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大数据之发送到卡夫卡
package com.sjw.flink import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchemaimport org.apache.flink.streaming.api.scala._import org.apach ...
分类:其他好文   时间:2020-07-10 00:36:15    阅读次数:78
大数据之输出报警信息
package com.sjw.flink import org.apache.flink.api.common.state.{ValueState, ValueStateDescriptor}import org.apache.flink.streaming.api.functions.Keyed ...
分类:其他好文   时间:2020-07-10 00:31:17    阅读次数:114
大数据之统计最低温度
package com.sjw.flink import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristicimport org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfO ...
分类:其他好文   时间:2020-07-10 00:16:33    阅读次数:80
大数据之Streming单词统计
package com.sjw.flink import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterToolimport org.apache.flink.streaming.api.scala._ object StremingWordCount { def ...
分类:其他好文   时间:2020-07-10 00:11:32    阅读次数:56
Mybatis插件扩展以及与Spring整合原理
@ 前言 前面几篇文章分析了Mybatis的核心原理,但模块较多,没有一一分析,更多的需要读者自己下来研究。不过Mybatis的插件扩展机制还是非常重要的,像PageHelper就是一个扩展插件,熟悉其扩展原理,才能更好的针对我们的业务作出更合适的扩展。另外,现在Mybatis都是和Spring/S ...
分类:编程语言   时间:2020-07-10 00:03:41    阅读次数:75
大数据之窗口统计温度
package com.sjw.flink import org.apache.flink.streaming.api.scala._import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time object WindowTest { def m ...
分类:其他好文   时间:2020-07-09 23:59:55    阅读次数:253
Mybatis:整合Spring
SqlSessionFactory何时创建 容器启动时创建 能否直接使用DefaultSqlSession 不能,因为该类不是线程安全的,直接用会有问题,Spring环境中使用了SqlSessionTemplate类代替 为什么SqlSessionTemplate是线程安全的:SqlSessionT ...
分类:编程语言   时间:2020-07-09 22:35:55    阅读次数:69
课程学习总结报告
一学期的课程就这样结束了,涉及的内容不少,但要把这些内容整合在一起重新组织纳入到自己的知识体系中还是比较困难,尽力而为吧。 下面内容是按照各个模块进行总结,就算是期末前的复习了。 系统调用与用户态和内核态以及用户空间和内核空间之间的关系 为了更好的进行资源管理以及维护计算机系统的稳定,程序在计算机上 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-09 22:11:33    阅读次数:89
Mybatis插件原理和整合Spring
插件编写要求(分页插件PageHelper) 自定义插件需要做到三点 1)实现Interceptor接口 public class PageInterceptor implements Interceptor{} 2)实现对应的方法。最关键的是intercept()方法里面是拦截的逻辑,需要增强的代 ...
分类:编程语言   时间:2020-07-09 19:41:08    阅读次数:73
半小时,利用FEDB将你的Spark SQL模型变为在线服务
SparkSQL在机器学习场景中应用第四范式已经在很多行业落地了上万个AI应用,比如在金融行业的反欺诈,媒体行业的新闻推荐,能源行业管道检测,而SparkSQL在这些AI应用中快速实现特征变换发挥着重要的作用SparkSQL在特征变换主要有一下几类1.多表场景,用于表之间拼接操作,比如交易信息表去拼接账户表2.使用udf进行简单的特征变换,比如对时间戳进行hour函数处理3.使用时间窗口和udaf
分类:数据库   时间:2020-07-09 17:54:20    阅读次数:99
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