本文链接：https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/100591892 Apache Flink：数据流编程模型 | 从入门到精通 - 第 2 期（...在动手部署和编程之前，学习Flink的数据流编程模型，可以建立起核心概念的全局架构。方便局部概念深入学习。 Apache Flink：数据流编程模型 ▾点击播放视频教程▾ ?...通常，程序中的转换与数据流中的算子之间存在一对一的对应关系。但是，有时一个转换可能包含多个转换算子。 源和接收器记录在流连接器和批处理连接器文档中。...转换在DataStream operators算子和DataSet转换文档中。 | 并行数据流 Flink中的程序本质上是并行和分布式的。...| 上期回顾 初识Apache Flink - 数据流上的有状态计算
Apache Pulsar 2.2.0 中首次发布 Pulsar SQL 这一新框架，通过 Pulsar SQL，用户可以使用 SQL 接口高效查询存储在 Pulsar 中的数据流。...数据流以结构化的方式在 Pulsar 中被生产，消费和存储 Pulsar SQL 是基于 Apache Pulsar 建立的查询层，用户可以在 Pulsar SQL 中动态查询存储在 Pulsar 内部的所有新...传统的 ETL 管道（例如：用于输出数据到数据湖），需要从一组外部系统提取数据，并对数据进行一系列转换，以在加载到目标系统前清除旧格式、添加新格式。...格式转换一般作为独立步骤按顺序进行，任一步骤中出现故障，整个过程都会停止。...借助 Pulsar SQL，Apache Pulsar 可以实现在同一系统上提取、清除格式、转换格式、查询数据流等操作，从而更好地应对上述问题。
简介 Apache Kafka是一款基于日志的消息系统，后来Kafka发展成为了一个“distributed streaming platform”，包含了消息系统，存储系统和流处理系统三个功能。...核心特性： 发布订阅模式的消息系统 持久化存储（commit log）数据 在输入输出过程中实现流数据的转换 核心概念 分布式集群，消息存储副本 按照topic存储同一类型数据 每一条记录包含key，value...和时间戳 核心API 生产者，负责推送数据到相应的Topic 消费者，订阅相关Topic，并进行消费 Stream API，在Kafka的输入和输出间进行相应转换 Connector API，包装了一层可复用的生产者和消费者代码
那么对于已经有了storm、spark streaming这样的流处理框架之后，我们为什么还要选择Apache Flink来作为我们的流处理框架呢？ ?
核心API功能： 每个Flink程序都对分布式数据集合执行转换。 提供了用于转换数据的各种功能，包括过滤，映射，加入，分组和聚合。...Flink中的接收 器 操作用于接受触发流的执行以产生所需的程序结果 ，例如将结果保存到文件系统或将其打印到标准输出 Flink转换是惰性的，这意味着它们在调用接收 器 操作之前不会执行 Apache...让我们来看看Flink架构的高级视图： 对于每个提交的程序，创建一个客户端，该客户端执行所需的预处理并将程序转换为并行数据流形式，然后由 TaskManagers和JobManager执行 。...窗口可以大致分为 翻滚的窗户（没有重叠） 滑动窗（带重叠） 支持基本过滤或简单转换的流处理不需要状态流，但是当涉及到诸如流上的聚合（窗口化）、复杂转换、复杂事件处理等更高级的概念时，则必须支持 有状态流...如果要在一组计算机上开始处理，则需要在这些计算机上安装 Apache Flink 并相应地配置 ExecutionEnvironment 。
官网：https://flink.apache.org/ 一、Flink的重要特点 1）事件驱动型（Event-driven） 事件驱动的应用程序是一个有状态的应用程序，它从一个或多个事件流接收事件..." xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0...-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-scala --> ...\resources\\hello.txt" val dataSet: DataSet[String] = env.readTextFile(inputPath) // 对数据进行转换处理统计...从端口中读取数据 val dataSet: DataStream[String] = env.socketTextStream("192.168.162.102", 7777) // 对数据进行转换处理统计
不过很多初学者在看到官方文档中那一大坨的转换时，常常会蒙了圈，文档中那些只言片语也很难讲清它们之间的关系。所以本文将介绍几种关键的数据流类型，它们之间是如何通过转换关联起来的。...下图展示了 Flink 中目前支持的主要几种流的类型，以及它们之间的转换关系。 ? 1. DataStream DataStream 是 Flink 流处理 API 中最核心的数据结构。...而在 flatMap() 和 map() 之间由于加了 rebalance()，它们之间的数据流分区就有3个子分区（m1的数据流向3个map()实例）。...这与 Apache Kafka 是很类似的，把流想象成 Kafka Topic，而一个流分区就表示一个 Topic Partition，流的目标并行算子实例就是 Kafka Consumers。...总结 本文介绍通过不同数据流类型的转换图来解释每一种数据流的含义、转换关系。后面的文章会深入讲解 Window 机制的实现，双流 Join 的实现等。
