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2024年08月

2024年07月

  • 发表了文章 2024-08-17

    Ulysses):一款强大的写作工具

  • 发表了文章 2024-08-16

    YOLO系列算法

  • 发表了文章 2024-08-15

    体验云原生数据库PolarDB。

  • 发表了文章 2024-08-15

    R-CNN系列目标算法

  • 发表了文章 2024-08-14

    目标检测算法技术

  • 发表了文章 2024-08-13

    Prometheus工具

  • 发表了文章 2024-08-12

    Prometheus工具

  • 发表了文章 2024-08-12

    SSD算法1

  • 发表了文章 2024-08-10

    目标检测算法

  • 发表了文章 2024-08-09

    RetinaNet算法2

  • 发表了文章 2024-08-08

    RetinaNet算法1

  • 发表了文章 2024-08-08

    创新算法1

  • 发表了文章 2024-08-06

    FunAudioLLM与知名模型对比

  • 发表了文章 2024-08-06

    目标检测算法

  • 发表了文章 2024-08-05

    体验过云原生数据库PolarDB。

  • 发表了文章 2024-08-05

    体验《告别资源瓶颈,函数计算驱动多媒体文件处理》

  • 发表了文章 2024-08-05

    创新算法

  • 发表了文章 2024-08-03

    选择算法

  • 发表了文章 2024-08-02

    《AIGC与电影剧本创作的未来》 原创

  • 发表了文章 2024-08-01

    测试FunAudioLLM在性能、功能、技术先进性等跟国际知名语音大模型进行比较。

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  • 回答了问题 2024-08-15

    电子书vs传统纸质书,你更喜欢哪种阅读方式?

    我目前在读《遁甲经卷》,特别喜欢古书,阅读古籍对于个人对文化传承有着诸多益处。古籍是历史信息的载体,通过阅读古籍,可以了解历史事件、文化习俗、哲学思想等,有助于传承和弘扬中华优秀传统文化。许多古籍包含丰富的哲学思想和道德观念,阅读这些书籍可以提高个人的道德修养和人生智慧。古籍中的诗词、散文等文学作品具有很高的文学价值,阅读古籍可以培养审美情趣,欣赏古代文学之美。总之,阅读古籍对于个人成长、文化传承和学术研究都具有重要的意义。
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  • 回答了问题 2024-08-15

    你有使用过科技助眠工具吗?

    我的睡眠不好,我又使用高科技工具。朋友推荐的声音疗法:白噪音或自然声音:通过播放白噪音或自然声音(如雨声、海浪声等)来掩盖环境噪音,减少干扰,帮助用户放松。缺点也有,我的老婆不喜欢听到这个声音。以及长期依赖科技助眠工具可能会导致用户对它们产生依赖,难以在没有这些工具的情况下入睡。
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  • 回答了问题 2024-08-05

    您会在哪些场景中使用到云消息队列RabbitMQ 版?

    在电商平台中,云消息队列 RabbitMQ 版有很多应用场景,例如: 订单处理:当用户下单后,订单系统将订单信息发送到 RabbitMQ 队列,库存系统、支付系统、物流系统等可以从队列中获取订单信息并进行相应的处理,实现订单处理流程的解耦和异步化。库存管理:库存系统实时监控商品库存数量。当库存低于阈值时,发送消息到 RabbitMQ 队列,通知采购系统进行补货操作。用户通知:如订单发货、退款成功、促销活动通知等,将通知信息放入队列,由通知服务进行消费和发送。商品推荐:根据用户的浏览、购买等行为数据,生成推荐信息并放入队列,推荐系统从队列中获取进行处理和更新。数据同步:电商平台可能有多个数据库或数据存储,通过 RabbitMQ 可以实现不同数据源之间的数据同步。秒杀活动:在秒杀场景中,大量的请求可以先放入 RabbitMQ 队列进行缓冲,避免直接冲击后端系统,然后再由后端系统按一定的速率进行处理。评价处理:用户提交商品评价后,评价信息发送到 RabbitMQ 队列,由评价审核系统进行消费和处理。数据分析:将电商平台产生的各种业务数据发送到 RabbitMQ 队列,供数据分析系统进行消费和分析。通过使用云消息队列 RabbitMQ 版,电商平台可以提高系统的可靠性、可扩展性和性能,更好地应对高并发和复杂的业务需求。
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  • 回答了问题 2024-08-05

    聊聊哪些科幻电影中的家居技术你最希望成为现实?

