主要引用官方文档https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/table/sql/queries/match_recognize

Flink实现高斯朴素贝叶斯在之前的文章中提到了多项式的朴素贝叶斯，在spark的ML里也实现了多项式的朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯，在实际情况当中我们处理的变量除了离散型，还有连续型。

背景：最近正在使用docker进行一些cve漏洞的复现，有时候就要通过CVE的漏洞编码，找到对应的漏洞详情，以及漏洞的源码修改以我上一篇文章的CVE-2020-17518编码为例ApacheFlink文件上

学习之路，困难万千，无数人削尖了脑袋，向着更高更强努力进发。很多人放弃了，他们看着没有尽头的路叹息着，摇了摇头走向了别的路。

三代数据分析，用Minimap2分析出结果，生成了gff文件，想继续用为了想用到MatchAnno去，但是MatchAnno需求是gtf文件，所以想找大家都推荐的cufflinks中的脚本gffread

Linux系统使用过程中的总结~持续输出1.linux安装搜狗输入法2.解压*.tar.bz2文件3.安装软件4.卸载软件5.自动填充脚本1.linux安装搜狗输入法官方教程：搜狗输入法Linux安装指南我是Ubuntu22.04版本，按照12配置就行，步骤1完成后重启电话的过程中启动页面会出现很多日志打印，等到输入用户名密码的时候还有打印，正常的稍等一会就好。2.解压*.tar.bz2文件tar

背景说明线上业务反应使用Flink消费上游kafkatopic里的轨迹数据出现backpressure，数据积压严重。单次bulk的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为48。

大家好，今天给大家分享一个软件(cufflinks)中的一个命令gffread，前一段时间需要提取生菜所有基因的CDS序列，本来一开始准备自己写脚本，后来发现gffread就可以实现。

下文将为大家提供针对零基础学习鸿蒙开发的逻辑，帮助各位开启有效的学习之路。鸿蒙开发基础入门对于一些0基础的同学来讲，首先需要构建对鸿蒙系统的基本了解和编程基础的基础知识。

同步和异步概念同步与异步的重点在消息通知的方式上，也就是调用结果通知的方式。同步:当一个同步调用发出去后，调用者要一直等待调用结果的通知后，才能进行后续的执行。异步:当一个异步调用发出去后，调用者不能立即得到调用结果的返回。生活中的例子：同步买奶茶：小明点单交钱，然后等着拿奶茶；异步买奶茶：小明点单交钱，店员给小明一个小票，等小明奶茶做好了，再来取。服务端//创建Server对象，监听0.0.0.

序言：此分类记录自己的Revit学习之路。初学者难免一叶障目，不见泰山，欢迎一起交流学习！Revit介绍Revit专为建筑信息模型(BIM)构建的一款建模软件。

OfficeAutomation——Task04Python操作PDFlinks：https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/blob

等这周稳定下来，要准备我的继续学习之路，一是英语（启蒙和新概念），一是国学，晚上要看家庭教育和写日记。对于我的孩子的教育，我已经跟孩子们开会介绍了我正在做的事情并对他们寄予

Golang学习之路一环境搭建前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。

Golang学习之路一开山篇初识Golang我第一次接触Golang是在2016年,当时在深圳工作,项目需要用Golang,当时在犹豫要不要学还是走,毕竟Java开发搞了很多年了,说放弃还是有难度的,其实也不是放弃

通过如下链接：Flink官方文档，我们知道数据保存到Redis的容错机制是atleastonce。所以我们通过幂等操作，使用新数据覆盖旧数据的方式，以此来实现exactly-once。

原文出自flinksql知其所以然（二）|自定义redis数据维表（附源码）（侵权删）我是拿来主义，自己将原来1.13.2版本改为1.14.0,注意事项：RedisRowDataLookupFunction

在做维表关联如果要求低延时，即维表数据的变更能够被立刻感知到，所以就要求在查询时没有缓存策略，直接查询数据库维表信息。本篇以实时查询redis为例，要求redis客户端支持异步查询，可以使用io.lettuce包，支持redis不同模式：单点模式、sentinel模式、集群模式，需要在pom中引入：io.lettucelettuce-core5.0.5.RELEASEio.nettynetty-a

1缘起团队需要使用实时数据（小时级别）给业务系统使用，数据流向是这样：实时数据-》Kafka-》Flink-》Redis（集群和哨兵），可是，Flink原生并不支持Redis连接，于是，有第三方提供连接工具

因此如果只是简单的在代码里用flink自带的redissink，它根本不能用在我们的生产环境。

报错信息Flink消费kafka写入hive，报错GC。Taskmanager内存加到16GB。不起作用。

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flinkSavepoint和Checkpoint使用checkpoint应用定时触发，用于保存状态，会过期内部应用失败重启的时候使用，特点是作业容错自动恢复，轻量，自动周期管理savepoint用户手动执行

