- Flink-DataStreamAPI-生成水印
隔着天花板看星星
flink大数据分布式
下面我们将学习Flink提供的用于处理事件时间戳和水印的API,也会介绍有关事件时间、流转时长和摄取时间,下面就让我们跟着官网来学习吧一、水印策略介绍为了处理事件时间,Flink需要知道事件时间戳,这意味着流中的每个元素都需要分配其事件时间戳。这通常是通过使用TimestampAssigner从元素中的某个字段访问/提取时间戳来完成的。时间戳分配与生成水印密切相关,水印告诉系统事件时间的进度。我们
- flink-cdc实时增量同步mysql数据到elasticsearch
大数据技术派
#Flinkelasticsearchflinkmysql
什么是CDC?CDC是(ChangeDataCapture变更数据获取)的简称。核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据或数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。1.环境准备mysqlelasticsearchflinkonyarn说明:如果没有安装hadoop,那么可以不用yarn,直
- flink+kafka实现流数据处理学习
上海研博数据
java
在应用系统的建设过程中,通常都会遇到需要实时处理数据的场景,处理实时数据的框架有很多,本文将以一个示例来介绍flink+kafka在流数据处理中的应用。1、概念介绍flink:是一个分布式、高可用、高可靠的大数据处理引擎,提供了一种高效、可靠、可扩展的方式来处理和分析实时数据。kafka:是用于构建实时数据管道和流应用程序并具有横向扩展,容错,wickedfast(变态快)等优点的一种消息中间件。
- Flink实时流处理入门与实践
随风九天
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一、引言1.1实时流处理的重要性在当今数据驱动的时代,实时数据处理变得越来越重要。企业需要从不断产生的大量数据中快速提取有价值的信息,以支持决策制定和业务优化。实时流处理技术能够实时处理数据流,提供即时的洞察和响应,从而提高业务效率和竞争力。1.2Flink简介ApacheFlink是一个开源的分布式流处理框架,支持批处理和流处理。Flink提供了高吞吐量、低延迟和精确一次(exactly-onc
- kafka + flink +mysql 案例
angen2018
javakafkaflink
假设你有两个Kafka主题:user_activities_topic和product_views_topic,并且你希望将user_activities_topic中的数据写入到user_activities表,而将product_views_topic中的数据写入到product_views表。mavenorg.apache.flinkflink-streaming-java_2.121.14
- 数据湖架构与实时数仓实践:Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
晴天彩虹雨
架构kafkaflink数据仓库
1.引言:数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代,传统的数据仓库(DataWarehouse,DW)因其强一致性和高效查询能力,一直是企业数据分析的核心。然而,随着数据量和数据类型的爆炸式增长,传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题,数据湖(DataLake)概念应运而生。数据湖能够存储原始数据,支持半结构化和非结构化数据,提供更灵活的计算框架,但其缺乏事务管理和数据一致性
- Flink 实战:如何计算实时热门合约
WuJiWeb3
区块链链上数据分析flink大数据web3数据分析智能合约kafkabigdata
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
- Hadoop、Spark、Flink Shuffle对比
逆袭的小学生
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一、Hadoop的shuffle前置知识:Map任务的数量由Hadoop框架自动计算,等于分片数量,等于输入文件总大小/分片大小,分片大小为HDFS默认值128M,可调Reduce任务数由用户在作业提交时通过Job.setNumReduceTasks(int)设置数据分配到Reduce任务的时间点,在Map任务执行期间,通过Partitioner(分区器)确定每个键值对的目标Reduce分区。默认
- 大数据Flink(六十四):Flink运行时架构介绍_flink中涉及到的大数据组件
2401_84181942
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于是人们提出了“不共享任何东西”(share-nothing)的分布式架构。从以Greenplum为代表的MPP(MassivelyParallelProcessing,大规模并行处理)架构,到Hadoop、Spark为代表的批处理架构,再到Storm、Flink为代表的流处理架构,都是以分布式作为系统架构的基本形态的。我们已经知道,Flink就是一个分布式的并行流处理系统。简单来说,它会由多个进
- 大数据运维实战指南:零基础入门与核心技术解析(第一篇)
emmm形成中
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大数据运维实战指南:零基础入门与核心技术解析(第一篇)系列文章目录第一篇:大数据运维概述与核心技能体系第二篇:Hadoop生态体系与集群部署实战第三篇:分布式存储系统运维与优化第四篇:资源调度框架YARN/K8s深度解析第五篇:实时计算框架Flink/Spark运维指南第六篇:大数据监控体系与自动化运维第七篇:云原生时代的大数据运维实践第八篇:数据安全与合规性管理第九篇:性能调优与故障排查案例集第
- 快慢指针【等分链表、判断链表中是否存在环】
山风wind
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一、等分链表:找到链表的中间节点Java实现classListNode{intval;ListNodenext;ListNode(intval){this.val=val;this.next=null;}}publicclassMiddleOfLinkedList{publicListNodefindMiddleNode(ListNodehead){if(head==null){returnnul
- flink入门
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总结flinkscalakafka
flink安装flink本地安装demo运行本地模式安装|ApacheFlinkflink1.13.1为例:cd/optwgethttps://mirrors.advancedhosters.com/apache/flink/flink-1.13.1/flink-1.13.1-bin-scala_2.12.tgz
- Apache Flink详解:流处理与批处理的强大框架
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ApacheFlink详解:流处理与批处理的强大框架ApacheFlink是一个开源的流处理框架,旨在处理大规模数据流。Flink能够处理实时流数据和批处理数据,具有高吞吐量、低延迟、容错等特性。以下是对Flink的详细介绍:核心概念流与批处理:流处理(StreamProcessing):持续不断地处理实时生成的数据流。批处理(BatchProcessing):处理已经收集好的静态数据集。Data
- Flink的市场竞争力:大数据浪潮中的“潜力股”还是“青铜”?
