- SpringBoot项目:mybatis升级mybatis-plus
gooluke
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替换依赖修改sqlSessionFactorybean分页插件不生效问题记录1.替换依赖:将原来的mybatis整合springboot的依赖去掉,替换成mybatis-pluscom.baomidoumybatis-plus-boot-starter3.5.72.修改sqlSessionFactorybean@Bean("sqlSessionFactory")publicSqlSessionFa
- 打包rocketmq-dashboard报错问题记录
gooluke
rocketmq
在进入到\rocketmq-dashboard-2.0.0\rocketmq-dashboard-rocketmq-dashboard-2.0.0目录下,执行mvncleanpackage-Dmaven.test.skip=true打包,报错:java:java.lang.NoSuchFieldError:Classcom.sun.tools.javac.tree.JCTree$JCImportd
- Flink连接kerberos认证的hive 并使用table API
lisacumt
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有个问题flink的kerveros通过配置设置。但是HiveCatalog还需要再次使用UserGroupInformation再次认证。直接上代码:importcom.amihaiemil.eoyaml.*;importlombok.AllArgsConstructor;importlombok.Data;importlombok.NoArgsConstructor;importorg.apa
- Flink事件时间案例:电商订单实时分析的奇妙之旅[特殊字符]
狮歌~资深攻城狮
linqc#
Flink事件时间案例:电商订单实时分析的奇妙之旅嘿,小伙伴们!今天咱们通过一个具体的案例来看看Flink在处理事件时间方面的强大威力这个案例就是电商订单的实时分析,就像我们平时在电商平台购物时,平台需要实时了解订单的各种信息一样案例背景假设我们有一个电商平台,每天有大量的用户下单购买各种商品我们希望能够实时统计每个商品的销量,并且按照订单的实际发生时间来进行分析,而不是按照系统处理订单的时间。这
- 问题记录,在使用android studio 构建项目时遇到的问题
AnalogElectronic
问题记录androidstudioandroidide
Failedtogetresource:GET.[HTTPHTTP/1.1400BadRequest:https://maven.aliyun.com/repository/central/com/android/application/com.android.application.gradle.plugin/8.2.0/com.android.application.gradle.plugin
- 深入理解 Flink 中的 .name() 和 .uid() 方法
Ray.1998
大数据flinkkafkasparkhivehadoop
在ApacheFlink中,.name()和.uid()是两个常用的配置方法。虽然它们看起来相似,但它们各自有着不同的功能和用途,理解这两个方法的区别和各自的应用场景,能够帮助开发者更好地管理Flink作业,提升作业的可读性、可维护性和容错性。本文将详细讲解.name()和.uid()的作用、用途以及如何在实际开发中正确使用它们。1.name()方法:为操作命名1.1.作用:.name()方法的作
- Flink Checkpoint机制详解
Ray.1998
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在分布式流处理系统中,容错性和一致性是核心要求。ApacheFlink作为流处理的领先框架,提供了一种强大的机制来确保系统的容错性与数据的一致性,这就是Flink的Checkpoint机制。通过定期保存应用程序的状态快照,Flink能够在系统发生故障时迅速恢复到最近的一致状态,并且提供精确一次(exactly-once)的语义保证。本文将详细介绍Flink的Checkpoint机制,包括其触发方式
- Spring Boot中整合Flink CDC 数据库变更监听器来实现对MySQL数据库
坚定信念,勇往无前
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- 华为云FusionInsight MRS FlinkSQL 复杂嵌套Json解析最佳实践
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背景说明随着流计算的发展,挑战不再仅限于数据量和计算量,业务变得越来越复杂,开发者可能是资深的大数据从业者、初学Java的爱好者,或是不懂代码的数据分析者。如何提高开发者的效率,降低流计算的门槛,对推广实时计算非常重要。SQL是数据处理中使用最广泛的语言,它允许用户简明扼要地展示其业务逻辑。Flink作为流批一体的计算引擎,致力于提供一套SQL支持全部应用场景,FlinkSQL的实现也完全遵循AN
- 图数据库的易用性—GES与Flink的对接
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数字化时代,业务的实时处理需求越来越迫切,实时预警、实时风控、实时推荐等,Flink作为新一代流批统一的计算引擎,具有独特的天然流式计算特性和更为先进的架构设计的特点,它可以从不同的第三方存储引擎中读取数据,进行处理,然后再写出到另外的存储引擎中。GES拥抱变化,开发了与Flink的对接工具GES-Flink-Connector。GES-Flink-Connector是一款自定义的离线/实时数据同
- 消息中间件 --- Apache Pulsar