    希望实现情感陪伴机器人 情感陪伴机器人可以在多种场景中发挥作用,包括但不限于: 儿童陪伴:为缺少父母陪伴的儿童提供情感支持和知识教育。老年人关怀:帮助老年人减轻孤独感,提供日常陪伴和社交互动。心理健康:作为辅助治疗工具,为患有抑郁症、焦虑症等心理疾病的患者提供持续的情感支持。教育领域:在学校或家庭中,可以作为辅助教学工具,增进学生的情感认知和学习动力。客户服务:在企业环境中,可以用于提供情感化的客户服务,增强用户体验。情感陪伴机器人的未来展望 随着人工智能和情感计算技术的不断进步,情感陪伴机器人的功能将变得更加强大和精细化。预计未来的情感陪伴机器人将能够: 提供更加人性化的交互体验,包括更自然的语音交流和更具表现力的非言语沟通。与人类形成更深层次的情感联结,通过长时间的学习和适应,机器人将能够提供更为个性化的支持。整合更多的传感器和生物识别技术,以更为准确地感知和回应人类的情绪变化。伦理和社会影响 尽管情感陪伴机器人具有巨大的潜力,但其广泛应用也引发了伦理和社会层面的讨论。关键问题包括: 依赖性:人们是否会对机器人产生过度依赖,进而影响人际关系的质量?隐私:机器人在收集用户情感数据时,如何保证用户的隐私不被侵犯?情感假象:机器人提供的情感支持是否可能造成用户对真实情感连接的误解?总的来说,情感陪伴机器人的发展需要不断地进行伦理审查和技术创新,以确保它们为人类社会带来积极的影响。在设计和应用这些机器人时,必须考虑到人类情感的复杂性以及技术局限性,从而实现人机和谐共处。
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  • 回答了问题 2024-08-05

    传统健身VS科技健身,你更倾向于哪一种?

    传统健身通常指的是不依赖于高科技设备的健身方式,如跑步、游泳、举重和自由体操等。传统健身的优点包括: 简单直接:传统健身通常不需要复杂的设备或技术,容易上手。低成本:很多传统健身活动对设备和场地的要求不高,可以节省开支。自然体验:户外运动如跑步或登山,提供了与自然亲密接触的机会。社交互动:传统健身活动如团体课程或运动俱乐部,有助于建立社交联系。科技健身则涉及使用高科技设备和应用程序来辅助健身活动,例如智能手环、健身追踪器、虚拟现实(VR)锻炼游戏、在线训练指导等。科技健身的优点包括: 个性化:科技设备能根据用户的个人数据提供定制化的健身计划和反馈。数据驱动:通过收集和分析运动数据,科技健身可以帮助用户更准确地追踪进度和效果。便利性:在线健身课程和应用程序允许用户随时随地进行锻炼,不受时间和地点限制。创新体验:例如VR技术,可以为用户带来新颖的、沉浸式的锻炼体验。选择建议: 我希望获得个性化指导、数据跟踪、便利性和创新体验,科技健身对于我是更好的选择。实际上,我会使用智能手表搭配户外跑步,或者参加线上指导的健身课程后再去健身房进行实践。
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  • 回答了问题 2024-08-01

    如何10分钟获得一位24小时AI专家助手?

