在我们的项目中我们使用 axios 进行异步调用。 因为异步调用的问题，如果我不采取手段，子页面没有办法获得父页面中的数据，页面将会显示为 没有数据。...问题和解决 这个问题的原因就是子组件在初始化的时候，父组件还没有获得数据。 可以使用的方法是 v-if 进行判断。 对比上面我们使用了 v-if 判断的代码和没有使用判断的代码。...上面的代码能够让子组件正确加载数据。 另外一个需要注意的是，在子组件中需要使用 props:['projects','currentPage'], 将数据从父总结中传递过来。...从父组件中将数据传递过来。 https://www.ossez.com/t/vue/14083
01 Elasticsearch Sink 基础概念 Flink的Elasticsearch Sink是用于将Flink数据流（DataStream）中的数据发送到Elasticsearch的组件。...序列化是将数据从Flink的内部表示转换为Elasticsearch要求的JSON格式。映射则是定义如何将Flink数据流中的字段映射到Elasticsearch文档中的字段。...总的来说，Flink的Elasticsearch Sink是一个关键的组件，用于将实时处理的结果或数据可靠地写入Elasticsearch中，从而支持各种实时数据分析和搜索应用。...Flink 以流式处理的方式处理数据，这意味着数据会一条一条地进入 Flink 的数据流中。 数据转换与处理： 一旦数据进入 Flink，您可以对数据进行各种转换和处理。...这些组件共同作用，构成了 Elasticsearch Sink 在 Flink 中的核心功能，使得 Flink 用户可以轻松地将实时流数据发送到 Elasticsearch，并实现各种实时数据分析和搜索应用
在本文中，我们将仔细研究此功能并探索如何通过代码示例使用它。 什么是进程交互？ Laravel 中的流程交互功能使开发人员能够以更精简和高效的方式处理外部流程。...使用 Symfony 进程组件 在底层，Laravel 的进程交互功能利用了 Symfony Process 组件。该组件允许开发人员在子流程中执行命令、管理输入/输出流以及处理流程生命周期。...Process并将命令作为数组传递。...然后我们启动该进程并在其运行时连续读取输出。 结论 Laravel 10 中的进程交互功能为框架带来了强大的补充，允许开发人员高效地与外部进程交互并在其应用程序中执行 shell 命令。...通过利用 Symfony Process 组件，Laravel 提供了一种强大而灵活的方式来管理子流程及其输入/输出流。
基于 props 传参这种形式，我们可以轻松实现父-子通信、子-父通信和兄弟组件通信。 父-子组件通信 1. 原理讲解 这是最常见、也是最好解决的一个通信场景。...React 的数据流是单向的，父组件可以直接将 this.props 传入子组件，实现父-子间的通信。这里我给出一个示例。 2....首先新增一个 NewChild 组件作为与 Child 组件同层级的兄弟组件。NewChild 将作为数据的发送方，将数据发送给 Child。...这里我把“实现 EventEmitter”这个大问题，拆解为 3 个具体的小问题，下面我们逐个来解决。 1. 问题一：事件和监听函数的对应关系如何处理？ 提到“对应关系”，应该联想到的是“映射”。...事件的同时，传入希望 testHandler 感知的参数 myEvent.emit("test", "newState"); 以上代码会输出下面红色矩形框住的部分作为运行结果： 由此可以看出，EventEmitter
尽可能简单地认识Vue.JS。...，最好也提供key属性以便跟踪每个节点(在组件中必须提供)，对于子元素只能是特定元素的情况，可以使用is属性 计算属性和侦听器 计算属性 Vue实例中的computed对象内的函数： computed:...kebab-case就可以作为修饰符，也可以监听鼠标事件 双向绑定 、、中使用v-model指令，vue将自动控制双向绑定（监听输入、更新数据、处理特殊情况...data:function(){ return{text1:'',text2:''} } Prop 通过prop，组件可以获得上层传来的数据。Prop的流是单向的。..."> 传递事件 子组件的事件传递给父组件（） 父组件<elf v-on:event-x="..."
