目录前言实验要求：编辑 界面效果： 实现计算器类与方法：前言为完成数据结构实训课作业，而写的计算器。实验要求： 界面效果： 实现计算器类与方法：该计算器主要由三大类实现：Calculator,Calculate,以及Stack(老师要求自己写一个数据结构类型（我使用是链式存储）);Calculator类：我主要实现了界面的组件的定义，组合，以及添加事件监听器
前言Broadcast State是Flink支持的一种Operator State。使用Broadcast State，可以在Flink程序的一个Stream中输入数据记录，然后将这些数据记录广播（Broadcast）到下游的每个Task中，使得这些数据记录能够为所有的Task所共享，比如一些用于配置的数据记录。这样，每个Task在处理其所对应的Stream中记录的时候，读取这些配置，来满足实际
Spark Streaming 实时计算框架一、实时计算概述1.1 什么是实时计算？1.2 常用的实时计算框架二、Spark Streaming2.1 Spark Streaming 介绍2.2 Spark Streaming 工作原理2.2 Spark Streaming 工作机制2.3 Spark Streaming 程序的基本步骤2.4 创建 StreamingContext 对象三、Sp
文章目录本节引导使用场景依赖第一个CEP不完整程序模式（pattern） API单个模式量词条件组合模式循环模式中的连续性模式操作 consecutive()模式组匹配后跳过策略检测模式从模式中选取处理超时的部分匹配便捷的API(旧api迁移到新api)CEP库中的时间按照事件时间处理迟到事件时间上下文可选的参数设置例子 FlinkCEP是在Flink上层实现的复杂事件处理库。 它可以让你在无限
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2023-06-26 20:33:04
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Flink 的基本架构图 从整体的架构图中可以看到，对于完整的Flink来说，可以分为Flink Client客户端，JobManager 和 TaskManager三个部分。而个组件之间的通信时通过Akka Framework来完成的。Flink Client 客户端Flink客户端负责体提交 / 取消 / 更新任务到JobManager，而JobManager会对状态以及统计数据进行反馈。//
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2023-06-15 18:36:28
295阅读
由于 Flink 支持事件时间、有状态的计算、可以灵活设置窗口等特点，收到业界的广泛追捧。我所在的公司并不是典型的互联网公司，而是偏传统的金融公司，我也想探索一下怎么能利用 Flink 这个好的工具来服务公司的业务，所以对 Flink 的应用场景做了一番尝试。下面我将探索的过程记录下来，一是分享下自己的经历，二是希望跟同行交流，还望轻拍。一、背景我公司业务场景跟市面上大部分 Flink 使用场景不
# 构建实时计算框架的流程
## 步骤概览
下面是构建实时计算框架的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定需求和目标 |
| 2 | 设计框架架构 |
| 3 | 选择合适的技术栈 |
| 4 | 实现数据接入 |
| 5 | 实现数据处理和计算逻辑 |
| 6 | 实现结果输出 |
| 7 | 进行测试和优化 |
| 8 | 部署和上线 |
下面
原创
2023-07-31 14:19:59
172阅读
# Java实时计算
Java是一种高级编程语言，广泛应用于各种领域，包括实时计算。实时计算是指对即时生成的数据进行实时处理和分析，以提供实时的结果。在Java中，可以使用多种技术和工具来实现实时计算。
## 实时计算的基本概念
实时计算通常包括以下几个基本概念：
1. 数据源：即时生成的数据来源，可以是传感器、日志文件、消息队列等。
2. 数据流：即时生成的数据按照时间顺序组成的无限序
# Java日期实时计算入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要处理日期和时间的问题。在Java中，处理日期和时间是一个常见的任务。本文将向你展示如何使用Java实现日期实时计算。
## 1. 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解实现日期实时计算的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 引入必要的库 |
| 2 | 获取当前
# Java 实时计算示例
## 介绍
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Java实现一个实时计算示例。无论你是一名刚入行的开发者还是有一定经验的开发者，本文都将为你提供一步步指导，以便你能够成功完成这个任务。
## 整体流程
首先，让我们看一下整个实时计算示例的流程。下表展示了这个流程中的每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 连接到数据源
