我正在使用ResourceBundle，我想给用户一个选择GUI语言的选项。我想获取特定包下所有资源文件的列表。我不知道我会有什么资源，因为这个应用程序是基于插件的。是否有一个选项可以让java搜索包下的所有可用资源？(如果不是，我想插件应该为它提供所有可用的本地信息)谢谢大家 最佳答案 这些文件可能驻留在网络服务器上。在Web服务器上没有列出文件(页面)的标准方法。因此，一般来说，您需要做的是记住您拥有哪些区域设置的资源(也许创建一个列表作为构建过程的一部分)。 关于java-列出所有
在运行java应用程序时，我得到以下内存转储。安装java8后(之前java7应用程序可以运行)我开始收到以下错误。我使用的是16GB内存，当我在任务管理器中检查时(在应用程序启动时)大约有6GB内存可用。有人可以帮忙解决问题吗？##ThereisinsufficientmemoryfortheJavaRuntimeEnvironmenttocontinue.#Nativememoryallocation(malloc)failedtoallocate472736bytesforChunk::new#Possiblereasons:#ThesystemisoutofphysicalRA
我只是运行了一些代码来获取计算机上可用端口的列表，当我有3个空闲的com端口时，它返回了false。我该如何解决这个问题？我的代码:publicstaticvoidmain(String[]args){//SerialParametersparams=newSerialParameters();//System.out.println(CommPortIdentifier.PORT_SERIAL);EnumerationportList=CommPortIdentifier.getPortIdentifiers();System.out.println(portList.hasMore
关于Bloomierfilters，我遇到了很多理论但是没有运气挖掘它们的实际实现(在github、sourcefoge、google等上没有运气)。有谁知道可用的实现？如果没有，是否有兴趣共同开发一个？ 最佳答案 似乎没有可用的实现，所以我先通过了一个。我已经把它贴在github上了对于其他可能会觉得有趣或有用的人。欢迎提出建议和补丁，欢迎参与! 关于java-是否有可用的Bloomier过滤器的实现？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
最近我接受了一次面试，面试官问我可以分配给线程池的最大线程数是多少。我回答他这将取决于硬件组合。我也可以通过增加线程池中的线程来手动测试执行。他似乎对此并不满意。任何人都可以告诉我们如何决定我们应该使用多少线程以获得更好的性能。任何指南链接将不胜感激(在核心Java应用程序中) 最佳答案 谁能告诉我们如何决定我们应该使用多少线程以获得更好的性能-这绝对不是最大线程数。为了获得最佳性能，线程数量应等于处理器核心数(不要忘记使用-XmsYYYYM和-XmxYYYYMstrong>，如果没有它们，您可能会遇到处理器未将线程分配给内核的情况
在阅读了ApacheFlink的几个文档页面(officialdocumentation、dataartisans)以及officialrepository中提供的示例之后，我不断看到示例，其中它们用作流式传输已下载文件的数据源，始终连接到本地主机。我正在尝试使用ApacheFlink下载包含动态数据的JSON文件。我的目的是尝试建立我可以访问JSON文件的url作为ApacheFlink的输入源，而不是使用另一个系统下载它并使用ApacheFlink处理下载的文件。是否可以与ApacheFlink建立此网络连接？ 最佳答案 您可以
Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第19天啦！学习了flinkSQL中窗口的应用，包括滚动窗口，滑动窗口，会话窗口，累计窗口，学会了如何计算累计值（类似于中视频计划中的累计播放量业务需求），多维数据分析等大数据热点问题，总结了很多自己的理解和想法，希望和大家多多交流，希望对大家有帮助！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学习笔记六、FlinkSQL窗口1.窗口表值函数（tvfs）2.窗口分类函数及聚合操作2.
文章目录IntervalJoin（时间区间Join）IntervalJoin（时间区间Join）IntervalJoin定义（支持Batch\Streaming）：IntervalJoin在离线的概念中是没有的。IntervalJoin可以让一条流去Join另一条流中前后一段时间内的数据。应用场景：为什么有RegularJoin还要IntervalJoin呢？刚刚的案例也讲了，RegularJoin会产生回撤流，但是在实时数仓中一般写入的sink都是类似于Kafka这样的消息队列，然后后面接clickhouse等引擎，这些引擎又不具备处理回撤流的能力。所以可以理解IntervalJoin就是用
flinkwatermark生成机制与总结watermark介绍watermark生成方式watermark的生成值算法策略watermark策略设置代码watermark源码分析watermark源码调用流程debug（重要）测试思路迟到时间处理FlinkSql中的watermark引出问题与源码分析watermark介绍本质上watermark是flink为了处理eventTime窗口计算提出的一种机制,本质上也是一种时间戳，由flinksouce或者自定义的watermark生成器按照需求定期或者按条件生成一种系统event，与普通数据流event一样流转到对应的下游operations
《FlinkSQL语法篇》系列，共包含以下10篇文章：FlinkSQL语法篇（一）：CREATEFlinkSQL语法篇（二）：WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE）FlinkSQL语法篇（四）：Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇（五）：RegularJoin、IntervalJoinFlinkSQL语法篇（六）：TemporalJoinFlinkSQL语法篇（七）：LookupJoin、ArrayExpansion、TableFunctionFlinkSQL