原始值到对象的转换 null 和 undefined 转对象直接抛异常 原始值通过调用 String()、Number()、Boolean()构造函数，转换为他们各自的包装对象 对象到原始值的转换 对象转为布尔都为...== 运算符如何进行类型转换 如果一个值是null，另一个值是undefined，则相等 如果一个是字符串，另一个值是数字，则把字符串转换成数字，进行比较 如果任意值是true，则把true转换成1再进行比较...js 核心内置类，会尝试 valueOf 先于 toString（可以理解为对象优先转换成数字）；例外的是 Date，Date 利用的是 toString 转换。...非 js 核心的对象，通过自己的实现中定义的方法转换成原始值。...如果其中的一个操作数是对象,则将对象转换成原始值，日期对象会通过 toString() 方法进行转换，其他对象通过 valueOf（）方法进行转换，但是大多数方法都是不具备可用的 valueOf() 方法
❝在数据分析的海洋里，行列转换是最常见的数据变形术 - 让横着躺的数据立起来，让竖着站的数据躺下去。 当我们面对成绩单、销售报表...这样的数据时，经常需要这样的转换来满足不同的分析视角。...行转列 行列转换在做报表分析时还是经常会遇到的，今天就说一下如何实现行列转换吧。...行列转换就是如下图所示两种展示形式的互相转换行转列我们来看一个简单的例子，我们要把下面第一个表格的数据转换成下边第二个表格的样式 [tu] [tu] 先看看建表语句： CREATE TABLE tb_score...，有没有更简单、性能更好的一种方式我们是不是可以首先按照用户分组将科目、成绩使用 doris 提供的 map_agg 函数组成一个 Map,然后在外层对这个 Map 进行遍历展开，从而完成这样一个行列转换...我们想转换成每门成绩都是独立的一行，将第一个表格转换成第二个的表格样式： [tu] [tu] 来看看一个宽表转成高表我们之前的是怎么实现，一般我们是通过 union all 的方式，每科我们都是一个单独的
然后在/etc/apache2/ 下找一个httpd.conf 的文件然后修改。...的内存使用 apache进程在使用内存时，是“渐长”的。...这样的话，apache进程使用内存的多少，就决定于你的应用程序最大使用内存量了。...如果太小的话，重新产生一个apache进程也是要消耗资源的，这是一个平衡问题。...的几个核心设置优化
这是一篇较为完整的介绍Apache Paimon和Flink进阶应用的文章，你最好收藏一波。...2023年3月12日，FTS进入 Apache 软件基金会 (ASF) 的孵化器，改名为 Apache Paimon (incubating)。...生态系统 除了Apache Flink之外，Paimon还支持Apache Hive、Apache Spark、Trino等其他计算引擎的读取。...1.2 核心特性 1）统一批处理和流处理 批量写入和读取、流式更新、变更日志生成，全部支持。 2）数据湖能力 低成本、高可靠性、可扩展的元数据。...5）丰富的表类型 除了主键表之外，Apache Paimon还支持append-only表，提供有序的流式读取来替代消息队列。 6）模式演化 Apache Paimon 支持完整的模式演化。
Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。...DataStream API，对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作，支持Java和Scala。...，而Aapche MapReduce、Apache Tez、Apache Spark只支持批处理任务。...Spark Streaming是Apache Spark之上支持流处理任务的子系统，看似一个特例，实则不然——Spark Streaming采用了一种micro-batch的架构，即把输入的数据流切分成细粒度的...在时下数据中心，大容量内存得到了广泛的应用，甚至出现了单台机器配置TB内存的情况，同时，大数据分析通常会遍历整个源数据集，对数据进行转换、清洗、处理等步骤。
Apache IoTDB是物联网时序数据收集、存储、管理与分析为一体的的软件系统。Apache IoTDB作为Apache的2020新晋顶级项目，以其出色的表现得到了Apache的认可！...本次分享将为大家对Apache IoTDB的前世今生和核心的技术进行详细介绍. ? 大家好，很开心在今天的峰会和大家一起分享ApacheIoTDB 的核心技术剖析的内容。 ?...就是我们今天要与大家分享的核心内容。 ? 那么我们一起来看看IoTDB的核心技术点，这一部分可能会有点复杂，需要大家集中精力我们一起讨论。 ?...好，面对上面的问题IoTDB基于LSMtree的架构进行设计，LSM树的核心思想就是放弃部分读能力，换取写入能力的最大化。...IoTDB已经在2020年的9月份得到了最权威的开源社区的认可，成为了Apache 顶级项目。Apache 开源社区对项目的毕业控制非常严格，IoTDB成为顶级项目足以证明其优秀和潜力。 ?
