Flink中的自定义参数与模型配置

10月前作者：禅与计算机程序设计艺术分类：Toy博客阅读(45) 违法举报

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作者：禅与计算机程序设计艺术

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https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/docs/concepts/flink-architecture/

1. 简介

Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。

在企业级生产环境中，由于各种各样的原因，通常会要求对一些组件的参数进行定制化设置，或者需要加载外部配置文件来控制一些组件的行为。目前，Apache Flink 提供了基于配置文件的动态参数配置方式，能够灵活地调整组件运行时的参数。除了参数配置外，Flink 还支持通过 Java API 的形式加载外部模型，例如 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 模型。然而，这些模型并不像普通参数一样可以直接在配置文件中进行配置，因此需要额外的代码逻辑才能完成配置。本文将介绍如何通过 Java API 来加载外部模型，以及 Flink 中参数配置的详细流程。

2.基本概念术语说明

Apache Flink

Apache Flink 是建立在 Hadoop MapReduce 框架之上的一个开源流处文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-686204.html

到了这里，关于Flink中的自定义参数与模型配置的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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