S-Function是system-function的缩写。说得简单，S-Function就是用MATLAB所提供的模型不能完全满足用户，而提供给用户自己编写程序来满足自己要求模型的接口。本文介绍一下C语言版S-Function的实现方法。 1. S-Function简介 S-Function是system-function的缩写。说得
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2024-04-07 13:48:45
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作用使用该命令在网络层管理 HTTP 请求的行为包含以下功能对任何类型的 HTTP 请求进行 stub 或 spy在 HTTP 请求发送到目标服务器前，可以修改 HTTP 请求 body、headers、URL(类似抓包工具对请求进行打断点然后修改)动态或静态地对 HTTP 请求的响应进行 stub接收 HTTP 响应后可对 HTTP 响应 body、headers、status、cod
一.简介Source 是Flink的输入，可以串行，并行，延迟，设置时间窗口等等。Sink是Flink的输出，设置任意源。Flink的编程模型就可以概况成接入Source，然后进行数据转换操作，再讲处理结果Sink出来。二.SourceFunction非并行class CustomNonParallelSourceFunction extends SourceFunction[Long] { var count = 0L var isRunning = true override
原创
2021-08-31 09:13:21
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一.简介Source 是Flink的输入，可以串行，并行，延迟，设置时间窗口等等。Sink是Flink的输出，设置任意源。Flink的编程模型就可以概况成接入Source，然后进行数据转换操作，再讲处理结果Sink出来。二.SourceFunction非并行class CustomNonParallelSourceFunction extends SourceFunction[Long] { var count = 0L var isRunning = true override
原创
2022-01-27 15:15:14
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# SinkFunction java依赖
在大数据处理的场景中，数据的输出是一个非常重要的环节。Apache Flink作为一个分布式的流处理框架，提供了丰富的数据输出方式。其中，SinkFunction是一个用于输出数据的基础接口。
## SinkFunction概述
SinkFunction是Flink中用于将数据发送到外部系统的接口。它是一个泛型接口，可以接收具体的数据类型作为输入参
原创
2024-01-25 06:12:37
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从来源的角度看，两者能很好区分开，这也是两者最显而易见的区别： open是UNIX系统调用函数（包括LINUX等），返回的是文件描述符（File Descriptor）,它是文件在文件描述符表里的索引。fopen是ANSIC标准中C语言库函数，在不同的系统中应该调用不同的内核API。返回的是一个指向文件结构的指针。PS：从来源来看，两者是有千丝万缕的联系的，毕竟C语言的库
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2024-07-30 21:07:48
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泛型（Generic）的特性使用泛型是一种增强程序功能的技术，具体表现在以下几个方面：它有助于您最大限度地重用代码、保护类型的安全以及提高性能。您可以创建泛型集合类。.NET 框架类库在 System.Collections.Generic 命名空间中包含了一些新的泛型集合类。您可以使用这些泛型集合类来替代 System.Collections 中的集合类。您可以创建自己的泛型接口、泛型类、泛型方
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2024-10-12 14:51:27
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本篇概览本文是《Flink处理函数实战》系列的第五篇，学习内容是如何同时处理两个数据源的数据；试想在面对两个输入流时，如果这两个流的数据之间有业务关系，该如何编码实现呢，例如下图中的操作，同时监听9998和9999端口，将收到的输出分别处理后，再由同一个sink处理(打印)：Flink支持的方式是扩展CoProcessFunction来处理，为了更清楚认识，我们把KeyedProcessFunct
扩展Flink系列：自定义Source、map、flatMap、Sink Function
原创
2021-09-11 12:36:19
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官网https://flink.apache.org/简介Apache Flink — Stateful Computations over Data Streams我们前面学习的离线处理一般是不需要状态的（这个批次同上一批次没多少关系），不过也有项目用到state watermark，而Flink是基于流处理，有状态的基于事件驱动 流式处理框架，比如storm等都有这个特点对比Flink以及Sp
@目录前言之分层 API一、DataStream 的编程模型二、Flink 的 DataSource 数据源2.1、基于文件，此处是HDFS2.2、基于集合的源2.3、Kafka2.3.1、引入依赖2.3.2、Kafka第一种Source2.3.3、Kafka第二种Source2.3.3.1、Kafka生产测试2.4、自定义Source2.4.1、实现SourceFunction的自定义Sourc
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2024-03-21 22:09:46
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扩展Flink系列：自定义Source、map、flatMap、Sink Function
原创
2022-03-09 10:50:36
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Fink 处理过程可以简化为三步 (source transformations sink)source表示数据来源transformations表示执行flink的处理逻辑 (核心)sink表示数据分布式处理完成之后的数据走向 source 获取数据的方式自带的api如下公共pom<dependency>
<groupId>org.apa
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2024-03-20 08:38:27
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文章目录Flink的Checkpoint和Savepoint介绍第一部分：Flink的Checkpoint1\. Flink Checkpoint原理介绍2\. Checkpoint的简单设置3. 保存多个Checkpoint4.从Checkpoint进行恢复Checkpoint1、checkpointConfig2、barrier第二部分： Flink的Savepoint1.Flink的Sav
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2024-01-29 13:28:22
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处理函数 文章目录处理函数一、基本处理函数（ProcessFunction）1.RichFunction的功能与作用2. ProcessFunction的功能与作用3. 处理函数的分类二、按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）1. 定时器（TimerService）2. KeyedProcessFunction的功能与示例三、窗口处理函数（ProcessWindowFunct
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2024-04-16 21:33:53
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窗口概念在大多数场景下，我们需要统计的数据流都是无界的，因此我们无法等待整个数据流终止后才进行统计。通常情况下，我们只需要对某个时间范围或者数量范围内的数据进行统计分析：如每隔五分钟统计一次过去一小时内所有商品的点击量；或者每发生1000次点击后，都去统计一下每个商品点击率的占比。在 Flink 中，我们使用窗口 (Window) 来实现这类功能。按照统计维度的不同，Flink 中的窗口可以分为
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2024-03-17 14:31:51
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Flink之输出算子Data SinkData Sink常见输出算子print()printToErr()writeAsText()writeAsCsv()writeToSocket()常用连接器File Sink连接器Kafka Sink连接器RabbitMQ Sink连接器JDBC Sink连接器Elasticsearch Sink连接器MongoDB Sink连接器自定义SinkRichS
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2024-07-22 09:20:40
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指针
一、指针变量代码示例
#include #include int main(int agrc,char*agrv[])
{
int i=100;
int* i_pointer; //i_pointer为指针变量，指向整型变量（必须指定指针变量的基类型），“*”表示该变量是指针变量
i_pointer=&i; // 将 i 的地址存放到i_pointer中,
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2021-06-14 00:19:04
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Scala Implicit 详解在 Scala 中，implicit 是一个非常强大且灵活的特性。它允许你定义隐式转换和隐式参数，从而简化代码并提供更丰富的功能。本文将详细介绍 implicit 的基本概念、用法以及一些高级技巧。1. 基本概念1.1 隐式转换 (Implicit Conversions)隐式转换允许你在不显式调用的情况下，将一种类型的对象转换为另一种类型的对象。这在很多情况下可
border篇：<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-
原创
2021-11-16 15:50:03
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