打开IntelliJIDEA在File中找到Open双击进入之后进入OpenFileorProject中，然后一步一步按照自己要导入项目文件所在位置进行查找，然后点击ok 之后会弹出一个小的页面，让选择是在这个窗口打开（ThisWindow），还是在一个新的窗口打开（NewWindow）。（选那个都可以），我一般是选择在这个窗

资源管理层面：1.集群资源管理者（master）：ResourceManager2.单机资源管理者（worker）：NodeManager任务计算层面：单任务管理者（master）：ApplicationMaster单任务执行者（worker）：Task（容器内计算款家的角色）spark运行角色资源层面：1.master角色：集群资源管理2.worker角色：单机资源管理任务运行层面：1.drive

Python3基本数据类型Python中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。在Python中，变量就是变量，它没有类型，我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。等号（=）用来给变量赋值。等号（=）运算符左边是一个变量名,等号（=）运算符右边是存储在

今天摆了。写了写jimmy题单，感觉题大部分还不错

推歌：无理无智/徵羽摩柯by阿良良木健来自我们物理老师推荐的初中物理题：一个不知道是啥东西的东西在斜着的传送带向上面传送，然后已知其摩擦系数(本来是未知的但是能算就已知了)和重力，且本物体做匀速直线运动，问在什么条件下其收到的摩擦力是向下的，什么时候不受摩擦力，什么时候摩擦

LuminarNeo1.17.0(macOS,Windows)-创新AI图像编辑器作者主页：sysin.org你想象中的照片LuminarNeo让您能够表达所见之美什么是LuminarNeo？您是否曾经想通过图像获得更多成就？LuminarNeo是一款创新的图像编辑器，由未来的AI技术提供支持，可简化复杂的编辑程序并使创作者能

 大会免费门票领取通道已开启 扫描图片二维码 or点击「报名」即可注册报名 现场还有机会领取多款PolarDB定制礼品 2024年1月17日 北京·嘉瑞文化中心 期待与你相聚～

前言我们在写get方式的api请求时，有时候会用这样的一种方式携带参数：http://ip:port/a/b?query=key:1;value:2&other=xxx，这里我们注意到query一个字段其实是携带了等子字段的，一个是key,一个是value;这在go1.17版本之前是没有问题的。但是在1.17之后打印警告，在1.20之后，go服务会

1.在linux环境下（docker镜像里面）使用如下命令编译打包时报错mvncleanpackage-Dmaven.test.skip=true[INFO]Scanningforprojects...[INFO][INFO]---------------------<xxx.xxx:pero-xdd>----------------------[INFO]Buildingpero-xdd0.0.1-SNAPSHOT[INFO]-

在批处理统计中，我们可以等待一批数据都到齐后，统一处理。但是在实时处理统计中，我们是来一条就得处理一条，那么我们怎么统计最近一段时间内的数据呢？引入“窗口”。所谓的“窗口”，一般就是划定的一段时间范围，也就是“时间窗”；对在这范围内的数据进行处理，就是所谓的窗口计算。所以窗口

在批处理统计中，我们可以等待一批数据都到齐后，统一处理。但是在实时处理统计中，我们是来一条就得处理一条，那么我们怎么统计最近一段时间内的数据呢？引入“窗口”。所谓的“窗口”，一般就是划定的一段时间范围，也就是“时间窗”；对在这范围内的数据进行处理，就是所谓的窗口计算。所以窗口

Iceberg从入门到精通系列之六：Flink集成Iceberg一、下载Flink二、解压Flink安装包三、配置环境变量四、激活环境变量五、下载Icebergflinkjar包六、部署Icebergflinkjar包七、修改flink配置八、启动flink九、启动flinksqlclient一、下载Flink下载Flink：https://www.apache.o

场景描述采用单作业模式提交作业后发现报错了 报错内容Exceptioninthread“Thread-5”java.lang.IllegalStateException:Tryingtoaccessclosedclassloader.Pleasecheckifyoustoreclassloadersdirectlyorindirectlyinstaticfields.Ifthestacktrace