    使用阿里云的“通义千问”或其他类似的云端AI对话服务。以下是简化的步骤指南,帮助您迅速部署: 第一步:注册并登录阿里云账号 如果您还没有阿里云账号,请访问阿里云官网注册并登录。 第二步:访问通义千问控制台 登录后,在阿里云产品列表中找到“通义千问”或直接搜索“通义千问”,进入其管理控制台。 第三步:创建实例 在通义千问控制台,点击创建实例,选择适合您需求的套餐类型。对于快速测评,您可以先选择免费或基础版套餐开始尝试。 第四步:配置问答知识库 根据您的测评需求,配置问答对。您可以预设一些常见问题及其答案,以便AI助手能够准确回应。添加问题:输入您想让AI助手回答的问题。编辑答案:为每个问题编写详细的答案内容。保存设置:确保所有配置都已正确无误后保存。 第五步:获取接入代码 在控制台找到“部署”或“接入网站”的选项,按照指引生成适用于您网站的JavaScript代码片段。 第六步:嵌入到您的网站 打开您的网站后台管理系统,找到需要添加AI助手的页面或位置。将从阿里云获取的JavaScript代码粘贴到网页的合适位置,通常是标签内或底部。 保存网页编辑,刷新网站查看效果。 第七步:测试AI助手功能 访问您的网站,检查AI助手是否正常显示并能正确响应预设的问题。可以通过模拟用户提问来测试AI助手的反应速度、准确度和交互体验。 请注意,这只是一个快速部署的简易流程,实际操作可能因具体平台和需求而有所不同。确保在正式部署前充分测试,以达到最佳用户体验。
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  • 回答了问题 2024-08-01

    你有哪些能写出完美Prompt的秘籍?

    优化Prompt撰写技巧对于引导大型语言模型生成高质量的文本输出至关重要。以下是一些撰写高效Prompt的秘籍: 1. 明确目标 定义输出格式:明确你希望模型输出的文本类型(如故事、报告、对话等)。指定细节要求:包括文本的长度、风格、语气、包含的关键信息等。2. 提供上下文 背景信息:给出足够的背景信息,让模型理解任务的全貌。示例数据:如果可能,提供一些示例或参考文本,帮助模型理解期望的输出风格。3. 使用具体指令 避免模糊性:指令要尽可能具体明确,减少模型的猜测空间。分步指导:对于复杂的任务,可以将指令分解成多个步骤。4. 利用角色和视角 指定角色:让模型扮演特定角色或以特定视角写作,如“作为一名历史学家”。设定场景:为模型设定一个具体的场景,帮助其更好地进入状态。5. 控制文本长度和复杂性 明确长度要求:告诉模型你期望的文本长度,如“写一个200字以内的摘要”。调整复杂性:根据目标受众调整文本的复杂性和专业程度。6. 使用关键词和短语 关键词:在Prompt中嵌入关键词,确保模型在生成文本时围绕这些词展开。特定短语:使用特定短语引导模型生成特定类型的内容。7. 优化迭代 反馈循环:根据模型的初步输出提供反馈,并调整Prompt以获得更精确的结果。多次尝试:不要害怕多次尝试不同的Prompt来找到最佳结果。8. 避免误导 真实信息:确保Prompt中的信息是准确的,避免误导模型生成错误内容。避免偏见:避免在Prompt中使用可能引起偏见的语言。9. 创造性激发 开放性问题:使用开放性问题激发模型的创造性思维。鼓励多样性:在Prompt中鼓励模型探索不同的答案或解决方案。10. 语言清晰性 简洁表达:保持Prompt简洁明了,避免冗长和不必要的细节。语法正确:确保Prompt本身语法正确,避免模型模仿错误。通过上述技巧,可以更精准地指引大型语言模型,激发其无尽的创造力,生成符合期望的高质量文本。记住,与模型的互动是一个迭代过程,不断调整和优化Prompt是提高输出质量的关键。
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  • 回答了问题 2024-08-01

    视频时代,图文未来如何发展?

