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Flink中的自定義參數(shù)與模型配置

2年前作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù)分類：Toy博客閱讀(31)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了Flink中的自定義參數(shù)與模型配置。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù)

flink參數(shù)設(shè)置,大數(shù)據(jù)AI人工智能,自然語言處理,人工智能,語言模型,編程實(shí)踐,開發(fā)語言,架構(gòu)設(shè)計(jì)
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/docs/concepts/flink-architecture/

1. 簡(jiǎn)介

Apache Flink 是一個(gè)框架和分布式處理引擎，用于在無邊界和有邊界數(shù)據(jù)流上進(jìn)行有狀態(tài)的計(jì)算。Flink 能在所有常見集群環(huán)境中運(yùn)行，并能以內(nèi)存速度和任意規(guī)模進(jìn)行計(jì)算。

在企業(yè)級(jí)生產(chǎn)環(huán)境中，由于各種各樣的原因，通常會(huì)要求對(duì)一些組件的參數(shù)進(jìn)行定制化設(shè)置，或者需要加載外部配置文件來控制一些組件的行為。目前，Apache Flink 提供了基于配置文件的動(dòng)態(tài)參數(shù)配置方式，能夠靈活地調(diào)整組件運(yùn)行時(shí)的參數(shù)。除了參數(shù)配置外，F(xiàn)link 還支持通過 Java API 的形式加載外部模型，例如 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 模型。然而，這些模型并不像普通參數(shù)一樣可以直接在配置文件中進(jìn)行配置，因此需要額外的代碼邏輯才能完成配置。本文將介紹如何通過 Java API 來加載外部模型，以及 Flink 中參數(shù)配置的詳細(xì)流程。

2.基本概念術(shù)語說明

Apache Flink

Apache Flink 是建立在 Hadoop MapReduce 框架之上的一個(gè)開源流處文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-686204.html

到了這里，關(guān)于Flink中的自定義參數(shù)與模型配置的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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【極數(shù)系列】Flink配置參數(shù)如何獲?。浚?6）
直接下載解壓可用 https://gitee.com/shawsongyue/aurora.git 模塊：aurora_flink 主類：GetParamsStreamingJob ? 1.幾乎所有的批和流的 Flink 應(yīng)用程序，都依賴于外部配置參數(shù) 。這些配置參數(shù)可以用于指定輸入和輸出源（如路徑或地址）、系統(tǒng)參數(shù)（并行度，運(yùn)行時(shí)配置）和特定的應(yīng)用程序參
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