一方面，部分学者认为波束成形和预编码是等同的概念，因为它们的核心都是利用天线阵列实现空间定向信号的辐射。然而，当我们深入到技术实现的细节时，波束成形可以进一步划分为模拟和数字两种实现方式。...传统固定相位配置会导致不同频段波束指向漂移，而数字处理可以有效避免这种频率相关的方向性畸变。 从系统功能角度看，波束成形和预编码又呈现出新的差异。...波束成形通常被定义为单数据流的定向传输技术，其辐射模式呈现主瓣与旁瓣的经典结构，这种特性使其在视距（LoS）通信场景中表现优异。...而预编码则被赋予更丰富的内涵，它不仅包含多波束的协同叠加，还强调通过空间多路复用技术实现多数据流的并行传输。这种功能定位的差异，使得预编码在非视距（NLoS）场景中展现出更强的适应性。...这种智能化的信道匹配能力突破了传统波束成形的角度约束。 值得注意的是，现代通信理论对预编码进行了更精细的层次划分：方向性选择和功率分配构成其两大核心要素。
例如用户在前端页面提交的数据我们从RequestContext中获取的数据类型都是字符串，而我们的业务需要将字符串转换成数字、列表、对象等等，这就引入了我们接下来要介绍的内容——数据类型转换。...PropertyEditor转换数据 在JavaBean规范中定义了java.beans.PropertyEditor，他的作用简单的说就是将字符串转换为任意对象结构。...然后我们使用AddressEditor来将字符串转换为Address对象： private BeanManipulationApp propertyEditor() { //使用预设转换工具和自定义转换工具...Bean初始化中或MVC的requestContext的数据转换中。...Controller进行绑定 this.editorRegistrar.registerCustomEditors(binder); } } Spring MVC并不属于Sring核心功能范畴
· 稳定可靠，系统源于实际的线上系统，服务近百万亿级的高性能及上千亿级的高可靠数据数据流量，系统稳定可靠。...· 服务集成，支持统一的系统监控、告警，以及细粒度的数据指标呈现，对于管道的运行情况，以数据主题为核心的数据运营情况，汇总在统一的数据指标平台，并支持通过业务设置的告警信息进行异常告警提醒。...· Flink SQL 相比 Flink 底层 API 实现开发成本更低，只有第一次需要实现 Flink SQL 的转换逻辑，后续可专注于 Flink SQL 能力本身的构建，比如扩展 Connector...InLong DataProxy 主要有连接收敛、路由、数据压缩和协议转换等作用。...DataProxy 充当了 InLong 采集端到消息队列的桥梁，当 DataProxy 从 Manager 模块拉取数据流元数据后，数据流和消息队列 Topic 名称对应关系也就确定了。
前言之前，我们讨论了在 Swift 中的函数式核心与命令式外壳的概念。其目标是通过值类型提取纯逻辑，并将副作用保持在薄薄的对象层中。本周，我们将展示如何以单向数据流的方式应用这一方法。...函数式核心函数式核心是负责我们应用中所有逻辑的层，我们希望通过单元测试验证它们。它应该是纯粹的，没有任何副作用。我们希望提供输入并验证输出。...这就是我们在函数式核心与命令式外壳的理念下实现单向数据流的方式。但我们仍然缺少副作用。副作用命令式外壳应为我们提供进行副作用操作的方法。...我们将创建一个可以运行的 SwiftUI 应用示例，该应用将展示如何使用函数式核心与命令式外壳的理念来实现单向数据流和管理副作用。...总结这篇文章讨论了如何在 Swift 中结合使用函数式核心与命令式外壳的理念来实现单向数据流，并详细展示了如何在代码中实现这些理念，包括使用 Swift 并发特性处理异步任务和管理副作用。
天线最基本的作用是进行能量传播方式的转换。 对于基站发射的信号来说，天线把发射机的高频振荡电流转换为可以在自由空间传播的电磁波。 天线往外发射电磁波是通过内部的振子来完成的。...Sub6G频段的AAU采用全数字波束赋形，可以认为其天线数，发射通道数，功放（PA）数是一样的。...波束赋形增益也叫阵列增益，通道数越多，波束赋形能力也就越强，增益相应的也就越大。...下文将说到的由多发射通道，以及波束赋形带来的多用户多流传输能力，是M-MIMO的核心竞争力所在。...5、多用户及空分流数 多用户的空分流，直观来说，是在空间中给不同的用户使用不同波束来发送不同的数据流。 举例来说，如果基站支持16流，就是基站能使用相同的资源，在空间中发送16路不同的数据。
引言：Apache Flink 作为流计算引擎，需要持续从上游接收数据流，并向下游输出最新的计算结果。...当全量、增量阶段的 Debezium 数据流过时，会被它原样转发，同时加上所属的 database、schema、table 等元数据信息。...总结与预告 本文从运行图优化、JobManager 内存优化、TaskManager CPU 执行效率优化等几个维度，讲解了腾讯云 Oceanus 对 MySQL CDC Connector 做的一些核心优化点
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