含蓄裙子

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2年10月21天

基于用户乘车行为大数据的客流分析及预测模型

目录 一.项目说明 1项目背景 1问题说明 1任务要求 1二.包含技术 2本项目用到的技术 2三.数据格式 2客流数据 2天气数据 2构建数据 2四.设计过程 3环境配置 3 1.相应库的导入 3 2.数据的读取 4 3.数据探索 4 4.数据合并 5 5.数据预处理 5 5.1查看数据分布 5 5.2异常数据处理 5 5.3构造特征值 7 6.特征相关性分析 7 7.目标相关性分析 8 8.LSTM模型搭建 8 9.预测及结果可视化 9五.个人总结 10

Flink的背压机制什么是反压以及反压所带来的影响?如何定位反压:反压分析可以参考下图:反压如何解决:从源码中了解下反压机制:总结:参考:

想起来之前被问到了一个问题,如果Flink中的Task是一直不停的运行的话,那么拉取Kafka数据的Source端是不是会一直不停的拉取数据,如果消费速度不及时,内存不就很快会被撑爆了么?一开始对这个问题是一脸闷逼,后来随着对Flink使用的逐渐深入,对Flink的内部也有了一定的了解,所以本文就来了解下Flink内部的反压机制,看下反压机制是如何解决该问题的。什么是反压以及反压所带来的影响?在流处理系统中,出现下游消费的速度跟不上上游生产数据的速度,就种现象就叫做反压。出现反压时...

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