目录系统调度过程用户空间角度：内核角度1、调用fork创建一个新进程2、使用_fo_fork创建新进程3、父进程调用wake_up_new_task尝试唤醒新进程4、CPU选择一个合适的进程来运行；5、运行新进程6、实现负载均衡系统调度过程分析在命令行下使用./test程序。程序在用户态和内核台中运行的流程用户空间角度：shell 运行test程序，调用fork()系统调用函数来创建一个新进程；调
最近接手了一个改造多平台日志服务的需求，经过梳理，我认为之前服务在设计上存在缺陷。经过一段时间的技术方案调研，最终我们决定选择使用 Flink 重构该服务。目前重构后的服务已成功经受了国庆节流量洪峰的考验，今日特来总结回顾，和大家分享一下经验。业务需求及背景在了解改造服务的需求前，我们首先要明确，要解决什么问题以及目前的服务是如何解决的。当前的业务逻辑还是比较清晰的：采集同一时段不同数据源的日志；
subprogress允许我们创建新进程，进程之间通过stdin，stdout，stderr管道进行通信，该模块自从python2.4版本引入这个模块是为了替代 os.system os.spawn*这两个模块产生的。也就是说，可以代替shell编写命令行脚本。run 方法The recommended approach to invoking subprocesses is to use the
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2023-09-07 16:17:07
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# Flink能否代替Spark Streaming的实现指南
## 引言
随着大数据处理的不断发展，Apache Flink和Apache Spark Streaming成为了两款主流的流处理框架。然而，很多初学者可能会问：“Flink能代替Spark Streaming吗？”本文将详细探讨这个问题，并为你提供一步一步的实现流程。
## 整体流程
在开始之前，我们先定义一个整体框架，以便
大数据成神之路：点我去成神之路系列目录^_^Flink入门Flink DataSet&DataSteam APIFlink集群部署Flink重启策略Flink分布式缓存.... 1窗口类型1. flink支持两种划分窗口的方式(time和count) 如果根据时间划分窗口，那么它就是一个time-window 如果根据数据划分窗口，那么它就是一个count-
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2024-06-13 11:23:00
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本文是《Flink处理函数实战》系列的第三篇，内容是学习以下两个窗口相关的处理函数：ProcessAllWindowFunction：处理每个窗口内的所有元素；ProcessWindowFunction：处理指定key的每个窗口内的所有元素；前文链接《深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)》《Flink处理函数实战之一：ProcessFunction类》《Flin
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2024-08-26 20:46:55
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MySQL 索引通常是被用于提高 WHERE 条件的数据行匹配时的搜索速度，在索引的使用过程中，存在一些使用细节和注意事项。不要在列上使用函数和进行运算不要在列上使用函数，这将导致索引失效而进行全表扫描。select * from news where year(publish_time) 为了使用索引，防止执行全表扫描，可以进行改造。s
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2024-07-23 21:20:11
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Windows是Flink流计算的核心，本文将概括的介绍几种窗口的概念，重点只放在窗口的应用上。本实验的数据采用自拟电影评分数据（userId, movieId, rating, timestamp），userId和movieId范围分别为1-100和1-200的随机数，rating范围为[0:0.5:5.0]一共10个档位，timestamp为10000-20000之间的随机数，且数据顺序采用t
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2023-12-23 22:34:19
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1.前提介绍公司最近有个项目要做数据库之间的数据离线同步，经过调研在git上发现了袋鼠云的flinkx插件，感觉很好用，我们可以理解flnkx就是封装了同步操作的jar包，调用起来也很方便，我们只需要关注一个json文件，里面定义好reader和writer，就能够进行数据库数据同步，当前我们的需求只需要到离线的，其实选用flinkx也是考虑到以后拓展，毕竟flink本身支持实时同步，虽然我用的程
使用常规的思路：$(“#keyword”).value 取值是取不到的，因为此时$(‘#keydord’)已经不是个element，而是个jquery对象，所以应该使用：$(“#keyword”).val()
$("#keyword")[0].value = "";
/*获得TEXT.AREATEXT的值*/
var textval = $("#text_id").attr("value"