真正的前端开发，不仅仅要面试造火箭，实际工作中依然需要这样的能力。 数据流管理方案有哪些？ 基于 props 的单向数据流 父->子组件通信 原理讲解：这是最常见、也是最好解决的一个通信场景。...React 的数据流是单向的，父组件可以直接将 this.props 传入子组件，实现父-子间的通信。 ?...假如父组件传递给子组件的是一个绑定了自身上下文的函数，那么子组件在调用该函数时，就可以将想要交给父组件的数据以函数入参的形式给出去，以此来间接地实现数据从子组件到父组件的流动。 ?...Provider 作为数据的提供方，可以将数据下发给自身组件树中任意层级的 Consumer。 注意：Cosumer 不仅能够读取到 Provider 下发的数据，还能读取到这些数据后续的更新。...因此，如何能够让整个数据流变得可“监控”，甚至可以更细致地去控制每一步数据或状态的变更，就显得尤为重要。
而生产环境一般是Linux系统或集群，你的ETL解决方案应该可以无缝地在这些系统间切换。 ETL工具的功能之三：数据规模 一般ETL能通过下面的3种方式来处理大数据。...并发：ETL过程能够同时处理多个数据流，以便利用现代多核的硬件架构。 分区：ETL能够使用特定的分区模式，将数据分发到并发的数据流中。 集群：ETL过程能够分配在多台机器上联合完成。...转换里的每个步骤都是以并发的方式来执行，并且可以执行多次，这样加快了处理速度。 Kettle在运行转换时，根据用户的设置，可以将数据以不同的方式发送到多个数据流中（有两种几本发送方式：分发和复制）。...分发类似与分发扑克牌，以轮流的方式将每行数据只发给一个数据流，复制是将每行数据发给所有数据流。 为了更精确控制数据，Kettle还使用了分区模式，通过分区可以将同一特征的数据发送到同一个数据流。...复制和粘贴已经存在的转换步骤是最常见的一种复用，但这不是真正意义上的复用。 taskctl里有一个映射（子转换）步骤，可以完成转换的复用，该步骤可以将一个转换作为其他转换的子转换。
每个task slot用以承载和执行Flink每个转换操作的一个子任务实例。Flink可以指定全局的task slot数目作为其最大的并行度。...同时若部分转换不需要使用如此多资源，Flink也可以指定每一操作具体的子任务数。每个转换操作对应的子任务默认轮询地分布在分配的task slot内。...采用一对一模式时，数据流中元素的分组和顺序会保持不变，也就是说，对于上下游的两个不同的转换操作，下游任一子任务内要处理的元组数据，与上游相同顺序的子任务所处理的元组数据完全一致。...采用重分组模式则会改变数据流所在的分组。重分组后元组的目标子任务根据处理的变换方法不同而发生改变。...例如经过keyBy( )转化，元组就会根据keyBy( )的参数选择对应的字段作为key值，进行哈希计算来重新分组。经过broadcast( )转化即相应地进行广播等。
本文内容主要包括： Flink的数据流图，以及如何将数据流图从逻辑视角转化为物理执行图； Flink分布式架构； Flink时间处理机制； Flink状态与检查点机制; 阅读完本章后，读者可以对Flink...图 1 Flink样例程序示意图 如图 1所示，程序分为三大部分，第一部分读取数据源（Source），第二部分对数据做转换操作（Transformation），最后将转换结果输出到一个目的地（Sink）...Transformation算子对数据进行必要的计算处理。Sink算子将处理结果输出，数据一般被输出到数据库、文件系统或下一个数据流程序。...从逻辑视图变为物理执行图后，map算子在每个分区都有一个算子子任务，以处理该分区上的数据：map[1/2]算子子任务处理第一个数据流分区上的数据，map[2/2]算子子任务处理第二个数据流分区上的数据。...Processing Time是最简单的时间概念，只需要算子获取当前运行机器的系统时间，不需要考虑其他任何因素，因此使用Processing Time作为时间，可以获得最好的性能和最低的延迟。
Event 事件 事件是有关由应用程序建模的域的状态更改的声明。事件可以是流或批处理应用程序的输入和/或输出。事件是特殊类型的记录。...Record 记录 记录是数据集或数据流的组成元素。操作符Operators和函数接收记录作为输入，并发出记录作为输出。...State Backend 后端状态 对于流处理程序，Flink作业的后端状态确定如何在每个TaskManager（TaskManager的Java堆或（嵌入式）RocksDB）上存储其状态...Sub-Task 子任务 子任务是负责处理数据流分区partition的任务。...Transformation 转换 将转换应用于一个或多个数据流或数据集，并产生一个或多个输出数据流或数据集。转换可能会更改每个记录的数据流或数据集，但也可能仅更改其分区或执行聚合。