聚合算子（Aggregation）计算的结果不仅依赖当前数据，还跟之前的数据有关，相当于要把所有数据聚在一起进行汇总合并——这就是所谓的“聚合”（Aggregation），类似于MapReduce中的reduce操作。按键分区（keyBy）对于Flink而言，DataStream是没有直接进行聚合的API的。因为我们对海量数据做聚合肯定要

输出到MySQL（JDBC）写入数据的MySQL的测试步骤如下。（1）添加依赖添加MySQL驱动：mysqlmysql-connector-java8.0.27官方还未提供flink-connector-jdbc的1.17.0的正式依赖，暂时从apachesnapshot仓库下载，pom文件中指定仓库路径：apache-snapshotsapachesnapshotshttps://repository.a

输出算子（Sink）Flink作为数据处理框架，最终还是要把计算处理的结果写入外部存储，为外部应用提供支持。连接到外部系统Flink的DataStreamAPI专门提供了向外部写入数据的方法：addSink。与addSource类似，addSink方法对应着一个“Sink”算子，主要就是用来实现与外部系统连接、并将数据提交写

基本合流操作在实际应用中，我们经常会遇到来源不同的多条流，需要将它们的数据进行联合处理。所以Flink中合流的操作会更加普遍，对应的API也更加丰富。联合（Union）最简单的合流操作，就是直接将多条流合在一起，叫作流的“联合”（union）。联合操作要求必须流中的数据类型必须相同，合并之后的新流

输出到文件Flink专门提供了一个流式文件系统的连接器：FileSink，为批处理和流处理提供了一个统一的Sink，它可以将分区文件写入Flink支持的文件系统。FileSink支持行编码（Row-encoded）和批量编码（Bulk-encoded）格式。这两种不同的方式都有各自的构建器（builder），可以直接调用FileSink的静态方

任务槽TaskSlots在ApacheFlink中，任务槽（TaskSlots）是指可用于执行并行任务的资源单元。每个任务槽可以看作是一个可用的执行线程或处理单元，用于并行执行作业的不同部分。通俗来说，可以将任务槽想象成一个工作台，而每个工作台上都可以同时进行一项任务。任务槽的数量决定了同时可以

运行时架构——Standalone会话模式为例并行度并行度是指在计算过程中同时执行多个任务或操作的能力。在ApacheFlink中，并行度是指同时执行作业中的多个任务或算子的能力。并行度的引入是为了解决以下问题：提高计算速度：通过将任务拆分成多个子任务，并行执行它们，可以大大提高计算速度

K8S运行模式容器化部署是如今业界流行的一项技术，基于Docker镜像运行能够让用户更加方便地对应用进行管理和运维。容器管理工具中最为流行的就是Kubernetes（k8s），而Flink也在最近的版本中支持了k8s部署模式。基本原理与YARN是类似的，具体配置可以参见官网说明，这里我们就不做过多讲解了

并行度设置&优先级并行度（Parallelism）并行度的设置在Flink中，可以用不同的方法来设置并行度，它们的有效范围和优先级别也是不同的。代码中设置我们在代码中，可以很简单地在算子后跟着调用setParallelism()方法，来设置当前算子的并行度：stream.map(word->Tuple2.of(word,1L)).setParall

算子链OperatorChain在ApacheFlink中，算子链（OperatorChaining）是将多个操作符（算子）连接在一起形成一个链式结构的优化技术。算子链的作用是将多个操作符合并为一个单一的任务单元，以减少通信开销、提高执行效率和减少资源占用。通俗来说，算子链的作用可以比喻为将多个操作合并成一

YARN运行模式_环境准备YARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager，Yarn的ResourceManager会向Yarn的NodeManager申请容器。在这些容器上，Flink会部署JobManager和TaskManager的实例，从而启动集群。Flink会根据运行在JobManger上的作业所需要的Slot数量动态分配T

部署模式介绍在一些应用场景中，对于集群资源分配和占用的方式，可能会有特定的需求。Flink为各种场景提供了不同的部署模式，主要有以下三种：会话模式（SessionMode）、单作业模式（Per-JobMode）、应用模式（ApplicationMode）。它们的区别主要在于：集群的生命周期以及资源的分配方式；以及应用的mai