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Flink的市场竞争力:大数据浪潮中的“潜力股”还是“青铜”?嘿,各位小伙伴!今天咱来聊聊Flink在市场中的竞争力这个超有意思的话题。你要是搞大数据的,那肯定对Flink不陌生;要是还不太懂的,也别担心,咱就像唠家常一样把这事给你讲清楚。一、Flink市场竞争力啥意思?咱先说说这市场竞争力是个啥。打个比方,它就好比一场商场大促,每个品牌都在拼命展示自己的优势,吸引顾客掏钱包。Flink在市场里也
- 【Flink】(二)详解 Flink 运行架构_flink的运行架构负荷分担是什么
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作业管理器(JobManager)、资源管理器(ResourceManager)、任务管理器(TaskManager),以及分发器(Dispatcher)。因为Flink是用Java和Scala实现的,所以所有组件都会运行在Java虚拟机上。每个组件的职责如下:作业管理器(JobManager)控制一个应用程序执行的主进程,也就是说,每个应用程序都会被一个不同的JobManager所控制执行。Jo
- flink分发策略详解
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一、分发策略核心逻辑与分类Flink的数据分发策略决定了数据在算子间上下游的传输方式,直接影响作业的并行度利用、负载均衡、网络开销。其核心分类如下:1.本地通信策略Forward适用场景:上下游算子并行度相同且为一对一传输(如Source→Map)。特点:数据不跨节点,直接通过内存传递,零网络开销。限制:必须保证上下游并行度严格一致,否则抛出异常。Rescale适用场景:上下游并行度成整数倍关系(
- 【Flink银行反欺诈系统设计方案】1.短时间内多次大额交易场景的flink与cep的实现
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【flink应用系列】1.Flink银行反欺诈系统设计方案1.经典案例:短时间内多次大额交易1.1场景描述1.2风险判定逻辑2.使用Flink实现2.1实现思路2.2代码实现2.3使用Flink流处理3.使用FlinkCEP实现3.1实现思路3.2代码实现4.总结1.经典案例:短时间内多次大额交易1.1场景描述规则1:单笔交易金额超过10,000元。规则2:同一用户在10分钟内进行了3次或更多次交
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【Flink银行反欺诈系统设计方案】4.FlinkCEP规则表刷新方式概要1.**实现思路**2.**代码实现**2.1定义POJO2.2规则加载与动态更新2.3动态规则更新与CEP模式匹配3.**规则更新的触发机制**3.1定期加载规则3.2监听规则变化4.**总结**概要在FlinkCEP中,规则的动态更新是一个关键需求,尤其是在风控系统中,规则可能会频繁调整。为了实现规则的动态更新,我们可以
- TiDB系列之:使用Flink TiDB CDC Connector采集数据
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日常分享专栏TiDB系列使用FlinkTiDBCDCConnector采集数据
TiDB系列之:使用FlinkTiDBCDCConnector采集数据一、依赖项二、Maven依赖三、SQLClientJAR四、如何创建TiDBCDC表五、连接器选项六、可用元数据七、特征一次性处理启动阅读位置多线程读取DataStreamSource八、数据类型映射TiDBCDC连接器允许从TiDB数据库读取快照数据和增量数据。本文档介绍如何设置TiDBCDC连接器以对TiDB数据库运行SQL
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FlinkCDCCDC相关介绍CDC是什么?CDC是ChangeDataCapture(变更数据获取)的简称。核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据或数据表的插入、更新以及删除等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到MQ以供其他服务进行订阅及消费CDC分类CDC主要分为基于查询和基于Binlog基于查询基于Binlog开源产品Sqoop、DataXCanal、Maxwell、Debe
- flink重启策略
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一、重启策略核心意义Flink重启策略(RestartStrategy)是容错机制的核心组件,用于定义作业在发生故障时如何恢复执行。其核心目标为:最小化停机时间:快速恢复数据处理,降低业务影响。平衡资源消耗:避免无限重启导致集群资源耗尽。状态一致性保障:与Checkpoint机制协同,确保Exactly-Once语义。二、四大重启策略详解1.固定延迟重启(FixedDelayRestart)机制:
- 学习Flink:一场大数据世界的奇妙冒险
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学习Flink:一场大数据世界的奇妙冒险嘿,朋友们!今天咱们来聊聊怎么学习Flink这个在大数据界超火的玩意儿相信很多小伙伴都听说过它,但不知道从哪儿开始下手,别愁,听我慢慢唠唠~一、学习Flink前的“装备”准备想象一下,你要去攀登一座高峰学习Flink也得先做好准备工作呀。首先,你得熟悉一门编程语言,Java或者Scala比较好。Java就像是你出门的常用交通工具大家都比较熟悉,找资料、学教程
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这篇教程将展示如何基于FlinkCDCYAML快速构建MySQL到Kafka的流式数据集成作业,包含整库同步、表结构变更同步的演示和特色功能的介绍。本教程的演示都将在FlinkCDCCLI中进行,无需一行Java/Scala代码,也无需安装IDE。准备阶段准备FlinkStandalone集群下载Flink1.19.2,解压后得到flink-1.19.2目录。使用下面的命令跳转至Flink目录下,
- Databend 产品月报(2025年2月)
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很高兴为您带来Databend2025年2月的最新更新、新功能和改进!我们希望这些增强功能对您有所帮助,并期待您的反馈。从MySQL迁移到DatabendDatabend推荐使用db-archiver进行MySQL批量迁移,使用FlinkCDC进行实时变更数据捕获(CDC)迁移。教程已更新:使用db-archiver从MySQL迁移使用FlinkCDC从MySQL迁移设置会话标签现在,您可以为会话
- Flink CDC + Oracle Demo
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本文用于说明Flink集成oraclecdc的方式pom.xml1.13.32.12org.apache.flinkflink-java${flink.version}provided-->org.apache.flinkflink-clients_2.11${flink.version}com.ververicaflink-connector-oracle-cdcprovided-->
- Flink CEP原理与代码实例讲解
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FlinkCEP原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1什么是复杂事件处理CEP复杂事件处理(ComplexEventProcessing,CEP)是一种用于分析事件流的技术。它可以从多个事件源中实时检测复杂的事件模式,进而推断有意义的事件或做出及时响应。CEP在金融、物联网、安全等领域有广泛应用。1.2FlinkCEP简介Flink是一个开源的分布式流处理框架,具有低延迟、高吞吐、准确性和良好的容错