    图文内容发展要点: 生活指南:提供实用的生活技巧和指南,如烹饪、家居布置、健康管理等。视觉故事讲述:通过图片和简短文字讲述日常生活中的故事,增加情感共鸣。教育性内容:以图文形式提供育儿知识、学习资源和教育资讯,方便家长和学生学习。旅行分享:用图文记录旅行体验,提供旅行攻略和目的地推荐。美食分享:展示美食制作过程和食谱,吸引美食爱好者。
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  • 回答了问题 2024-07-27

    云电脑是否可以挂载某个vpc网络下?

    云电脑确实可以挂载到特定VPC(Virtual Private Cloud)网络下,但需满足一系列前提条件和遵循特定步骤来确保顺利挂载。以下是关键要点和步骤摘要: 前提条件确认: 确保您已完成阿里云账号的注册与实名认证已拥有云企业网实例,且该实例与计划使用的VPC在同一地域。已创建专有网络VPC实例,并确保VPC与云企业网实例、云电脑的办公网络、以及CPFS文件系统位于同一地域,且VPC的交换机与CPFS文件系统处于同一可用区。准备好无影终端以连接和使用云电脑 创建与配置CPFS文件系统: 在NAS控制台开通CPFS服务,并完成云资源访问授权。创建CPFS文件系统,并根据需要创建Fileset以增强目录功能,如文件数量限制、数据流动等配置协议服务(如NFS)以生成挂载地址,此地址将用于云电脑挂载CPFS文件系统 开通与部署云电脑: 创建办公网络,确保其IPv4网段是CPFS文件系统所绑定VPC网段内的未使用子集创建云电脑用户,并在相应VPC网络环境下创建云电脑实例 挂载CPFS文件系统至云电脑: 在云电脑的Linux操作系统(支持Ubuntu 18.04/20.04, CentOS 7.9等)上安装CPFS-NFS客户端使用从CPFS控制台获取的挂载地址,在云电脑上执行挂载命令,实现CPFS文件系统的挂载 ,只要按照正确的配置流程和满足必要的前提条件,云电脑是可以成功挂载到指定VPC网络下的,从而实现数据存储与访问的需求。
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  • 回答了问题 2024-07-27

    Token计算器是什么?

    'Token计算器'这个表述可能有几种不同的含义,取决于上下文。在不同的领域中,它可能指代以下几种工具或概念: 编程与计算机科学:在编程语言中,特别是涉及到自然语言处理(NLP)或文本分析的场景,'Token'通常指的是文本中的最小有意义单位,比如单词、标点符号或特殊字符。一个'Token计算器'可能是指一个工具或函数,用于计算文本中Token的数量,这对于文本预处理、计费(如API调用按Token数量计费)或分析文本统计特征等方面非常有用。 区块链与加密货币:在区块链和加密货币领域,'Token'通常指的是基于区块链技术发行的一种数字资产,类似于比特币或以太坊的ERC-20 Token。'Token计算器'可能是一个网站或应用程序,用于计算持有某种Token的价值,包括兑换成其他货币(如美元、欧元或比特币)的价值,或者是基于当前市场价格计算交易的费用。 API访问与认证:在API访问管理中,Token常用于身份验证和授权。一个'Token计算器'可能是指一个帮助开发者理解或管理其API调用中Token使用情况的工具,比如估算在特定使用模式下,需要多少访问Token,或者如何优化Token使用以降低成本。 综上所述,'Token计算器'的具体功能和用途依赖于它所处的具体领域和技术背景。如果您有更具体的场景或需求,提供更多信息可以帮助给出更精确的解释。
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  • 回答了问题 2024-07-27

    注册用户不到两千同时在线用户不到一百购买哪个云服务器合适?

