docker-compose.yml 文件中拉取flink容器 版本为1.17.0并在flink包的lib文件夹下加入三个以下三个依赖:https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-elasticsearch7/3.0.1-1.17/flink-sql-connector-elasticsearch7-3.0.1-1.17.jar、https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-mysql-cdc/2.3.0/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar、https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-postgres-cdc/2.3.0/flink-sql-connector-postgres-cdc-2.3.0.jar

时间: 2023-12-25 22:05:36 浏览: 65
好的,您可以按照以下的方式来编写docker-compose.yml文件: ``` version: '3.7' services: jobmanager: image: flink:1.17.0 command: jobmanager ports: - "8081:8081" taskmanager: image: flink:1.17.0 command: taskmanager depends_on: - jobmanager links: - jobmanager:jobmanager environment: - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager - FLINK_TASK_MANAGER_MEMORY_PROCESS_SIZE=1024m elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.2 environment: - discovery.type=single-node ports: - "9200:9200" mysql: image: mysql:8.0 environment: - MYSQL_ROOT_PASSWORD=<your_password> - MYSQL_USER=<your_user> - MYSQL_PASSWORD=<your_password> - MYSQL_DATABASE=<your_database> ports: - "3306:3306" postgres: image: postgres:13.1 environment: - POSTGRES_USER=<your_user> - POSTGRES_PASSWORD=<your_password> - POSTGRES_DB=<your_database> ports: - "5432:5432" flink-job: image: flink:1.17.0 volumes: - ./flink-conf.yaml:/opt/flink/conf/flink-conf.yaml - ./lib/flink-sql-connector-elasticsearch7-3.0.1-1.17.jar:/opt/flink/lib/flink-sql-connector-elasticsearch7-3.0.1-1.17.jar - ./lib/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar:/opt/flink/lib/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar - ./lib/flink-sql-connector-postgres-cdc-2.3.0.jar:/opt/flink/lib/flink-sql-connector-postgres-cdc-2.3.0.jar command: jobmanager depends_on: - jobmanager - elasticsearch - mysql - postgres links: - elasticsearch:elasticsearch - mysql:mysql - postgres:postgres environment: - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager - FLINK_TM_HEAP_SIZE=1024m - FLINK_PROPERTIES= - FLINK_ENV_JAVA_OPTS= - FLINK_ENV_JAVA_TOOL_OPTIONS= - FLINK_CONF_DIR=/opt/flink/conf - FLINK_LIB_DIR=/opt/flink/lib - FLINK_PLUGINS_DIR=/opt/flink/plugins - FLINK_OPT_DIR=/opt/flink/opt - FLINK_LOG_DIR=/opt/flink/log - FLINK_HOME=/opt/flink volumes: - ./job.jar:/opt/flink/job.jar - ./flink-conf.yaml:/opt/flink/conf/flink-conf.yaml ``` 其中需要注意的是: 1. 在 `flink-job` 服务中,我们使用了 `volumes` 来挂载 `flink-conf.yaml` 和三个依赖的jar包到容器的 `/opt/flink/conf` 和 `/opt/flink/lib` 目录中。 2. 我们在 `flink-job` 服务的环境变量中设置了 `FLINK_PROPERTIES`,因为 Flink 在启动时会读取这个环境变量中的配置信息。 3. 我们在 `flink-job` 服务的环境变量中设置了 `FLINK_LIB_DIR`,这是因为 Flink 在启动时会从这个目录中加载依赖的jar包。 4. 我们在 `flink-job` 服务的环境变量中设置了 `FLINK_CONF_DIR`,这是因为 Flink 在启动时会读取这个目录中的配置文件。 5. 我们在 `flink-job` 服务的环境变量中设置了 `FLINK_HOME`,这是因为 Flink 在启动时需要知道它的安装路径。 上述的docker-compose.yml文件可以满足您的要求,在启动容器后,您可以使用以下的命令来进入到flink-job容器中: ``` docker-compose run flink-job /bin/bash ``` 然后,您可以在容器中运行Flink任务了。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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