这样显然是无法进行处理、计算的,那如何可以将没有界限的数据进行处理呢?我们可以将这些无界限的数据流进行切割、拆分,将其得到一个有界限的数据集合然后进行处理、计算就方便多了。
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编写python代码估算sin(x)的值
请编写一个程序迭代求解sin(x),迭代公式为sin(x)=x/1-x^3!+x^5/5!-x^7/7!+...+(-1)^(2n-1)/(2n-1)!,当n项的值小于10^-5时结束,x为弧度。要求输入x的值,输出相应的结果。【注意】迭代公式中的^代表幂运算。并且输入和输出各占一行,输出结果保留4位小数;运行效果如下所示。【运行结果】输入(一行):1.57输出(一行):1.0000一、程序代码#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8..
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Flink中Window的介绍和使用
Flink中Window的介绍和使用Flink中的窗口大致分为两类,分别是Keyed Windows和Non-Keyed Windows,接下来我们从其简单应用方面看看Window都包含哪些内容,基本的用法等。1. 按照使用场景分类Keyed Windows:跟在KeyedStream后使用stream .keyBy(...) <- keyed versus non-keyed windows .window(...)
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Flink中Trigger的介绍及使用
Flink中Trigger的介绍及使用Flink中的Trigger用来确认一个窗口是否应该出发结果的计算,每个windowAssigner都有一个默认的Trigger,先来看看Trigger的定义及其API。1. Trigger的定义@PublicEvolvingpublic abstract class Trigger<T, W extends Window> implements Serializable { private static final long serial
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Flink的运行架构
Flink的运行架构1. 运行架构1. Client严格意义上说,Client不是运行和程序执行的一部分,而是用于准备dataflow并将其发送给JobManager。之后,Client可以断开连接与JobManager的连接(分离模式-detached mode),也可以继续保持与JobManager的连接(附加模式-attached mode)。客户端可以作为触发执行Java或Scala代码的一部分运行,也可以在命令行进程bin/flink run ...中运行。2. JobManager
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Flink Stream常用算子
Flink Stream常用算子其实对于所有的计算框架都是一样的,都分为以下四部分:Flink中提供的一些Source、Transform算子以及Sink如下:1. EnvironmentFlink Job提交执行计算时,首先需要简历和Flink框架的联系,所以只有获取处理的环境,才能将task调度到不同的taskManager执行。// 批处理环境ExecutionEnvironment benv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
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