Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第13天啦！学习了flink高级特性和新特性之ProcessFunctionAPI和双流join，主要是解决大数据领域数据从数据增量聚合的问题，以及快速变化中的流数据拉宽问题，即变化中多个数据源合并在一起的问题，结合自己实验猜想和代码实践，总结了很多自己的理解和想法，希望和大家多多交流！Tips："分享是快乐的源泉💧，在我的博客里，不仅有知识的海洋🌊，还有满满的正能量加持💪，快来和我一起分享这份快乐吧😊！喜欢我的博客的话，记得点个红心❤️和小关小注哦！您的支持是我创作的动力！"文章目录Flink学习笔记四、Flink高级特性和新特性2.Proces
1.flinkcdc简介Flink1.11引入了CDC.FlinkCDC是一款基于Flink打造一系列数据库的连接器。Flink是流处理的引擎，其主要消费的数据源是类似于一些点击的日志流、曝光流等数据，但在业务场景中，点击流的日志数据只是一部分，具有更大价值的数据隐藏在用户的业务数据库中。FlinkCDC弥补了Flink读取这些数据的缺陷，能够通过流式的方式读取数据库中的增量变更的日志。1.1应用数据场景CDC1.日志文件数据(appendOn)2.数据库数据(CRUD)1.2同类型产品的对比基于查询的CDC基于日志的CDC开源产品sqoop,kafkajdbc,dataxcanal,flin
本文将通过使用Flink框架实现实时热门合约需求。实际业务过程中，如何判断合约是否属于热门合约，可以从以下几个方面进行分析，比如：交易数量：合约被调用的次数可以作为其热门程度的指标之一。交易金额：合约处理的资金量也是评判热门程度的重要指标。活跃用户数量：调用合约的用户数量可以反映合约的受欢迎程度。交易频率：合约的调用频率可以反映其热门程度和使用情况。但我们本次目的主要是关于学习FlinkAPI的一些使用，以及在生产过程中，我们应该如何一步一步改进，所以本次我们主要以交易数量作为热门合约的评判标准。通过本文你将学到：如何基于EventTime处理，如何指定Watermark如何使用Flink灵活
在大数据时代，数据的采集、处理和分析变得尤为重要。业界出现了多种工具来帮助开发者和企业高效地处理数据流和数据集。本文将对比五种流行的数据处理工具：SeaTunnel、DataX、Sqoop、Flume和FlinkCDC，从它们的设计理念、使用场景、优缺点等方面进行详细介绍。1、SeaTunnel简介SeaTunnel是一个分布式、高性能、支持多种数据源之间高效数据同步的开源工具。它旨在解决大数据处理过程中的数据同步问题，支持实时数据处理和批量数据处理，提供了丰富的数据源连接器，包括Kafka、HDFS、JDBC等。使用场景实时数据处理批量数据同步大数据集成优点支持多种数据源高性能、高稳定性灵活
背景作为数据中台与大数据底座交互层，系统需要要提供一个restapi，供上层应用提交到flink作业到kerberos认证yarn上，网上资料多是通过flinkrun命令，记录下怎么通过api的方式把一个任务以application的方法提交到yarn集群，最重要的是可以通过springboot就可以提交程序到yarn上面。代码实现core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml需要提前在对应路径下生成依赖jar资源/flink-1.16.1/lib和/user/flink-lib以及flink-demo.jar需要提前上传到hdfs对应目录下publiccl
前言这个专栏我们开始学习transformer，自推出以来transformer在深度学习中占有重要地位，不仅在NLP领域，在CV领域中也被广泛应用，尤其是2021年，transformer在CV领域可谓大杀四方。在论文的学习之前，我们先来介绍一些专业术语。本篇就让我们先来认识一下encoder和decoder吧！ 🍀本人Transformer相关文章导航： 【Transformer系列（1）】encoder（编码器）和decoder（解码器） 【Transformer系列（2）】注意力机制、自注意力机制、多头注意力机制、通道注意力机制、空间注意力机制超详细讲解 【Transformer系
给你一个m行n列的矩阵matrix，请按照顺时针螺旋顺序，返回矩阵中的所有元素。示例1：输入：matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出：[1,2,3,6,9,8,7,4,5]示例2：输入：matrix=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]输出：[1,2,3,4,8,12,11,10,9,5,6,7]提示：m==matrix.lengthn==matrix[i].length1-10054.螺旋矩阵-力扣（Leetcode）思路：二维数组的花式遍历技巧::labuladong的算法小抄定义四个变量：upper_bound、lower_b
一、摘要在前几篇线程系列文章中，我们介绍了线程池的相关技术，任务执行类只需要实现Runnable接口，然后交给线程池，就可以轻松的实现异步执行多个任务的目标，提升程序的执行效率，比如如下异步执行任务下载。//创建一个线程池ExecutorServiceexecutor=Executors.newFixedThreadPool(2);//提交任务executor.submit(newRunnable(){@Overridepublicvoidrun(){//执行下载某文件任务System.out.println("执行下载某文件任务");}});而实际上Runnable接口并不能满足所有的需求，
STM32F1系列程序中在使用到JTAG、SWD的某个IO时，需要禁用掉相关调试方法后，再配置相应的IO方式。在需要相应的接口配置前使用这些代码。对于F1系列，调用函数进行专门的禁止。标准库配置方式：RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_AFIO|RCC_APB2Periph_GPIOB|RCC_APB2Periph_GPIOF,ENABLE); //使能相应接口的时钟，以及RCC_APB2Periph_AFIOGPIO_PinRemapConfig(GPIO_Remap_SWJ_Disable,ENABLE);//完全禁用SWD及JTAGGPIO_Pin
摘要：小商品市场集商品销售和短时货物储存于一体,具有建筑规模大、单体空间跨度大、市场内摊位密集、人员流动量大、经营性质复杂、经营品种内可燃物、易燃物较多、火灾荷载大等特点。另外加上这类小商品市场的消防安全状况参差不齐,实际使用中各项防火措施很难全部落实到位,导致此类场所的电气火灾危险性较大。一旦发生火灾,极易造成人员伤亡和财产损失。本文就智能安全配电装置在该场所配电线路中所能起到的作用做些探讨，对预防电气火灾的发生具有一定指导意义。关键词：小商品市场；电气火灾；智能安全配电装置0：概述中国是世界上最大的小商品制造销售国，这为我国小商品市场的大规模发展提供了产业基础。小商品市场以其丰富的商品种类