Flink的网络堆栈是组成flink-runtime模块的核心组件之一，是每个Flink工作的核心。 它连接所有TaskManagers的各个工作单元（子任务）。...这篇博文是关于网络堆栈的一系列帖子中的第一篇。 在下面的部分中，我们将首先深入了解流操作符所呈现的抽象，然后详细介绍Flink的物理实现和各种优化。...它抽象了以下三个概念的不同设置： 子任务输出类型（ResultPartitionType）： 流水线的（有界的或无界的）：一旦产生数据就可以向下游发送，可能是一个接一个地，作为有界或无界的记录流。...调度类型： 一次性（急切）：同时部署作业的所有子任务（用于流应用程序）。 第一个输出的下一个阶段（懒惰）：一旦任何生产者生成输出，就立即部署下游任务。...完整输出的下一个阶段：当任何或所有生产者生成完整输出集时，部署下游任务 传输： 高吞吐量：Flink不是一个一个地发送每个记录，而是将一堆记录缓冲到其网络缓冲区中并完全发送它们。
不同 Join 算法的选择对批处理任务的性能影响极大，但我们最好避免将选择的心智负担推给用户，而可以自动地根据情况进行优化。...小结 在本章，我们探讨了批处理的话题。我们从 Unix 的命令行工具 awk、grep 和 sort 开始，探讨其背后的思想被如何应用到 MapReduce 框架和更近的数据流框架中。...这些核心设计原则包括： 输入数据不可变 一个组件的输出可以喂给另一个组件成为输入 通过组合“解决好一件事的小工具”来解决复杂问题 在 Unix 世界中，让所有命令行具有可组合性的统一抽象是——文件和管道...之后我们注意到，数据流工具通过增加各自的“类管道”的数据传输方式，避免了将中间结果物化到分布式文件系统中的额外损耗，但最外侧的输入和输出仍然是在 HDFS 上。...在此设定下，框架可以向应用层屏蔽很多分布式系统的实现细节：当遇到宕机或者网络问题时，子任务可以安全的进行重试；失败任务的输出可以自由抛弃；如果有多个冗余计算过程都成功了，则只有其中一个可以作为输出对后面可见
译者前注: 翻译仅作为个人学习用途,因本人水平有限,译文中充斥着不少拙劣文法和表述,最好还是看英文原文....React的State和Props State是组件内部维护状态.可以作为其他组件的Props向下传递.那些接受Props的组件可以在内部使用Props,或者再进一步向下传递给它们的子组件.另外子组件接受的...组件可以管理很多State,这些State可以作为Props往下传递给子组件并且Props中可以传递函数给予子组件修改父组件的State....高阶组件概念在后面会显得尤为重要,因为在使用像Redux这样的库的时候,你将会遇到很多高阶组件.当需要使用Redux这一类库将状态管理层和React的视图层"连接"起来时.你通常会使用一个高阶组件来处理这层关系...Content用于在组件树上隐式地传递属性.你可以在父组件的某个地方声明属性,并在组件树下的某个子组件中选择再次获取该属性.然而如果通过Props传递的话,所有不需要使用那些数据的组件都需要显式地往下传递
然后使用所需的视频编码器对视图集进行编码，并且子比特流与相关联的元数据一起复用以形成 MIV 比特流。...视频数据同步 图4显示了不同类型的数据如何在不同的硬件组件上同步。在解码 MIV 比特流之后，MIV解码器将解码的视频数据发送到MIV渲染器。...视频组件直接作为GPU图形资源进行传递，非视频组件在CPU上处理。CPU上的预渲染阶段会调用面部跟踪模块来收集观看者的姿势，同时调用元数据解析器从非视频组件中提取 MIV V3C 数据。...视频数据的子比特流由 MIV 解码器直接作为 GPU 纹理和着色器资源传递，因为它们已在前面的解码步骤中由 GPU 处理。...在为着色器正确注册所有着色器资源后，渲染器将逐步调度所有着色器以合成最终视图纹理并将纹理对象传递到最终视频输出窗口。
15.x之前的时代实现"弹窗" 过去没有这个特性的时候，我们使用React绘制“弹窗”之前无非就三种方法： 1.将弹窗作为一个子元素在组件中直接使用，然后赋予弹窗 {position: fixed ，z-index...Protals特性的组件渲染成真实DOM后结构上和虚拟DOM不完全一致，但是其事件流还是像普通的React组件一样可以在父组件中接收并加以处理。...所以我们依然可以按照冒泡的方式处理Protals组件的事件。 看个代码的例子，我们定义两个组件——App、Pop。 App是整个页面的框架，负责将Pop弹窗中输入的内容显示到页面中。...同时，随着 Error Boundaries 的推出，React也调整了一些异常处理的的行为和日志输出的内容。...如果根节点的组件需要处理的事物太复杂，最好多加一层包装组件仅处理异常。 有了 componentDidCatch 之后，我们可以更细粒度的按照模块或者业务来控制异常。
