DB查询分析器 6.04 在 Windows 10 上的安装与运行展示 中国本土程序员马根峰(CSDN专访马根峰:海量数据处理与分析大师的中国本土程序员 http://www.csdn.net/article/2014-08-09/2821124)推出的个人作品----万能数据库查询分析器,中文版本<DB 查询分析器>.英文版本<DB QueryAnalyzer>.它具有强大的功能.友好的操作界面.良好的操作性.跨越各种数据库平台乃至于EXCEL和文本文件. 你可以通过它 ① 查询…

ubunut18.04与Windows传输文件的方式 开发环境:ubuntu18.04; 虚拟机:virtual box; 操作系统:Win10_64bits/专业版 在以前使用的ubuntu12.04设置共享文件夹的时,使用挂载方式可以实现共享文件夹的完美设置,可以在ubuntu12.04下与windows进行文件的共享,现在使用18.04设置共享文件夹,远程登录ubuntu的方式也做一个总结. 1.传统的设置共享文件夹的方式 在/etc/fstab中添加如下内容: myshare /mnt/…

之前一直用翻滚窗口,每条数据都只属于一个窗口,所有不需要考虑数据需要在多个窗口存的事情. 刚好有个需求,要用到滑动窗口,来翻翻 flink 在滑动窗口中,数据是怎么分配到多个窗口的 一段简单的测试代码: val input = env.addSource(kafkaSource) val stream = input .map(node => { Event(node.get("id").asText(), node.get("createTime").asT…

目录 Flink的窗口机制 1.窗口概述 2.窗口分类 基于时间的窗口 滚动窗口(Tumbling Windows) 滑动窗口(Sliding Windows) 会话窗口(Session Windows) 全局窗口(Global Windows) 基于元素个数的窗口 滚动窗口 滑动窗口 3.窗口函数 ReduceFunction(增量聚合函数) AggregateFunction(增量聚合函数) ProcessWindowFunction(全窗口函数) 4.Key和No Key的窗口区别 Fli…

关于在windows10中的vmware9.0里面安装的ubuntukylin15.04和windows共享目录的一些反思 一.遇到的问题      如题目所说,在windows的虚拟机中和windows共享目录,其中虚拟机中安装的系统是ubuntukylin15.04,可以在网上找到如下做法,     1.1.首先是在vmware中设置共享虚拟目录,这一点非常简单,只需要在vmware中设置就可以了,把权限设置为共享可读写.       1.2.之后打开linux系统,并且在vmware中的v…

Flink会话窗口测试 一.测试结论: 1.会话窗口的间隔时间和水位线作用一样,表示输出现在时间 - 间隔时间之前所有未结算时间的数据,作用类似于水位线,但是和水位线开闭不一样. 2.会话窗口显示的数据是[上一个时间 - 水位线 - 间隔时间+2ms ~ 现在的时间 - 水位线 - 间隔时间+1ms]之间的数据,注意左右都是闭区间. 二.测试数据: 设定: 水位线4s:new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[String](Time.seconds…

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/36e618e7/,欢迎阅读! mysql user guide on ubuntu 16.04 and windows 10 Part-1: Ubuntu install sudo apt-get install mysql-server # root,123456 mysql -uroot -p123456 allow remote access change bind-address cd /etc/mysql grep…

一.为什么需要 window ? 在流处理应用中,数据是连续不断的,即数据是没有边界的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理.当然我们可以每来一个消息就处理一次,但是有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页.在这种情况下,我们必须定义一个窗口,用来收集最近一分钟内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算. 流上的聚合需要由 window 来划定范围,比如 "计算过去的5分钟" ,或者 "最后100个元素的和" . windo…

总览 Window 是flink处理无限流的核心,Windows将流拆分为有限大小的"桶",我们可以在其上应用计算. Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例,所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎,在上面实现了流处理和批处理. 而窗口(window)就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁. Flink 提供了非常完善的窗口机制. 在流处理应用中,数据是连续不断的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理. 当然我们可以每来一个消息就处理一次…

一般情况下,开发大数据处理程序,我们希望能够在本地编写代码并调试通过,能够在本地进行数据测试,然后在生产环境去跑“大”数据. 一.nc工具 配置windows的nc端口,在网上下载nc.exe(https://eternallybored.org/misc/netcat/) 使用命令开始nc制定端口为9000(nc -L -p 9000 -v) 启动插件 二.idea中配置,代码以及设置参数 maven配置: <?xml version="1.0" encoding="…