Windows聚合事件(例如计数、和)在流上的工作方式与批处理不同。例如，不可能计算流中的所有元素，因为流通常是无限的(×××的)。相反，流上的聚合(计数、和等)是由窗口windows限定作用域的，例如“过去5分钟的计数”或“最后100个元素的总和”。Windows可以是时间驱动(示例:每30秒)或数据驱动(示例:每100个元素)。一个典型的方法是区分不同类型的窗口，比如翻筋斗窗口(没有重叠)、滑动
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2018-11-13 20:30:39
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MACOS下安装flink:$brewinstallapache-flink...$flink--version$brewupgradeMACOS下启动flink:$cd/usr/local/Cellar/apache-flink/1.6.0$./libexec/bin/start-cluster.sh/**LicensedtotheApacheSoftwareFoundation(ASF)und
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2018-11-13 20:25:48
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StatefulComputationsoverDataStreams(在数据流的有状态计算)ApacheFlink是一个用于分布式流和批处理数据的开源平台。Flink的核心是一个流数据流引擎，它为数据流上的分布式计算提供数据分布、通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理，覆盖本地迭代支持、托管内存和程序优化。通常在程序中的转换和数据流中的操作符之间存在一对一的对应关系。然而，有时一个转换
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2018-11-13 20:15:26
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Flink中的程序本质上是并行的和分布式的。在执行期间，流有一个或多个流分区，每个操作符有一个或多个操作符子任务。操作符子任务相互独立，在不同的线程中执行，可能在不同的机器或容器上执行。运算符子任务的数量是特定运算符的并行度。一个流的并行性总是它的生产操作符的并行性。同一程序的不同运算符可能具有不同级别的并行性。流可以在两个操作符之间以一对一(或转发)模式传输数据，也可以在重分发模式中传输数据:一
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2018-11-13 20:14:56
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相比SparkStream、KafkaStream、Storm等，为什么阿里会选择Flink作为新一代流式计算引擎？前期经过了哪些调研和对比？大沙：我们是2015年开始调研新一代流计算引擎的。我们当时的目标就是要设计一款低延迟、exactlyonce、流和批统一的，能够支撑足够大体量的复杂计算的引擎。Sparkstreaming的本质还是一款基于microbatch计算的引擎。这种引擎一个天生的缺
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2018-11-13 10:26:17
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1.背景介绍异常检测可以定义为“基于行动者（人或机器）的行为是否正常作出决策”，这项技术可以应用于非常多的行业中，比如金融场景中做交易检测、贷款检测；工业场景中做生产线预警；安防场景做***检测等等。根据业务要求的不同，流计算在其中扮演着不同的角色：既可以做在线的欺诈检测，也可以做决策后近实时的结果分析、全局预警与规则调整等。本文先介绍一种准实时的异常检测系统。所谓准实时，即要求延迟在100ms以内
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2018-11-01 16:10:11
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此文已由作者岳猛授权网易云社区发布。 欢迎访问网易云社区，了解更多网易技术产品运营经验。 问题 window是解决流计算中的什么问题？ 怎么划分window？有哪几种window？window与时间属性之间的关系？ window里面的数据何时被计算？ window 何时被清除？ 第一个问题 wind ...
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《汇编语言》这本书在讲解汇编语言的相关知识之前先对一些基础知识进行了介绍。在正式开始学习汇编语言之前，对机器语言程序设计以及汇编语言产生的原因和硬件系统的结构进行了一些了解和学习。 1. 机器语言的了解部分 早期的程序员都是使用机器语言进行程序设计的，机器语言是机器指令的集合，机器指令由一系列二进制 ...
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2018-10-07 23:27:44
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- - kafka RocketMQ RabbitMQ 数据来源 相关文章 定位 设计定位 系统间的数据流管道，实时数据处理。 例如：常规的消息系统、网站活性跟踪，监控数据，日志收集、处理等 非日志的可靠消息传输。 例如：订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog分发等 可靠消 ...
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2018-10-04 11:03:13
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