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使用场景,参考地址:最佳实践|ApachePulsar在拉卡拉的技术实践_开源_ApachePulsar_InfoQ写作社区场景1:流式队列场景2:消息队列:OpenMessaging协议实现(透明层协议)场景3:流式队列:自定义Kafka0.8-Source(Source开发)场景4:流式队列:Function消息过滤(消息过滤)场景5:流式队列:PulsarFlinkConnector流式计算
- Flink-02-flink技术架构及工作原理
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Flink组件栈自下而上,分别针对每一层进行解释说明:Deployment该层主要涉及了Flink的部署模式,Flink支持多种部署模式:本地、集群(Standalone/YARN)、云(GCE/EC2)。Runtime层Runtime层提供了支持Flink计算的全部核心实现,比如:支持分布式Stream处理、JobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等等,为上层API层提供基础服
- Flink集群架构
流量留
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在上一章节我们对flink有了一个基本的了解。从它的应用的场景以及它的一些基本的一些核心的一些概念。从本章节开始,我们对flink从它的一个集群的一个架构以及它的一个部署模式着手,去了解flink如何去部署在不同的这样的一个集群的一些资源管理器上面,以及相应的一些原理的一些解析。本节课开始我们了解一下flink的一个集群的一个基本的架构,了解里面核心的一些组件,比如说dropmanager,tas
- maven引包爆红 failed to transfer from http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public during a previ
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之前一致可以正常使用,然后突然无法引入新的包无法引包org.apache.flink:flink-streaming-java_2.12:pom:1.13.1failedtotransferfromhttp://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/publicduringapreviousattempt.Thisfailurewascachedinthelo
- 《聊聊Flink:大数据世界的神秘“小能手”》
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《聊聊Flink:大数据世界的神秘“小能手”》宝子们,咱今天来唠唠一个有点神秘的东西——Flink。你要是刚听到这个名字,可能会觉得像什么魔法咒语似的。其实啊,它可没那么玄乎,但确实挺厉害的。一、Flink是啥?简单来说咱先从最简单的概念说起。Flink就像是一个超级快递员✈️在大数据的世界里,每天都有海量的数据像包裹一样到处跑。这些数据有的来自咱们的手机,像你刷短视频的记录、购物的信息;有的来
- 不得不学,从零到一搭建ELK日志,Docker环境下部署 logstash工具
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前言大家好,我是佳佳,最近在玩ELK日志平台,它是Elastic公司推出的一整套日志收集、分析和展示的解决方案。只有学习了,操作了才能算真正的学会使用了,虽然看起来简单,但是里面的流程步骤还是很多的,将步骤和遇到的问题记录和总结下,今天主要分享下在Docker环境下部署logstash日志收集工具。#从零到一搭建ELK日志,在Docker环境下部署Elasticsearch数据库#从零到一搭建EL
- 构建多维度用户特征矩阵,开发基于Flink CEP的高风险用户识别模型
千叶真尹
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基于FlinkSQLCEP构建多维度用户特征矩阵与高风险用户识别模型,需结合实时特征计算、动态规则管理和复杂事件检测能力。以下是分步骤实现方案(关键点引用搜索结果中的技术方案):一、多维度用户特征矩阵构建1.数据源整合实时行为流:通过FlinkSQL连接Kafka,定义用户行为表(如登录、交易事件):SQLCREATETABLEuser_behavior(user_idSTRING,event_t
- 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
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点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!Java篇开始了!目前开始更新MyBatis,一起深入浅出!目前已经更新到了:Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume(已更完)Sqoop(已更完)Zookeeper(已更完)HBase(已更完)Redis(已更完)Kafka(已更完)Spark(已更完)Flink(已更完)ClickHouse(已
- 优化 Flink 消费 Kafka 数据的速度:实战指南
Ray.1998
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在使用Flink消费Kafka数据时,你可能会遇到消费速率较慢的问题。本文将从Kafka并行消费、批量拉取、Checkpoint频率、ConsumerPoll速率以及Flink任务Slot资源等多个方面,详细解析如何优化Flink消费Kafka的速度。1.增加Kafka并行消费(提高并行度)问题Flink默认的Kafka消费者并行度可能较低,导致消费速度无法充分利用Kafka的吞吐能力。✅解决方案
