时态表(TemporalTable)文章目录时态表(TemporalTable)数据库时态表的实现逻辑时态表的实现原理时态表的查询实现时态表的意义Flink中的时态表设计初衷产品价格的例子——时态表汇率的例子——普通表声明版本表声明版本视图声明普通表一个完整的例子测试数据代码实现测试结果总结数据库时态表的实现逻辑这里我们需要注意一下的是虽然我们介绍的是Flink的TemporalTable但是这个概念最早是在数据库中提出的在ANSI-SQL2011中提出了Temporal的概念，Oracle，SQLServer，DB2等大的数据库厂商也先后实现了这个标准。TemporalTable记录了历史上
一.容错机制在Flink中，有一套完整的容错机制来保证故障后的恢复，其中最重要的就是检查点。1.1 检查点（Checkpoint）在流处理中，我们可以用存档读档的思路，将之前某个时间点的所有状态保存下来，这份存档就被称为“检查点（CkeckPoint）”。当Flink程序异常重启时，我们就可以在检查点中“读档”，恢复出异常之前的状态。 1.1.1 检查点的保存(1)周期性的触发保存在Flink中，检查点的保存是周期性触发的，间隔时间可以进行设置。但是不建议保存太频繁，会消耗很多资源来做检查点。(2) 保存的时间点我们应该在所有任务（算子）都恰好处理完一个相同的输入数据的时候，将它们的状态保存
Flink的Checkpoint总结1、简介1）概述Flink中的每个函数和运算符都可以有状态，状态中存储计算的中间结果。状态可以用于容错，在任务被动失败或者主动重启时，可以通过Checkpoint或Savepoint从先前的状态中恢复计算数据，以保证数据计算的ExactlyOnec（精准一次）或AtleastOnce（至少一次）。2）检查点算法1.Barrier对齐：一个Task收到所有上游同一个编号的barrier之后，才会对自己的本地状态做备份精准一次：在barrier对齐过程中，barrier后面的数据阻塞等待（不会越过barrier）至少一次：在barrier对齐过程中，先到的bar
前言： 技术为需求服务，通用需求由开源软件提供功能，一些特殊的需求，需要基于场景定制化开发功能。而对于自定义开发功能，Flink则提供了这样的SDK接口能力。本文将从定制化功能需求分析和如何基于Flink构建定制化功能两个方面讲述。一、定制化功能开发的思考2.1为什么要学会定制化功能的开发？ 一些常规需求的应用能力已经被包装得很好，只需要关注包装在功能之上的交互逻辑，就能满足业务需求。但有些需求依靠现成的技术无法完成，只能自定义任务逻辑，完成特定场景需求的功能包装；或者部分功能性能和可用性不佳，需要重构功能满足可用性和高性能需求。2.2有哪些需求属于定制化开发大数据场景，对数据集成
postman是一个非常好用的接口测试工具，而且功能也很强大，今天只简单说一下使用postman如何对一个接口传入大批量参数进行测试的方法。以我测试的平台为例，我们的平台是做在线教育平台的，我模拟的场景是老师有一门课叫ABC，现在需要有1000个学生加入ABC这门课。我们不可能手动操作1000次，所以这个时候就需要借助工具。假如说学生加入ABC这门课程的接口是这样的：https://hhhh.com/addstu/addcourse其中的参数学生uuid是这个接口需要的参数之一，调用这个接口之后学生就加入课程成功了，这样就达到了我们的测试目的，即让1000个学生入班。以上为测试场景。实现方法的
测试过程中，经常用到批量造数据的场景：准备大量测试数据、执行压测等等。比如说，你要模拟1000个用户同时发短信，那么你需要先创建1000个不同手机号的用户，直接在页面上造数据显然是不太现实的。如果公司有开发自己的造数据平台，那最好不过了，如果没有的话，可以参考以下几种方式：·Jmeter批量请求接口；·数据库存储过程；·线上数据脱敏后导入测试环境；·利用Python的faker库01Jmeter批量请求接口操作方法：首先获取接口的请求方式、路径、参数，并在Jmeter线程组中创建HTTP请求，请求参数中可能有些字段取值有要求（比如该值不能重复），那么可以借助函数来实现，如用随机函数Random
目录1.图像拼接2.合成视频2.1cv2.videowriter_fourcc功能介绍2.2读取图片合成视频1.图像拼接实现目标：将自动驾驶车6个摄像头采集到的图片，按照正确顺序拼接显示，nuScenes数据集测试如下：图像存放文件夹目录如下：每个目录下有相同名称，不同视角采集到的图像 。先显示图片，代码如下：importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportos"""将六张图片在同一窗口下显示，关闭后打开后一帧的六张拼接图片"""defshow_images(images,titles=None,num_cols=No
Flink系列之：深入理解ttl和checkpoint，FlinkSQL应用ttl案例一、深入理解FlinkTTL二、FlinkSQL设置TTL三、Flink设置TTL四、深入理解checkpoint五、Flink设置Checkpoint六、FlinkSQL关联多张表七、FlinkSQL使用TTL关联多表一、深入理解FlinkTTLFlinkTTL（TimeToLive）是一种机制，用于设置数据的过期时间，控制数据在内存或状态中的存活时间。通过设置TTL，可以自动删除过期的数据，从而释放资源并提高性能。在Flink中，TTL可以应用于不同的组件和场景，包括窗口、状态和表。窗口：对于窗口操作，可
双流连结（Join）：根据某个字段的值将数据联结起来，“配对”去做处理窗口联结（WindowJoin）可以定义时间窗口，并将两条流中共享一个公共键（key）的数据放在窗口中进行配对处理代码逻辑首先需要调用DataStream的.join()方法来合并两条流，得到一个JoinedStreams；接着通过.where()和.equalTo()方法指定两条流中联结的key；然后通过.window()开窗口，并调用.apply()传入联结窗口函数进行处理计算stream1.join(stream2).where().equalTo().window().apply()对于JoinFunction：pu
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
