工作中的痛点:有一个计算的任务,需要配置成前端配置好一些简单的信息,例如名字,计算间隔,计算规则(这个是需要提前写好,开放给用户选择的),然后通过提交到我们的计算引擎中心生成对应的任务jar包提交到服务器上去计算(Flink+groovy) 我这里仅仅记录流程和关键点. 1:将前端传入引擎的信息进行封装 // 解析定义的参数,并封装运算脚本所需的其他参数值(key-value形式). Map<String, Object> ruleParams = parseParamsToMap(taskD

摘自: http://www.blogjava.net/BlueSUN/archive/2007/03/17/104391.html Groovy轻松入门--搭建Groovy开发环境 多日来,我发表了多篇关于Groovy的文章,想必大家对Groovy或多或少已经有所了解,今后我会抽空写些Groovy入门性质的文章,供大家参考. 由于时间仓促,水平有限,不足之处请各位朋友多包涵提点,谢谢. 既然是入门,我先不介绍那些IDE的东西,比如Eclipse中的Groovy插件(如果您迫不及待的话,可以先看

项目模板 Flink应用项目可以使用Maven或SBT来构建项目,Flink针对这些构建工具提供了相应项目模板. Maven模板命令如下,我们只需要根据提示输入应用项目的groupId.artifactId.version和package路径即可. mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=org.apache.flink -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java -DarchetypeVersion=1.7

Jenkinsfile开发语言 -- Groovy http://www.groovy-lang.org/ A multi-faceted language for the Java platform Apache Groovy is a powerful, optionally typed and dynamic language, with static-typing and static compilation capabilities, for the Java platform aim

本章将继续深入Groovy语言,首先学习Groovy脚本,包括从命令行编译和运行Groovy脚本,Groovy Shell,和Groovy Console.你将学会使用Groovy语言来建立域对象.控制器和服务.而且使用Groovy的方法并非只有一种.另外,对于建立类,可以使用Groovy作为脚本语言.例1:简单的Groovy脚本Hello.groovyprintln "Hello ${args[0]}, may Groovy be with you."执行以上代码:PS D:\tmp

1.配置java环境 跳过具体配置 C:\Users\Administrator>java -version java version "1.8.0_45" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_45-b15) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.45-b02, mixed mode) 2.下载Groovy,配置环境 下载地址:http://groovy-lang.org/do

背景 临时接到需求,要帮兄弟团队跑一点线上的数据,据说很急.于是拿出了许久不用的Spring-Boot.可是,可是,死活启动有问题,心累了.其实一般写脚本就是在Boot用Groovy写好,然后放到线上服务器运行之.最后实在无奈,只得在线上服务器安装Groovy环境.跑下脚本. ### 详情         现在博客上寻找一番,无果,也真的是很难看懂,一个环境配置,竟然没有找到一个现成的教程.于是乎,到官网一看,文档实在详细.奉上原文如下: *** 3. SDKMAN! (The Software

idea设置本地gradle 打包: build.gradle //声明gradle脚本自身需要使用的资源,优先执行 buildscript { ext { springBootVersion = '2.1.4.RELEASE' } repositories { // 本地maven仓库 mavenLocal() maven { url = 'http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/' } //和maven中央仓库一样的另一个依赖管

最近一直在用Groovy开发以前的项目,一边学习一边开发,工具用的是IDEA(欲哭无泪,不熟悉真是搞死人).......由于我做的是服务层,是为公司其它项目做服务支撑的,所以就没有用框架,只有一些servlet与dao,下面写下我体会到的groovy的好处. 1.def def定义无类型的变量,我的理解就是根据你所赋值的进行自动转换.其实这点个人感觉对于用惯了java语言的我来说并没有多大的方便.在这里面我还走过误区,如下: def stateStr = request.getParameter

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1. 创建Flink项目及依赖管理 1.1创建Flink项目 官网创建Flink项目有两种方式: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/quickstart/java_api_quickstart.html 方式一: mvn a

Flink程序遵循一定的编程模式.DataStream API 和 DataSet API 基本具有相同的程序结构.以下为一个流式程序的示例代码来对文本文件进行词频统计. package com.realtime.flink.streaming import org.apache.flink.apijava.utils.ParameterTool import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnv

一.安装 Scala 插件 Flink 分别提供了基于 Java 语言和 Scala 语言的 API ,如果想要使用 Scala 语言来开发 Flink 程序,可以通过在 IDEA 中安装 Scala 插件来提供语法提示,代码高亮等功能.打开 IDEA , 依次点击 File => settings => plugins 打开插件安装页面,搜索 Scala 插件并进行安装,安装完成后,重启 IDEA 即可生效. 二.Flink 项目初始化 2.1 使用官方脚本构建 Flink 官方支持使用 M

本文适合于不熟悉 Groovy,但想快速轻松地了解其基础知识的 Java开发人员.了解 Groovy 对 Java 语法的简化变形,学习 Groovy 的核心功能,例如本地集合.内置正则表达式和闭包.编写第一个 Groovy 类,然后学习如何使用 JUnit 轻松地进行测试.借助功能完善的 Groovy 开发环境和使用技能,您将轻松完成本教程的学习.最重要的是,您将学会如何在日常 Java 应用程序开发中联合使用 Groovy 和 Java 代码. 阅读本文的前提条件:为了从本教程得到最大收获,

在上一篇文章中我们主要学习了如何搭建Groovy开发环境,为我们的Groovy之旅做好了准备工作,不知道你是否准备好了?接下来我们就一起看看Groovy与我们熟悉的Java有什么异同. Groovy是轻量级的Java,它与Java的区别主要有六点,接下来我们一一讲解. 一:return语句和分号都是可选的. //Groovy Code def int add(a, b) { a + b } println add(1, 2) 控制台输出: 3 二:方法和类默认是public的. 三:?.操作符只

本文翻译自Contributing Code ----------------------------------------- Apache Flink是由自愿的代码贡献者维护.优化及扩展的.Apache Flink社区鼓励任何人贡献源代码.为了使得代码贡献者及复查者之便利,以及保存高质量的代码基础,我们遵循着一个贡献代码的过程,该过程将在本文档中详细描述. 本文包括有关向Flink贡献代码所需知晓的所有事宜,描述了从前期准备,测试以及代码提交的过程,同时解释了代码编写的准则以及Flink基础

Flink一般架构和处理模型 本文翻译自General Architecture and Process Model --------------------------------------------------------------------- 一.处理过程 当Flink系统启动时,首先启动JobManager和一至多个TaskManager.JobManager负责协调Flink系统,TaskManager则是执行并行程序的worker.当系统以本地形式启动时,一个JobManag

Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能. 现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为它们所提供的SLA(Service-Level-Aggreement)是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟.Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐.高效处理. Flink从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来:Flink是完全支持流处理,也就是说作为

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-apache-flink/index.html 大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop.Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景.Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展.Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影.就像 Flink,也就在这个时候默默的发

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1.Buildship Gradle 扩展 eclipse IDE 以支持使用 Gradle 构建软件.此解决方案由 Eclipse 基金会提供 2.EGradle Editor (主要用来编写gradle 脚本插件) 3. Groovy Development Tools Groovy 开发工具 (GDT) 为 Apache Groovy 编程语言提供 Eclipse 和 Maven 支持.GDT 增加了功能齐全的 IDE 支持, 包括编辑.向导.内容协助.调试.重构和搜索. 4.Spring

Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能. 现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为它们所提供的SLA(Service-Level-Aggreement)是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟.Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐.高效处理. Flink从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来:Flink是完全支持流处理,也就是说作为