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- 【Flink 实战】Flink 中 Akka 通信与内存占用分析
roman_日积跬步-终至千里
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文章目录一、Akka通信需要的内存二、Akka通信的超时和建议配置1.超时配置项调整建议2.常见调整例子JobManager和TaskManager之间的通信是通过Akka实现的。Akka是Flink中一个分布式通信框架,负责处理集群内各个组件之间的消息传递、任务调度、状态更新以及故障恢复等操作。在这个过程中,Akka的通信机制会消耗一定的内存,特别是在消息传递、队列管理和任务调度过程中。本文将详
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摘要:本文整理自鹰角大数据开发工程师,ApacheHudiContributor朱正军老师在FlinkForwardAsia2024生产实践(二)专场中的分享。主要分为以下四个部分:一、鹰角数据平台架构二、数据湖选型三、湖仓一体建设四、未来展望一、鹰角数据平台架构首先给大家介绍一下鹰角目前的数据平台架构。在介绍之前,关于鹰角我先给大家做简单的介绍。1.1关于鹰角鹰角网络,也称为HYPERGRYPH
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25.1.191.size()和.length()有什么区别2.result.push_back({nums[i],nums[left],nums[right]});为什么用大括号?使用大括号{}是C++11引入的初始化列表语法,它允许我们在构造或初始化对象时直接传入一组值。大括号的使用在许多情况下都能让代码更加简洁和直观。{nums[i],nums[left],nums[right]}是一个初始
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测试了多个方案同步,最终选择oceanu产品,底层基于Flinkcdc1、实时性能够保证,binlog量很大时也不产生延迟2、配置SQL即可完成,操作上简单下面示例mysql的100张分表实时同步到es,优化备注等文本字段的like查询创建SQL作业CREATETABLEfrom_mysql(idint,cidintNOTNULL,gidbigintNOTNULL,contentvarchar,c
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24k小善
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Flink背压/反压(Backpressure)详解在ApacheFlink中,背压(Backpressure)是一个常见的性能问题,通常表现为数据流在某些节点处积压,导致整体处理速度下降甚至停滞。背压的发生可能源于硬件资源限制、任务逻辑复杂性、数据分布不均或外部系统瓶颈等因素。本文将从多个角度详细讲解Flink的背压问题,包括其成因、影响以及解决方案。一、什么是Flink背压?背压是指在数据流处
- 十四、Flink源码阅读--JobGraph生成过程
灰二和杉菜
ApacheFlinkFlinkJobGraph生成源码分析
上篇分析了client整个提交任务过程,最终提交的是一个JobGraph对象,那么是如何从jar或sql任务转为JobGraph的呢,这篇我们仔细研究一下,版本为1.6.3源码分析上篇我们介绍client端提交任务最终会到到ClusterClient.run()方法,就在这个方法中封装了JobGraph的步骤。publicJobSubmissionResultrun(FlinkPlancompil
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bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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&
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
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每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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Mockito异常测试实例:
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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- GA与量子恒道统计
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JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- 位运算、异或的实际应用
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位运算
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二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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javaDAO设计模式bean领域模型
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