首页
沸点
课程
数据标注
HOT
AI Coding
更多
直播
活动
APP
插件
直播
活动
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
expect7g
掘友等级
大数据开发工程师
大数据、Agent、大模型相关
获得徽章 0
动态
文章
专栏
沸点
收藏集
关注
作品
赞
34
文章 34
沸点 0
赞
34
返回
|
搜索文章
最新
热门
Flink TM、subTask、JVM、算子链、slot、slot组的关系
1.TaskManager与JVM TaskManager是根据Flink集群分配的,本地测试LocalExecutionEnvironment默认只会产生一个TaskManager。 一个TaskM
初识Aerospike-Operate
operate是原子操作,这个操作会在aerospike执行里面代码的时候采用单线程处理 下面两个代码说明原子操作的安全性 案例1:不采用operate 结果如下图 这是因为非operate包装的操作
Aerospike-tools
本文介绍Aerospike的服务器tools去利用aql查询as的数据 具体操作看官网:Aerospike Quick Look (AQL) | Aerospike Documentation 一.安
SQL之谓词下推、投影下推
下推优化是指在保持关系代数语义不变的前提下将 SQL 语句中的变换操作尽可能下推到靠近数据源的位置以获得更优的性能,常见的下推优化有谓词下推(Predicate Pushdown),投影下推(Proj
FlinkSQL优化---持续更新
文章学习自FFA 一.FlinkSQL的解析、执行 Flink 引擎接收到一个 SQL 文本后 通过 SqlParser 将其解析成 SqlNode。 通过查询 Catalog 中的元数据信息,对 S
Flink-反压-4.源码分析-浮动缓冲区和专属缓冲区
在前面文章Flink-反压-2.源码分析-流程-1,我们知道BufferManager主要回收的是专属缓冲区,浮动缓冲区的递归回收,其实还是要看LocalBufferPool的逻辑 一.添加浮动缓冲区
Flink-反压-3.源码分析-流程-2
前言 整个反压机制不是单单一个算子去实现的,而是上下游协同操作的,因此,解析源码的时候会拆出每个单独的部分,没办法全面去协调解析,很绕,分为以下几步 下游解析上游发送的数据消息并占用缓冲区,等待下游消
Flink-反压-2.源码分析-流程-1
前言 整个反压机制不是单单一个算子去实现的,而是上下游协同操作的,因此,解析源码的时候会拆出每个单独的部分,没办法全面去协调解析,很绕,分为以下几步 下游解析上游发送的数据消息并占用缓冲区,等待下游消
Flink-反压-1.基本概念
1.为什么会存在反压 反压是很常见的情况,如下图 生产者:每s生产2MB数据 消费者:每s消费1MB数据 在生产者和消费者之间又存在一个缓冲区,为了缓解这个差值的,但是如果一致存在差值,迟早有一天,缓
Java的DNS缓存问题
问题1:默认情况下,JVM首次会访问DNS服务去获取对应的IP并将其缓存起来,那么如果缓存期间,你修改了DNS的IP的话,对于JVM来说是不可见的,他不知道你换IP了,它用的还是缓存的旧IP,这就会造
下一页
个人成就
文章被点赞
36
文章被阅读
14,280
掘力值
1,053
关注了
2
关注者
11
收藏集
0
关注标签
36
加入于
2022-10-15