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【Flink银行反欺诈系统设计方案】反欺诈系统全生命周期设计概要:1.事前反欺诈准备核心模块与架构:2.事中反欺诈发现与告警核心模块与架构:3.事后反欺诈事件分析核心模块与架构:4.反欺诈闭环架构设计整体技术栈:5.关键设计原则示例:高风险交易拦截流程6.演进方向概要:设计银行反欺诈系统需要构建一个覆盖事前、事中、事后的全生命周期闭环体系,结合实时检测、离线分析、动态策略调整与持续优化。以下是具体
- Flink Oceanbase Connector详解
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FlinkOceanBaseConnector是ApacheFlink提供的一个用于连接OceanBase数据库的插件。它允许Flink读取和写入OceanBase数据库中的数据,支持实时数据处理和流式数据集成。以下是对FlinkOceanBaseConnector的详细解析:1.核心功能FlinkOceanBaseConnector的核心功能包括:功能模块描述实时数据读取支持从OceanBase
- 小白进阶高手:使用Flink开发实时数仓的经验与技巧(理论结合超多实例)
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Flink作为一种流处理框架,在实时数仓的开发中发挥着关键作用。它能够处理大量实时数据流,支持复杂的事件处理、实时计算和监控,具有高吞吐、低延迟的优势。本文将结合实际开发经验,深入探讨如何利用Flink构建高效的实时数仓,包括系统架构、开发技巧和常见问题的解决方法。目录一、实时数仓的架构概览1.实时数仓架构的关键组件2.典型的架构流程3.数据模型设计二、Flink实时数仓的开发流程1.准备环境2.
- Flink学习方法
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嘿,各位小白小伙伴们!如果你正打算学习Flink,或者刚刚开始接触Flink,别担心,很多人都是从这个阶段走过来的今天我就来给大家分享一些学习Flink的建议,希望能帮到你一、了解Flink是什么在正式开始学习之前,我们得先搞清楚Flink到底是个啥简单来说,Flink就像是一个超级高效的数据处理“小能手”它可以快速地处理大量的数据,就像一个勤劳的快递员能够迅速准确地把包裹送到目的地。比如说,在电
- mysql主从数据同步
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mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
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- oracle学习笔记
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1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
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- 数据库,SQL零基础入门
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sql数据库入门基本术语
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做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
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1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
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<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
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Java Map遍历方式的选择
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对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
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- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
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1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
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ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
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基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
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- 新一代工作流系统设计目标
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工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
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表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
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- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
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jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
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several 儿子;若干
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wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
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O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
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CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
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rm -rf /var/lib/mysql
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onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
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/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
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