    一个配置如2核CPU、8GB内存、100GB SSD云盘、2M基础带宽(配备弹性带宽服务)的云服务器,搭配适合您业务的操作系统,并根据用户分布选择合适的地域与线路,将能满足当前的需求并留有一定的扩展空间。具体实例类型可考虑通用型(ecs.g5.large)作为起始选择,根据实际资源使用情况适时调整。
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  • 回答了问题 2024-07-27

    阿里的时序数据库能兼容influxdb2.0版本吗

    阿里云的时序数据库TSDB For InfluxDB®目前兼容的是InfluxDB 1.x系列版本。这意味着它直接支持InfluxDB 1.7.6版本的特性与操作,如通过Influx CLI进行数据读写、利用HTTP API进行交互以及对接Prometheus等。关于兼容InfluxDB 2.0版本的直接信息未在提供的资料中提及。 因此,如果您需要基于InfluxDB 2.0特性的服务,可能需要进一步确认阿里云TSDB For InfluxDB®的最新更新或者考虑其他替代方案,或者自行部署InfluxDB 2.0版本以满足特定需求。对于最新的兼容性信息,建议直接咨询阿里云官方获取最准确的更新和支持情况。
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  • 回答了问题 2024-07-27

    实时计算 Flink版1.18提交到k8s 任务过一会自动cancel 有人遇到同样的问题嘛?

    针对您提到的实时计算Flink版1.18提交到Kubernetes(k8s)环境中,任务在运行一段时间后自动取消(CANCELLED)的问题,尽管提供的参考资料未直接涵盖该特定场景,但可以提供一些可能的原因分析和解决思路: 资源限制:检查Kubernetes集群中是否有资源限制(如CPU、内存)导致任务被Kubernetes自动终止。确保为Flink作业预留足够的资源,并监控作业运行时的资源使用情况 作业配置问题:确认作业配置中是否存在导致自动取消的设置,比如超时时间、故障重试策略等。检查作业的yaml配置,确保没有意外设置了短时间的生命周期管理或不恰当的取消策略。 系统或版本兼容性:虽然问题未直接提及版本不兼容,但不同版本的Flink与Kubernetes可能存在特定的兼容性问题。确认Flink 1.18与您的Kubernetes版本以及其他组件(如Hadoop、Hive等)之间是否存在已知的兼容性问题。 日志分析:查看Flink作业的运行日志,包括Kubernetes事件日志和Flink作业管理器的日志,以获取取消任务的具体原因。错误信息或警告通常能提供问题发生的直接线索。 强制停止机制:虽然您的情况是任务自动取消,不是主动操作的结果,但参考文档中提到的强制删除方法(通过编辑yaml添加特定注解来强制停止作业)展示了作业控制的一种高级手段。这不一定直接解决您的问题,但了解这些高级操作可能在排查过程中有所启发。 社区与官方支持:考虑到问题的特殊性,如果上述步骤不能定位问题,建议在阿里云官方论坛、Flink社区或者通过阿里云技术支持寻求帮助,可能有其他用户遇到过类似问题或有更具体的解决方案。 综上所述,自动取消问题可能涉及多个方面,需要从资源、配置、日志等多个角度综合排查。希望这些建议能帮助您定位并解决问题。
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  • 回答了问题 2024-07-27

    实时计算 Flink版创建hivecatalog报org.apache.有遇到的吗?

