API的基本概念Flink 程序是一种能够对分布式集合进行转换(transformation)的常规程序,比如:过滤、映射、更新状态、联合、分组、定义窗口、聚合等。集合(Collections )最初是通过源(sources )来创建(例如:从文件中读取、KAFKA 主题、或者来源于本地,以及从内存中收集)。处理结果是通过槽(sinks)返回的,它可以写入文件(包括分布式文件系统,如HBase),            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-07 21:50:03
                            
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            1.流式数据流Flink程序的基本构建块是流和转换 。  (请注意,Flink的DataSet API中使用的DataSet也是内部流-稍后将进行更多介绍。)从概念上讲, 流是数据记录流(可能永无止境),而转换是将一个或多个流作为一个操作的操作。输入,并因此产生一个或多个输出流。执行时,Flink程序将映射到由流和转换运算符组成的流 数据 流 。 每个数据流都以一个或多个源开始,并以一个或多个接收            
                
         
            
            
            
            Flink读取数据的四种方式准备工作从集合中读取从文件中读取从Kafka中读取自定义读取方式准备工作Flink默认运行时是没有日志的,若想要出现日志,需要在pom文件添加        <dependency>            <groupId>org.slf4j</groupId>            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>            <versio            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在Flink DataStream中流动着不同的元素,统称为StreamElement,StreamElement可以是StreamRecord、Watermark、StreamStatus、LatencyMarker中任何一种类型,StreamElement是一个抽象类,其他四种类型继承StreamElement。StreamElementpublic abstract class Stream            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            重要:优化flink的四种方式浪院长浪尖聊大数据flink这个框架在逐步变为流处理的主流。本文,我们将针对flink性能调优讲四种不同的方法。加浪尖微信158570986,拉入大数据微信交流群。使用flinktuples当使用groupby,join,后者key这类算子的时候,FLink提供了很多种访问你key的方法。使用keyselector//Joinmoviesandratingsdatas            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在Flink中有许多函数需要我们为其指定key,比如groupBy,Join中的where等。如果我们指定的Key不对,可能会出现一些问题,正如下面的程序:上面的代码没有任何语法错误,但是我们编译运行这个程序,就会出现以下的异常信息:很显然,上面groupBy(0)函数需要我们指定一个key,但是我们为其指定了值为0,而0仅仅对tuple类型的数据有效,所以才导致上面的异常。Flink中指定key            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            flink这个框架在逐步变为流处理的主流。本文,我们将针对flink性能调优讲四种不同的方法。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            flink这个框架在逐步变为流处理的主流。本文,我们将针对flink性能调优讲四种不同的方法。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            声明:本系列博客部分是根据SGG的视频整理而成,非常适合大家入门学习。部分文章是通过爬虫等技术手段采集的,目的是学习分享,如果有版权问题请留言,随时删除。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》在Flink DataStream中流动着不同的元素,统称为StreamElement,StreamElement可以是StreamRecord、Watermark、StreamStatus、            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            重要:优化flink的四种方式浪院长浪尖聊大数据使用flinktuples当使用groupby,join,后者key这类算子的时候,FLink提供了很多种访问你key的方法。使用keyselector//Joinmoviesandratingsdatasetsmovies.join(ratings)//Usemovieidasakeyinbothcases.where(newKeySelector            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本文我们来讨论四种主要的 API 架构风格,比较它们的优缺点,并重点介绍每种情况下最适合的 API 架构风格。RPCSOAPRESTGRAPHQL两个单独的应用程序需要中介程序才能相互通信,因此,开发人员经常需要搭建桥梁——也就是应用程序编程接口(API),来允许一个系统访问另一个系统的信息或功能。为了快速、大规模地集成不同的应用程序,API 使用协议或规范来定义那些通过网络传输的消息的语义和信息            
                
         
            
            
            
            本文讨论了四种主要的 API 架构风格,比较它们的优缺点,并重点介绍每种情况下最适合的 API 架构风格。两个单独的应用程序需要中介程序才能相互通信。因此,开发人员经常需要搭建桥梁——也就是应用程序编程接口(API),来允许一个系统访问另一个系统的信息或功能。为了快速、大规模地集成不同的应用程序,API 使用协议或规范来定义那些通过网络传输的消息的语义和信息。这些规范构成了 API 的体系结构。在            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            flink有四种部署模式,jvm和local模式比较简单,这里就不说了,主要说standalone模式和yarn模式1.standaolne模式上图是官网上摘录得一张图片,其中master就是jobmananger,worker就是taskmanager,修改flink-conf.yaml中的jobmananger.rpc.address 指定ip作为jobmananger, slvaves中添加            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            四种好运            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            响到客户;[收银][context]用一个concretes...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、数据概念在数据库系统中,多个事务并发执行时,针对数据库不同的隔离级别,可能会出现一些问题。可能出现的问题主要有:脏读,不可重复读,幻读。1、脏读的现象假设A和B两个事务都出现了并发,A事务先开始读TMP数据表中的数据,然后再更新TMP数据表中的数据,A事务还没提交,这时刚好B事务开始,然后也需要读TMP数据表,这时得到的是刚才A事务更新后的数据,如果接下来A事务真的提交了,那么这个数据还算理想            
                
         
            
            
            
            前言上一篇对gRPC进行简单介绍,并通过示例体验了一下开发过程。接下来说说实际开发常用功能,如:gRPC的四种模式、gRPC集成JWT做认证和授权等。正文1. gRPC四种模式服务以下案例演示,服务端用微软提供的模板创建,客户端使用Winform程序演示,基于.NetCore3.1版本。具体创建步骤在上一篇说的很细了(gRPC趁现在还没大火,抢先了解一下),接下来就直接搞重点;这里就模仿一个学生服            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            A.简单工厂 :用一个单独的类来做这个创建实例的过程,这就是工厂 不符合开-封闭原刚,每次扩展都要更改工厂类 [计算器] 1.cbxType.Items.AddRange(new object[] { "正常收费","打八折","打七折","打五折"}); B,策略模式:定义多种算法,并分别封装,之间可以互相替换,算法的变化不影响到客户;[收银] [context]用一个concretes...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在Java中,虽然不需要程序员手动去管理对象的生命周期,但是如果希望某些对象具备一定的生命周期的话(比如内存不足时JVM就会自动回收某些对象从而避免OutOfMemory的错误)就需要用到软引用和弱引用了。从Java SE2开始,就提供了四种类型的引用:强引用、软引用、弱引用和虚引用。Java中提供这四种引用类型主要有两个目的:第一是可以让程序员通过代码的方式决定某些对象的生命周期;第二是有利于J            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、Mysql pom.xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.codehaus.jettison</groupId> <artifactId>jettison</artifactId> <version>1.4.1</version> </depe ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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