FlinkStreamApiApacheBahir已经实现了redis对应的连接器FlinkstreamingconnectorforRedismaven仓库如下org.apache.bahirflink-connector-redis

FlinkcheckpointCheckpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator的状态来生成Snapshot，从而将这些状态数据定期持久化存储下来

1.概述内部要做FlinkSQL平台，本文以自定义RedisSink为例来说明FlinkSQL如何自定义Sink以及自定义完了之后如何使用基于Flink1.112.步骤implementsDynamicTableSinkFactoryimplementsDynamicTableSink

运行原理开启设置保存多个CheckPoint恢复任务SavePoint运行原理创建SavePoint恢复任务SavePoint和CheckPoint的区别详细区别总结分享大数据博客列表说明本博客周五更新一次Flink

1.序篇-本文结构背景篇-为啥需要redis维表目标篇-做redis维表的预期效果是什么难点剖析篇-此框架建设的难点、目前有哪些实现维表实现篇-维表实现的过程总结与展望篇本文主要介绍了flinksqlredis

streampark+flink一键整库或多表同步mysql到doris实战，此应用一旦推广起来，那么数据实时异构时，不仅可以减少对数据库的查询压力，还可以减少数据同步时的至少50%的成本，还可以减少30%

在使用flink连接tdengine时，第一次连接没有问题，当重启任务时，出现flinkNativeLibrarylibtaos.soalreadyloadedinanotherclassloader异常

一、FlinkcheckpointCheckpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，能够根据配置周期性的基于Stream中各个Operator的状态来生成Snapshot，从而将这些状态数据定期持久存储下来

拷贝命令cpLinux的拷贝命令就好像我们Windows系统里面的复制粘贴一样语法格式：cp[OPTION]…SOURCE…DIRECTORY命令：cp选项：-v:详细显示命令执行的操作-r:递归处理目录与子目录-p:保留源文件或目录的属性参数：路径例：[root@localhost~#cpfile/tmp/将当前目录下的file文件拷贝至/tmp/目录下[root@localhost~]#cpf

1：最好的学习之路“道阻且长”，不仅进度缓慢，而且在眼下也可能表现不佳，而这些困难正是为了让人在之后表现得更好2：经济学家认为，那些让学生们短期痛苦但是长远获益的教授，正是通过“建立联系”的提问方式实现了

序本文主要研究一下flink的ScheduledExecutorExecutorjava.base/java/util/concurrent/Executor.javapublicinterfaceExecutor

2、原材料准备2.1我将在虚拟机中开始我的Centos学习之路，我选择的虚拟机软件如图1所示图2.1这个软件网上有

1、概念在Flink中，水位线是一种衡量EventTime进展的机制，用来处理实时数据中的乱序问题的，通常是水位线和窗口结合使用来实现。

接上文：Flink实战四_TableAPI&SQL在学习Flink的状态机制之前，我们需要理解什么是状态。

进程间通信（IPC）分为PIPE（管道）、Socket（套接字）和XSI（SystemV）。XSI又分为msg（消息队列）、sem（信号量数组）和shm（共享内存）。这些手段都是用于进程间通讯的，只有进程间通讯才需要借助第三方机制，线程之间的通讯是不需要借助第三方机制的，因为线程之间的地址空间是共享的。文章目录管道XSI消息队列（msg）信号量共享存储管道管道分为命名管道（FIFO）和匿名管道（P

UE4学习之路这个系列是我学习到UE4引擎的使用及相关开发技术之后，为了巩固自己学到的知识以及记录学习过程开创的学习记录系列博文，后期将不再赘述。

1.AWSEMR的Flink使用HiveMetastore想在Flink中使用HiveMetastore其实只需要将FlinkHiveConnector以及HiveMetastore有关的Jar包部署到

转眼快2个月过去了，我的新媒体学习之路也刚刚结束了一个节点，开启了另一个重要的旅程。

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本文摘编于《FlinkSQL与DataStream入门、进阶与实战》（500页、70万字）作者羊艺超，目前就职于快手，国内最早一批FlinkSQL使用者拥有从0到1使用FlinkSQL建设、保障及治理实时数仓的丰富经验京东机械工业出版社旗舰店限时

从FlinkTableStore演进而来Flinktablestore架构如下图：（和今天Paimon的架构相比，LogSystem不再被推荐使用，LakeStore的能力大幅强于LogSystem，除了延时

Iceberg0.12预研本次预研场景主要为kafka=>flinksql=>iceberg=>hive=>hdfs=>trino(presto)本次预研使用组件如下：名称版本描述flink1.12.1

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接上文：Flink实战二_DataStreamAPI接下来本文分析Flink的时间语义。时间语义是Flink中非常精妙的一部分设计，也可以说是Flink最为重要的一个设计。

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