描述 该处理器根据配置将二进制编码的Avro数据文件分割成更小的文件。输出策略决定split后的文件是Avro数据文件，还是只保留Avro记录(在FlowFile属性中包含元数据信息 )。...Output Size 1 每个分割文件包含的Avro记录的数量。在传入文件的记录小于输出大小的情况下，或者当记录的总数不均匀地除以输出大小时，可以得到少于Output Size数的分割文件。...Bare Record仅用于已知该数据的系统，不具有通用性。 Transfer Metadata true truefalse 是否将元数据从父数据流传输到子数流。...在传入文件的记录小于输出大小的情况下，或者当记录的总数不均匀地除以输出大小时，可以得到少于Output Size数的分割文件。...Bare Record仅用于已知该数据的系统，不具有通用性。Transfer Metadatatrue true false 是否将元数据从父数据流传输到子数流。
下文将进一步讨论这种权衡（trade-off）的细节。 作为补充部分，我们对如何在内置的基础上构建更强的可靠性给出了一些建议。...特别地： 子 Actor C将消息M发送到其父 Actor P 子 Actor 因错误F导致失败 父 Actor P可能按M、F或F、M的顺序接收这两个事件 这样做的原因是内部系统消息有自己的邮箱，因此用户和系统消息的排队调用顺序不能保证其出列时间的顺序...这个方案的好处在于，事件只会被附加到存储中，不会发生任何变化；这样可以完美地复制和扩展这个事件流（event stream）的使用者（即，其他组件可能会使用事件流作为在不同区域复制组件状态或对更改作出反应的手段...为了有助于实现这一目的，最好避免在可能的情况下发送死信（dead letters），也就是说，使用合适的死信记录器（letter logger）不时的运行应用程序，并清除日志输出。...Actor 可以订阅事件流上的类akka.actor.DeadLetter，请参阅「事件流」了解如何执行该操作。然后，订阅的 Actor 将收到（本地）系统中从那时起发布的所有死信。
您只需通过分析模型替换更简单的定制代码业务逻辑和规则，以改进自动化决策。 以下部分将展示如何利用Apache Kafka作为流媒体平台，以可扩展的关键任务方式构建，操作和监控分析模型。...以下部分将解释Apache Kafka作为流平台与机器学习/深度学习框架（认为Apache Spark）结合使用来构建，操作和监控分析模型。...接下来的两节将介绍如何利用Kafka的Streams API轻松地将分析模型部署到生产环境。 机器学习开发生命周期示例 现在让我们深入一个围绕Kafka设计的ML架构的更具体的例子： ?...简单地将模型添加到流处理应用程序中 - 回想一下，它只是一个Java应用程序 - 将其应用于新的传入事件： ?...这种将机器学习应用于流处理的实现可以轻松地集成到任何自动化的持续集成工作流中，使用您最喜爱的CI / CD环境工具堆栈，例如Maven，Gradle，Chef，Puppet或Jenkins。
React 最初是为了使开发者可以在任意时间点都能轻松地追踪 UI 及它的状态。它通过将 UI 划分为多个组件的集合来达到这个目的。...JSX 中嵌入 JavaScript React 中的状态管理 React 组件中的 Props React 应用中的数据流 在 React 中处理用户事件 React 组件中的生命周期事件 参考资料...它高效、轻量，并且使开发者关注于应用中的数据流，这种开发思想适用于很多常见的场景。 如何安装 React 有几种不同的方式安装 React。...如果你忘记将一个标签闭合，你将会得到一条错误信息： ? React 会给出非常友好的错误信息，使你可以准确地定位问题并解决问题。...一个组件既可以有自己的状态（state），也可以通过 props 来接收数据。 当将函数作为 props 时，子组件就可以调用父组件中定义的函数。
方法执行"); } // 点击按钮，修改子组件文本内容的方法 changeText = () => { this.setState({ text: "修改后的子组件文本...我们可以尝试在 Demo 中输出这两个参数看一看，输出效果如下图所示： 可以看出，挂载阶段输出的 props 正是初始化阶段父组件传进来的 this.props 对象；而 state 是 LifeCycle...在这个过程中，浏览器没有办法处理任何渲染之外的事情，会进入一种无法处理用户交互的状态。因此若渲染时间稍微长一点，页面就会面临卡顿甚至卡死的风险。...接下来，我们继续往下走，看看“同步”变“异步”这个过程，是如何对生命周期构成影响的。 换个角度看生命周期工作流 Fiber 架构的重要特征就是可以被打断的异步渲染模式。...一个组件的一生如何度过，我们已经领教过了。那么，多个组件之间如何“心意相通”呢？在下个课时，将围绕“数据在组件间的流动”展开讲解，探索“心意相通”的艺术。
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