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一、Flink 專欄 Flink 專欄系統(tǒng)介紹某一知識點，并輔以具體的示例進行說明。 1、Flink 部署系列 本部分介紹Flink的部署、配置相關(guān)基礎(chǔ)內(nèi)容。 2、Flink基礎(chǔ)系列 本部分介紹Flink 的基礎(chǔ)部分，比如術(shù)語、架構(gòu)、編程模型、編程指南、基本的datastream api用法、四大基石等內(nèi)容。 3、
上一次系統(tǒng)探討分布式數(shù)據(jù)庫還是在第三十六期，經(jīng)過大半年的“進步”加上中間參加了不少國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的研討會或者交流，對分布式數(shù)據(jù)庫的理解還是有了些許進步。 最近出現(xiàn)了所謂的“新詞”：單機分布式，簡言之就是一臺服務(wù)器運行多個數(shù)據(jù)庫實例，通過spanner框架等
我們在上一章回中介紹了\\\"DropdownMenu組件\\\"相關(guān)的內(nèi)容，本章回中將介紹DropdownButton組件.閑話休提，讓我們一起Talk Flutter吧。 我們在本章回中介紹的DropdownButton組件和上一章回中介紹的DropdownMenu組件類似，主要用來實現(xiàn)下拉菜單，不過該組件在外觀上像一個帶圖標的按鈕， 點擊
Windows是流計算的核心。Windows將流分成有限大小的“buckets”，我們可以在其上應(yīng)用聚合計算（ ProcessWindowFunction ， ReduceFunction ， AggregateFunction 或 FoldFunction ）等。在Flink中編寫一個窗口計算的基本結(jié)構(gòu)如下： Keyed Windows Non-Keyed Windows In a nutshell, a window is created as soon as the first
有了時間屬性，接下來就可以定義窗口進行計算了。窗口可以將無界流切割成大小有限的桶(bucket)來做計算，通過截取有限數(shù)據(jù)集來處理無限的流數(shù)據(jù)。在DataStream API中提供了對不同類型的窗口進行定義和處理的接口，而在Table API和SQL中，類似的功能也都可以實現(xiàn)。 在Flink 1
WebSocket是一種在單個TCP連接上進行全雙工通信的協(xié)議。WebSocket使得客戶端和服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)交換變得更加簡單，允許服務(wù)端主動向客戶端推送數(shù)據(jù)。在WebSocket API中，瀏覽器和服務(wù)器只需要完成一次握手，兩者之間就直接可以創(chuàng)建持久性的連接，并進行雙向數(shù)據(jù)傳輸。 很多
我們在上一章回中介紹url_launcher包相關(guān)的內(nèi)容，本章回中將介紹如何 Flutter中的異步操作 .閑話休提，讓我們一起Talk Flutter吧。 異步操作是程序中不可缺少的內(nèi)容，大部分面向?qū)ο笳Z言和編程框架都提供了異步操作，一些三方公司也推出了異步庫，比如我們在Android專欄中介紹
僅支持Flink的Batch模式 當將數(shù)據(jù)寫入v2表格時，Iceberg支持基于主鍵的UPSERT。有兩種方法可以啟用upsert。 建表時指定 UPSERT模式下，如果對表進行分區(qū)，則分區(qū)字段必須是主鍵。 Batch模式： Streaming模式： 從當前快照讀取所有記錄，然后從該快照讀取增量數(shù)據(jù) 讀取指定快照id(不包
C++是面向?qū)ο蟮木幊?，比C語言更加復(fù)雜，抽象程度高，但C++在一些圖像處理、系統(tǒng)、控件的編程方面，實用性更強，具有自己的編程優(yōu)勢。在車載嵌入式系統(tǒng)的開發(fā)中，C和C++都具有重要的作用。C++語言所使用的面向?qū)ο蟮木幊碳夹g(shù)如封裝、繼承和多態(tài)性極大的提高了在大規(guī)
眾所周知??， OpenCV 4.9.0 罕見的在 Android 平臺上做出調(diào)整，具體更新內(nèi)容請移步難得一見的 Android OpenCV ChangeLog。然而，近期筆者在查閱 OpenCV Github Wiki 時，又發(fā)現(xiàn)了新東西??，一篇名為 \\\"Custom OpenCV Android SDK and AAR package build\\\"的 Wiki。以前我們編譯 SDK 采用的是CMake方式，具體可
