文章目录1. 问题2. 解决办法2.1. 创建数据流时指定TypeInfomation2.2. 数据流转换时指定TypeInfomation3. 关于TypeInfomation4. 总结 1. 问题当使用Flink中的registerDataStream注册table时，一直报错：org.apache.flink.table.api.TableException: An input of Ge
转载
2024-03-25 21:24:01
62阅读
程序运行时，发生的本不是程序本身编写顺序之内的行为，就是异常！
java中提供了一种解决方法，异常处理机制。
转载
2023-06-01 09:53:04
49阅读
Dojo Grid 结构Dojo Grid 在结构上有点类似于大家熟悉的 MVC 模式。MVC 模式是“Model-View-Controller”的缩写，也就是“模型 - 视图 - 控
原创
精选
2023-09-26 09:37:49
269阅读
点赞
作者：孙妍, 软件工程师, IBM
简介： Dojo 从 1.0 开始引入了一个功能强大又健壮的控件—— Grid。程序员可以使用此控件在开发 Gui 程序时制作出漂亮的电子表格。Gui 程序最注重的一个方面就是用户体验，但是在往 Grid 中添加大量数据的时候，程序的响应通常非常慢。本文通过一些方法来提高 Dojo Grid 的增加数据时的性能，增强用户体验。
Dojo Grid
转载
2010-10-08 13:52:23
351阅读
导读：Flink是目前流式处理领域的热门引擎，具备高吞吐、低延迟的特点，在实时数仓、实时风控、实时推荐等多个场景有着广泛的应用。京东于2018年开始基于Flink+K8S深入打造高性能、稳定、可靠、易用的实时计算平台，支撑了京东内部多条业务线平稳度过618、双11多次大促。本次讲演将分享京东Flink计算平台在容器化实践过程中遇到的问题和方案，在性能、稳定性、易用性等方面对社区版Flink所做的深
转载
2024-05-09 19:32:01
141阅读
MySQL之SQL优化篇（二）：SQL性能分析与诊断 在优化之前，学会分析SQL性能十分重要，只有知道影响性能点，才能针对性地去进行优化。上一节：MySQL之SQL优化篇（一）：概述
SQL性能分析的目的 在编写SQL之初，最重要的是完成功能开发，在当时的系统环境和业务环境下，我们“自以为SQL已经最优”（不然也不会写上去）。如果不是因为业务上出现长时间等待或者超时，一般是想不起来要进行SQL
转载
2024-05-14 17:15:14
37阅读
随着大数据时代的到来，数据分析变得越来越重要。大数据分析组件处理性能要求是一个关键的考虑因素，它直接影响着数据处理的效率和准确性。在本文中，我们将讨论大数据分析组件处理性能要求的重要性，并通过代码示例来说明如何优化处理性能。
## 什么是大数据分析组件处理性能要求？
大数据分析组件处理性能要求指的是在处理大规模数据时，软件或系统需要满足的处理速度、资源利用率、可扩展性等方面的要求。在处理大数据
原创
2024-02-26 06:29:28
53阅读
CDA数据分析师原创作品在这个信息数字化的时代，“大数据”几乎是每一个与数字打交道、与信息接轨的时代发展参与者都在谈论的一个词语，这不仅仅是时代发展的一个趋势，也是技术创新的一个热潮。可以说，大数据分析技术对公司的发展、行业的未来走向不单单发挥了智能化的决策指导和准确预测的作用，还可以让企业在全行业竞争激烈的境地中脱颖而出。因此对大数据分析的战略布局让越来越多的企业对数据分析有了全新的认识和前所未
转载
2023-09-10 20:34:50
40阅读
我们已经进入了大数据处理时代，需要快速、简单的处理海量数据，海量数据处理的三个主要因素：大容量数据、多格式数据和速度， DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序库产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中，快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理，编辑，检索和浏览。
原创
2014-06-10 10:39:06
937阅读
我们已经进入了大数据处理时代，需要快速、简单的处理海量数据，海量数据处理的三个主要因素：大容量数据、多格式数据和速度， DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司​研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序库产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中，快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理，编辑，检索和浏览。
原创
2014-06-13 18:30:03
863阅读
我们已经进入了大数据处理时代，需要快速、简单的处理海量数据，海量数据处理的三个主要因素：大容量数据、多格式数据和速度， DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序库产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中，快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理，编辑，检索和浏览。
原创
2014-06-25 17:17:56
915阅读
RSS（Receive Side Scaling）队列是网络接口卡（NIC）的一种功能，用于提高网络数据包处理的效率和性能。它通过将接收的数据包分配到多个接收队列，从而使得多个处理器核心可以并行处理数据包。这种方法可以减少单个核心的负载，提高整体系统的吞吐量。原理接收队列：RSS 功能将网络数据包分配到多个接收队列中。每个队列与一个处理器核心相关联，这样数据包处理就可以并行进行。哈希函数：RSS
原创
2024-09-13 11:13:26
1167阅读
Python和Java是目前编程最受欢迎的两种语言，本文从多角度比较二者的相同点和差异，帮助你更深入地了解两种语言的特点，最终能根据你自身的需求来进行选择。Python和Java是当今世界上最流行的两种编程语言python工程师怎么考。两者都被广泛用于各种行业和应用，从网络开发到机器学习再到数据分析。但是这两种语言哪个更好呢？在这本中，我们将多方面比较Python和Java，探索二者的历史、特点
第一章 Spark 性能调优1.1 常规性能调优1.1.1 常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示
转载
2023-11-17 11:46:37
141阅读
终极Hadoop大数据教程包含 MapReduce、HDFS、Spark、Flink、Hive、HBase、MongoDB、Cassandra、Kafka 等的数据工程和 Hadoop 教程！课程英文名：The Ultimate Hands-On Hadoop - Tame your Big Data!此视频教程共17.0小时，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全下载地址课程编号：307 百度
转载
2023-11-17 20:37:23
232阅读
文章目录2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群 2.1 概述• Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 • Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中 • Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Di
转载
2023-08-13 17:57:47
203阅读
最近在整理整理java大数据处理这一系列的文章,在网上发现一个java写excel文件的方式,非常的有技巧，并且性能非常高,我在自己机器上简单的操作了一下，感觉非常的棒
这里就把这个方法和大家分享一下，一起讨论一下这种方式的成熟度.
简单说明
转载
2023-07-10 21:16:02
198阅读
作者: Divakar等摘要：大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件，大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件，包括从各种数据源获取数据的位置，以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析。 概述 这个 “大数据架构和模式” 系列的 第 2 部分 介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方
转载
2023-07-08 15:59:04
171阅读
目录零、本节学习目标一、Spark的概述（一）Spark的组件1、Spark Core2、Spark SQL3、Spark Streaming4、MLlib5、Graph X6、独立调度器、Yarn、Mesos（二）Spark的发展史1、发展简史2、目前最新版本二、Spark的特点（一）速度快（二）易用性（三）通用性（四）兼容性（五）代码简洁1、采用MR实现词频统计2、采用Spark实
转载
2023-08-08 10:02:29
233阅读
目录一、概述1）Spark特点2）Spark适用场景二、Spark核心组件三、Spark专业术语详解1）Application：Spark应用程序2）Driver：驱动程序3）Cluster Manager：资源管理器4）Executor：执行器5）Worker：计算节点6）RDD：弹性分布式数据集7）窄依赖8）宽依赖9）DAG：有向无环图10）DAGScheduler：有向无环图调度器11）Ta
转载
2023-07-18 22:26:12
116阅读