    遇到错误org.apache.flink.table.catalog.exceptions.CatalogException: Configured default database default doesn't exist in catalog myhive,表明在尝试使用Hive Catalog时,默认数据库default在catalog myhive中未找到。根据您的描述,之前使用Hive 3.1.3时没有问题,但目前环境为Hive 2.3.9和Flink 1.16.0。 原因分析与解决建议: 版本兼容性问题:虽然Flink 1.16.0支持Hive Metastore版本2.0.0至2.3.9,但是特定的Hive版本与Flink之间的兼容性细节可能会影响某些功能。您提到开始时使用Hive 3.1.3是成功的,这可能意味着Hive 2.3.9与Flink 1.16.0之间存在某些不兼容或配置差异。 默认数据库不存在:错误提示明确指出默认数据库default不存在。确保在Hive Metastore中确实存在名为default的数据库。如果在创建Hive Catalog时指定的default-database实际上不存在于Hive Metastore中,就会引发此错误。 解决步骤: 验证数据库存在性:登录到Hive Metastore所在环境,检查default数据库是否确实存在。可以使用Hive CLI或Beeline等工具执行SHOW DATABASES;命令来确认。 检查Hive配置:确认Hive Metastore的配置文件(如hive-site.xml)中没有误配置,特别是关于默认数据库的设置。 考虑版本升级:如果问题确实是由于版本兼容性导致,考虑将Flink升级到更高版本,比如Flink 1.14及以上版本通常对Hive Metastore的支持更加成熟稳定,尤其是对于Hive 2.x系列。同时,确保所选Flink版本与您的Hive版本兼容。 重新创建Hive Catalog:如果上述检查无误,且确认版本兼容性无问题,尝试删除现有的Hive Catalog并重新创建,确保在创建时指定的default-database是存在的,并且所有配置参数正确无误。 检查Hadoop配置:确保hadoop-conf-dir指向的Hadoop配置正确无误,包括HDFS的配置,因为这可能也会影响到Flink访问Hive Metastore的路径和权限。 综上所述,问题可能源于配置不当、版本兼容性或是Hive Metastore的实际状态与预期不符。逐一排查并采取相应措施应能解决问题。如果升级Flink版本是可行的方案,建议优先考虑,以获得更好的兼容性和稳定性。
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  • 回答了问题 2024-07-27

    Flink 读取hologres 做窗口计算,怎么设置水位,有无java 代码?

    在Flink中读取Hologres数据并进行窗口计算时,设置水位线(Watermark)是确保事件时间(Event Time)窗口准确性的关键。水位线用于标记数据流中的进度,告知Flink系统到目前为止哪些事件时间的数据应该已经全部到达。以下是使用Java代码设置水位线并进行窗口计算的基本示例: 首先,确保你的数据源支持生成水位线。如果你的数据源本身不直接提供水位线信息,你可能需要基于数据中的时间戳字段手动生成水位线。以下是一个简化的示例,展示了如何在读取Hologres数据后,对数据流应用水位线策略,并进行一个简单的滚动窗口聚合计算: import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner; import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JdbcInputFormat; import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JdbcOutputFormat; import org.apache.flink.streaming.connectors.jdbc.JdbcConnectionOptions; public class FlinkReadHologresWindowExample { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 配置Hologres连接参数 JdbcConnectionOptions jdbcOptions = new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder() .withUrl('jdbc:hologres://yourEndpoint:80/yourDatabaseName') .withUsername('yourUserName') .withPassword('yourPassword') .build(); // 设置Hologres数据源 JdbcInputFormat jdbcInputFormat = JdbcInputFormat.buildJdbcInputFormat() .setDrivername('org.postgresql.Driver') .setDBUrl(jdbcOptions.getUrl()) .setUsername(jdbcOptions.getUsername()) .setPassword(jdbcOptions.getPassword()) .setQuery('SELECT a, b, timestamp_column FROM yourTableName') // 假设timestamp_column为你的时间戳字段 .setRowTypeInfo(new RowTypeInfo(Types.INT, Types.STRING, Types.SQL_TIMESTAMP)) // 根据实际表结构调整 .finish(); // 读取数据并分配时间戳及生成水位线 DataStreamTuple2Integer, String>> inputStream = env.createInput(jdbcInputFormat) .assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.Integer, String>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5)) .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssignerTuple2Integer, String>>() { @Override public long extractTimestamp(Tuple2Integer, String> element, long recordTimestamp) { return element.f2.getTime(); // 假设timestamp_column是第三个字段,转换为毫秒时间戳 } })); // 应用窗口计算,例如基于事件时间的滚动窗口,窗口大小为1分钟 DataStreamTuple2String, Integer>> result = inputStream .keyBy(0) // 假设按第一个字段分组 .window(Time.minutes(1)) .sum(1); // 对第二个字段求和 // 输出结果到控制台或其他sink result.print(); env.execute('Flink Read Hologres Window Calculation'); } } 这段代码演示了如何: 配置并使用JdbcInputFormat从Hologres读取数据。为数据流分配时间戳并生成水位线,这里假设timestamp_column是数据中的时间戳字段,并允许最多5秒的数据乱序。应用基于事件时间的滚动窗口计算,窗口大小为1分钟,并对第二个字段求和。 请注意,实际应用中需要根据你的具体需求调整表结构、字段类型、时间戳字段以及窗口大小等参数。
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  • 回答了问题 2024-07-27