## 实时计算框架的实现流程
实现一个Java实时计算框架需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义数据输入源 |
| 2 | 设置数据处理逻辑 |
| 3 | 指定数据输出方式 |
| 4 | 配置数据流处理任务 |
| 5 | 运行框架 |
下面逐步介绍每个步骤需要做的事情以及相应的代码示例。
### 步骤 1：定义数据输入源
在实时
原创
2023-09-15 20:57:44
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基于FlinkCDC、SQL实现实时数仓构建能力，高级NRT解决方案，项⽬采⽤流处理计算引擎Flink，实时处理100万笔/s的交易数据。基于企业主流的流处理技术框架：Flume、Kafka、Flink、Hbase等基于Hive和Kylin的批数据处理，可进⾏多维分析。搭建监察预警体系，包括：预警规则管理，实时预警，历史预警，监察历史数据分析等。hudi on hive kafka&am
spark笔记spark简介saprk 有六个核心组件：SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、StructedStreaming、MLlib，GraphxSparkCore相当于Hadoop中的MapReduce，用于大规模离线批处理计算SparkSQL相当于Hive(稍微类似)，用于交互式计算注意：
1.交互式计算：用户界面中的查询条件进行过滤查询，然后交给Spar
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2023-07-18 13:43:53
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实时计算是什么？请看下面的图：我们以热卖产品的统计为例，看下传统的计算手段：将用户行为、log等信息清洗后保存在数据库中.将订单信息保存在数据库中.利用触发器或者协程等方式建立本地索引，或者远程的独立索引.join订单信息、订单明细、用户信息、商品信息等等表，聚合统计20分钟内热卖产品，并返回top-10.web或app展示.这是一个假想的场景，但假设你具有处理类似场景的经验，应该会体会到这样一些
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2023-08-25 16:22:55
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概要通过Spark Streaming技术开发商品实时交易数据统计模块案例，该系统主要功能是在前端页面以动态报表展示后端不断增长的数据，这也是所谓的看板平台。通过学习并开发看板平台，从而帮助读者理解大数据实时计算架构的开发流程，并能够掌握Spark实时计算框架Spark Streaming在实际应用中的使用方法。系统概述系统背景介绍 双十一是每年11月11日的电商促销活动，2018年最终24小时总
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2023-09-13 21:24:45
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# 使用Python实现实时计算的全面指南
在编程世界中，实时计算是一个非常重要的概念。无论是实时数据处理、动态分析，还是反馈循环，Python都是一个非常适合我们实现这些功能的语言。对于刚入行的小白来说，理解如何实现实时计算可能会感到困惑。本文将逐步引导你完成使用Python进行实时计算的流程，并附上所需的代码示例与解释。
## 实现流程概述
以下是实现实时计算的基本步骤。你可以参考下面的
# 实时计算hbase 数据
## 流程
以下是实现“hbase实时计算”的流程：
```mermaid
erDiagram
Table1 {
int id
string name
}
```
## 步骤
1. 安装 HBase 和相关依赖
2. 创建 HBase 表
3. 编写 Java 代码实现实时计算
4. 部署代码到集群
5. 运行
浅谈实时计算，概念、Flink技术以及常见的解决方案参考。
原创
2022-09-10 00:27:12
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# Spark 实时计算科普文章
随着大数据技术的迅猛发展，实时计算逐渐成为企业数据分析的重要组成部分。Apache Spark 作为一个强大的开源大数据处理框架，具备强大的实时计算能力。本文将介绍 Spark 的实时计算，以及如何使用 Spark Streaming 进行实时数据处理，并附上相应的代码示例。
## Spark Streaming 概述
Spark Streaming 是 S
# 实时计算使用SparkSQL的步骤
为了实现SparkSQL的实时计算，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建SparkSession |
| 步骤二 | 创建StreamingContext |
| 步骤三 | 创建DStream |
| 步骤四 | 将DStream转换为DataFrame |
| 步骤五 | 使用Spark