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2024-09-23 19:20:40
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分布式流处理需求日益增加，包括支付交易、社交网络、物联网（IOT）、系统监控等。业界对流处理已经有几种适用的框架来解决，下面我们来比较各流处理框架的相同点以及区别。
分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算，但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图（DAG）。
DAG是任务链的
SQL Server
1创建触发器
GO
BEGIN
IF (object_id(‘WMY‘, ‘tr‘) is not null)
DROP trigger WMY
END;
GO
CREATE TRIGGER WMY
ON Student
Instead of INSERT
AS
BEGIN
INSERT INTO Student (number,name) VALUES (1205,‘角色2
# JAVA的Table能触发监听吗？
在Java Swing中，`JTable`是一个用于显示和编辑常规二维数据集合的组件。它提供了丰富的功能，包括数据模型、列模型、行排序、单元格渲染器和编辑器等。其中，`JTable`的一个关键特性是能够触发各种监听事件，以便开发者可以响应用户的操作。
## 监听事件类型
`JTable`可以触发以下几种主要的监听事件：
1. **单元格选择监听**
原创
2024-07-24 08:57:37
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目录1.1 浏览本博客前你需要了解的知识点 flink内部是如何划分窗口的？ 触发的条件? 何时第一次触发？1.2 示例：触发窗口计算 第一次触发计算 何时第二次触发计算 何时触发多个窗口计算？ 思考： 什么时候才会触发窗口计算？ 既然使用的是事件时间那么必然会涉及到水位线(water_mark)，水位线在其中扮演的角色是什么？ 此时我
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2024-03-12 06:01:25
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函数system()其中最后一个0是这个命令的返回值，为0表示命令执行成功。使用system无法将执行的结果保存起来。popen()获取命令执行的结果，但是没有命令的执行状态，这样可以将获取的结果保存起来放到list中。commands可以很方便的取得命令的输出（包括标准和错误输出）和执行状态位。commands.getoutput('ls')这个方法只返回执行结果result不返回状态。在pyt
在Kubernetes（K8S）中，我们经常需要在容器中执行shell脚本来完成各种任务。通常情况下，Linux系统下执行shell脚本是比较方便的，但是有时候我们也会遇到需要在Windows系统下执行shell脚本的情况。在这篇文章中，我将向你演示如何在Windows系统下执行shell脚本。
首先，让我们来看一下整个过程的流程，我们可以使用以下表格展示每个步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-05-27 11:20:40
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本篇总结今日课堂内容，包括触发器、存储过程与函数部分，第5章内容彻底结束。一、触发器触发器（trigger）是用户定义在关系表上的一类由事件驱动的特殊过程。一旦定义，触发器将被保存在数据库服务器中。任何用户对表的增删改操作均由服务器自动激活相应的触发器。触发器可以实施更为复杂的检查和操作，具有更精细和更强大的数据控制能力。1.定义触发器触发器又叫做事件-条件-动作规则。当特定事件发生时，对规则的条
apollo集群部署1. 准备工作1.1. 服务器准备(配置根据情况调整)准备好安装apollo的三台服务器配置4CPU，4G内存，20GB硬盘假设三台服务器IP为172.16.10.208172.16.10.209172.16.10.210修改相应hostnameapollo-1apollo-2apollo-31.2. 安装jdk1.8rpm -ivh jdk-8u231-linux-x64.r
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2024-09-05 17:27:35
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Flannel 是由 CoreOS 维护的一个虚拟网络方案。目前是kubernetes默认的网络，它有golang编写，在源码分析之前还是先看看怎样使用。这里不得不提一下kubernetes网络约束： 1. 所有容器之间都可以无须SNAT即可相互直接以IP通信。 2. 所有主机与容器之间都可以无须SNAT即可相互直接以IP通信。 3. 容器看到的自身IP与其他容器看到的容器IP相同。 当然
Flink 中可以使用一套 API 完成对有界数据集以及无界数据的统一处理，而无界数据集的处理一般会伴随着对某些固定时间间隔的数据聚合处理。比如：每五分钟统计一次系统活跃用户、每十秒更新热搜榜单等等这些需求在 Flink 中都由 Window 提供支持，Window 本质上就是借助状态后端缓存着一定时间段内的数据，然后在达到某些条件时触发对这些缓存数据的聚合计算，输出外部系统。实际上，有的时候对于
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2024-04-22 21:47:11
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