    Flink为什么会随着时间增加busy会大?

    在 Apache Flink 中,busy 状态可能会随着时间增加,这通常是因为作业的资源利用率较高,或者作业正在执行一些计算密集型的任务。以下是一些可能导致 busy 状态增加的原因: 数据处理量增加:如果作业处理的数据量随着时间的推移而增加,那么作业的 busy 状态可能会随之增加。资源利用率:作业的资源利用率可能会随着时间而变化。如果作业需要更多的 CPU、内存或网络资源,那么 busy 状态可能会增加。任务调度:Flink 的任务调度机制可能会导致某些 TaskManager 比其他 TaskManager 更忙。例如,如果某个 TaskManager 上的任务需要更多的计算资源,那么这个 TaskManager 的 busy 状态可能会增加。作业复杂性:如果作业包含复杂的计算逻辑或数据转换,那么作业的 busy 状态可能会随着时间增加。数据倾斜:在处理大数据集时,可能会出现数据倾斜,导致某些 Task 处理的数据量远大于其他 Task,从而使得这些 Task 的 busy 状态增加。状态管理:如果作业使用状态管理(如 checkpointing 或 savepoints),那么状态的读写操作可能会增加 busy 状态。资源管理器限制:如果资源管理器(如 YARN 或 Kubernetes)的资源分配不足以满足作业的需求,那么作业的 busy 状态可能会增加。
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  • 回答了问题 2024-07-27

    是不是每一个批处理都要启动和销毁一次flink的job manager?

    了优化批处理作业的执行时间,您可以考虑以下措施: 了优化批处理作业的执行时间,您可以考虑以下措施: 使用高效的资源管理策略,例如适当设置并行度和内存管理。优化数据读写操作,例如使用高效的序列化和反序列化策略。优化代码,例如避免不必要的数据转换和计算。使用更快的数据源和目标,例如使用本地文件系统或 SSD 存储。考虑使用更高效的批处理策略,例如微批处理或流批一体。使用高效的资源管理策略,例如适当设置并行度和内存管理。优化数据读写操作,例如使用高效的序列化和反序列化策略。优化代码,例如避免不必要的数据转换和计算。使用更快的数据源和目标,例如使用本地文件系统或 SSD 存储。考虑使用更高效的批处理策略,例如微批处理或流批一体。
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  • 回答了问题 2024-07-27

    我们关联进行数据处理后需要实时更新维表。Flink这个维表更新怎么保证是在逻辑处理以后呢?

