坤坤呀

摘要： 需求描述： 实现对文本的处理，比如输入123输出 ('123') 窗口顶置、取消顶置功能 一键复制到剪切板 源码实现 package JavaGUI; import javax.swing.*; import javax.swing.border.LineBorder; import java.aw 阅读全文

摘要： 一、介绍 在Flink提供的多层级API中(如下图示)，核心是DataStreamAPI，这是开发流处理应用的基本途径；底层则是所谓的处理函数（processfunction），可以访问事件的时间信息、注册定时器、自定义状态，进行有状态的流处理。DataStreamAPI和处理函数比较通用，有了这些 阅读全文

摘要： 需求描述： 实现对文本的处理，比如输入123输出 ('123') 窗口顶置、取消顶置功能 一键清空文本内容、一键复制到剪切板 基于PYQT5 优点：使用灵活,组件调整简单，上手难度低; 缺点: 打包成exe文件占用大，启动慢; 源码 import re import sys from PyQt5 i 阅读全文

摘要： 背景：卸载宝塔面板后，MySQL服务起不来，尝试修复无果，直接重装 1.卸载MySQL组件 $ rpm -e --nodeps mysql-community-common $ rpm -e --nodeps mysql-community-libs $ rpm -e --nodeps mysql- 阅读全文

摘要： 端到端精确一次（end-to-end exactly-once） 实际应用中，最难做到、也最希望做到的一致性语义，无疑就是端到端（end-to-end）的“精确一次”（exactly-once）。对于Flink内部来说，检查点机制可以保证故障恢复后数据不丢（在能够重放的前提下），并且只处理一次，所以 阅读全文

摘要： 状态一致性 之前说到检查点又叫作“一致性检查点”，是Flink容错机制的核心。接下来就对状态一致性的概念进行说明，结合理论和实际应用场景，讨论Flink流式处理架构中的应对机制。 一、一致性的概念和级别 在分布式系统中，一致性（consistency）是一个非常重要的概念；在事务（transacti 阅读全文

摘要： 检查点 流式数据连续不断地到来，无休无止；所以流处理程序也是持续运行的，并没有一个明确的结束退出时间。机器运行程序，996起来当然比人要容易得多，不过希望“永远运行”也是不切实际的。因为各种硬件软件的原因，运行一段时间后程序可能异常退出、机器可能宕机，如果只依赖一台机器来运行，就会使得任务的处理被迫 阅读全文

摘要： 简介 在Flink的状态管理机制中，很重要的一个功能就是对状态进行持久化（persistence）保存，这样就可以在发生故障后进行重启恢复。Flink对状态进行持久化的方式，就是将当前所有分布式状态进行“快照”保存，写入一个“检查点”（checkpoint）或者保存点（savepoint）保存到外部 阅读全文

摘要： 简介 算子状态中有一类很特殊，就是广播状态（BroadcastState）。从概念和原理上讲，广播状态非常容易理解：状态广播出去，所有并行子任务的状态都是相同的；并行度调整时只要直接复制就可以了。然而在应用上，广播状态却与其他算子状态大不相同。本节就专门来讨论一下广播状态的使用。 一、基本用法 让所 阅读全文

摘要： 简介 除按键分区状态（KeyedState）之外，另一大类受控状态就是算子状态（OperatorState）。从某种意义上说，算子状态是更底层的状态类型，因为它只针对当前算子并行任务有效，不需要考虑不同key的隔离。算子状态功能不如按键分区状态丰富，应用场景较少，它的调用方法也会有一些区别。 一、基 阅读全文