    使用异步IO操作:Flink提供了异步IO API,允许你在数据处理流程中非阻塞地执行外部服务调用,如维表更新。这样,数据处理逻辑可以继续执行,而维表更新操作则在后台异步完成。确保异步更新逻辑在数据处理链路的下游,即可保证更新操作在逻辑处理之后执行。 基于时间或事件的触发器:设计数据流处理逻辑时,可以利用TimeWindow或EventTimeWindow,结合ProcessFunction或WindowFunction,在窗口触发时执行维表更新。这样,所有的逻辑处理在窗口内完成,窗口触发后才执行维表的更新操作,确保了更新时机的正确性。 使用Side Outputs与自定义Sink:在复杂的数据处理逻辑中,可以利用Side Outputs功能将需要更新维表的数据分流出来,然后通过自定义Sink在数据处理流程的尾部执行维表更新。这样,只有当数据经过全部处理步骤后,才会被发送到自定义Sink进行维表更新。 依赖Flink SQL的 temporal table join或temporal table function:在使用Flink SQL处理数据时,可以利用时间相关的表连接(temporal table join)或临时表函数(temporal table function)来实现维表的实时更新与查询。通过定义合适的事件时间窗口和水印机制,可以确保维表的更新操作基于正确的逻辑时间顺序执行。 配置合理的缓存策略与更新机制:根据参考资料合理配置维表的缓存策略(如LRU、ALL)和最大缓存条数、超时时间等,可以优化维表的查询效率和更新时机。例如,使用LRU策略可以在内存中维护最近查询的记录,同时设定适当的缓存超时时间,确保数据新鲜度,间接控制了维表更新的逻辑顺序。 ,通过异步处理、窗口机制、Side Outputs、SQL的高级特性以及合理的缓存管理,可以有效地控制维表更新操作在数据逻辑处理之后执行,确保数据处理流程的正确性和时效性。 相关链接MySQL WITH参数 https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/mysql-connector
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  • 回答了问题 2024-07-27

    flinkcdc initial方式启动,如何拿到全量阶段采集完成的时间点?

    Flink UI:在 Flink 的 Web UI 中,您可以查看每个 Task 的状态和完成时间。选择您的 Flink CDC 作业,查看 JobManager 和 TaskManager 的界面。在 TaskManager 的界面上,您可以找到每个 Task 的状态和完成时间,这可能包括全量数据采集的完成时间。Checkpoint 状态:如果您的 Flink CDC 作业启用了 Checkpointing,您可以查看 Checkpoint 状态来获取全量数据采集完成的时间点。在 Flink UI 的 Checkpoint 界面上,您可以查看每个 Checkpoint 的状态和完成时间。
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  • 回答了问题 2024-07-27

    有没有做flink cep的,动态规则加载用阿里的方案,出现少包的情况 ?

    在使用阿里云实时计算Flink版进行动态规则加载的Flink CEP场景中,若遇到“少包”或类找不到(ClassNotFoundException、NoClassDefFoundError)等问题,这通常是因为作业提交时缺少必要的依赖包。 确保所有自定义类和依赖已打包:确保您的Flink作业在打包时包含了所有自定义的条件类(如EndCondition, StartCondition)以及任何第三方库,这些是动态规则执行所必需的。使用Maven或Gradle的shade插件可以帮助你将依赖项一起打包进作业的jar中,避免运行时缺失。 利用附加依赖文件:如果存在复杂的参数或需要传递较大的依赖,参考资料中提到可以使用附加依赖文件来传输。这意味着你可以将额外的jar包通过特定方式(如Flink的用户JAR功能)上传到集群,确保Flink在运行作业时能够访问到这些依赖。 检查作业配置:确保在部署作业时正确设置了类加载器的配置。参考资料中提到了两个关键配置: kubernetes.application-mode.classpath.include-user-jar: 'true':这行配置告诉Flink在Kubernetes应用模式下包含用户jar。classloader.resolve-order: parent-first:这个配置设定了类加载器的解析顺序为父优先,有助于避免与Flink自带库的冲突,但需根据实际情况调整,有时可能需要child-first(也称作“反向优先级”)来优先加载用户代码。 作业启动参数:正确配置作业启动参数,确保Flink能够识别并加载所有必要的资源。参考资料中提及了作业启动参数配置的详细步骤,遵循这些步骤来避免因配置不当导致的类找不到问题。
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