社区中有好几个同学问过这样的场景: flink 任务中,source 进来的数据,需要连接数据库里面的字段,再做后面的处理 这里假设一个 ETL 的场景,输入数据包含两个字段 “type, userid....” ,需要根据 type,连接一张 mysql 的配置表,关联 type 对应的具体内容.相对于输入数据的数量,type 的值是很少的(这里默认只有10种), 所以对应配置表就只有10条数据,配置是会定时修改的(比如跑批补充数据),配置的修改必须在一定时间内生效. 实时 ETL,需要用里面

在Salesforce中也存在着Job的概念,当然了我们可以创建Schedule的Job去定时触发对应的Class,来完成我们所需要定时处理的功能,比如:定时同步数据. 具体处理步骤如下所示: 1):创建的Class需要继承Schedulable接口,并且实现对应的execute方法,在execute的方法中可以完成我们自己的代码逻辑 global class SyncStoreController implements Schedulable { //call the web service

mysql可以实现定时触发功能,比如说定于某某时间mysql数据库做什么工作,或每隔多长时间做什么工作. 第二种情况应用还是比较广的,比如说我希望每天检查一下我的数据信息,超过一个月的无用信息清除以腾出空间供其他存储数据使用:或者相隔一段时间更新一下数据等等. 下面讨论下这种情况,给出一个例子供大家参考: 1.首先定义一个存储过程取名为e_test,注意竖线(“|”)一定不能丢 DELIMITER | DROP PROCEDURE IF EXISTS e_test | CREATE PROCED

linux 下crontab相关定时触发的配置规则: 1.基本格式 :* * * * * command(分 时 日 月 周 命令)2.取值范围:分钟1-59 每分钟用*或者 */1表示小时1-23(0表示0点)日期1-31月份1-12星期0-6(0表示星期天) 3.crontab命令:crontab file [-u user]-用指定的文件替代目前的crontab.crontab-[-u user]-用标准输入替代目前的crontab.crontab-1[user]-列出用户目前的cront

一.AD Setting 1.Calibration (ADCAL) 2.设定ADC Chennel与SCANDIR等,在低功耗应用方案,选择PCLK/4,并设置SMP(tCONV = Sampling time + 12.5 x ADC clock cycles) 3.AD设置为Single conversion mode (CONT=0) In Single conversion mode, the ADC performs a single sequence of conversions,

AJAX长轮询的方法来解决频繁对后台的请求,进一步减小压力 在实现过程发现AJAX的多次请求会出现多线程并发的问题又使用线程同步来解决该问题 个人对ajax长轮询的一点愚见 ajax请示后台时,后台程序并没有立即返回信息而是挂起,当符合条件时才会返回信息 从ajax定时请求变成轮询模式: function getRtmMsg(show){ $.ajax({ type:"POST", url:"rtmAction!getMsg.action", data:"

https://github.com/apache/flink/tree/master/docs https://github.com/flink-china/1.6.0 https://github.com/alibaba/flink

http://vinoyang.com/2016/05/05/flink-stream-source/ http://vinoyang.com/2016/12/28/flink-runtime-communicate-api/ http://vinoyang.com/2017/01/26/flink-runtime-specific-task/ http://chenyuzhao.me/2017/02/09/flink%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A0%88/ http://che

方法一: Django搭建的服务器一般都用作WEB网站进行访问,通常的形式是用户访问网站或点击按钮发送请求,Django检测到请求后进行相应的试图函数处理后返回页面给用户. 但是,我们有时会需要有一些后台自动运行的任务,即使没有用户请求时也要自动运行,或者是定时运行或者是不断运行,怎么做呢?这里用到一个模块APScheduler这样的一个库,我们需要先安装一下. pip install apscheduler==2.1.2 安装完成后,在Django应用目录下的urls.py文件中引入这个模块和

PHP访问接口方法:

1:修改本地linux时区 查看时区 - 号代表西  + 号 代表东 北京时间是东八区 设置时区的配置文件所在位置 cd /usr/share/zoneinfo/ 选择以亚洲的上海 的时区为基址 删除本地配置文件 rm -r /etc/localtime 创建一个硬连接 ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime 时区变成东八区了 设置时间 2:设置oozie的时区   在oozie-site.xml修改  oozie默认使用U

using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Windows.Forms; namespace WindowsFormsApplication1 {

DelayQueue的特点就是插入Queue中的数据可以按照自定义的delay时间进行排序.只有delay时间小于0的元素才能够被取出. 这样子,只要开启一个线程循环从DelayQueue中取值执行,就可以达到想要的效果 定义 执行的任务类 public abstract class Task implements Delayed, Runnable{ private String id = ""; private long start = 0; /** * @param id id

flink 触发器 触发器确定窗口(由窗口分配程序形成)何时准备由窗口函数处理.每个WindowAssigner都带有一个默认触发器. 如果默认触发器不适合需求,我们就需要自定义触发器. 主要方法 触发器接口有五种方法,允许触发器对不同的事件作出反应 onElement()添加到每个窗口的元素都会调用此方法. onEventTime()当注册的事件时间计时器触发时,将调用此方法. onProcessingTime()当注册的处理时间计时器触发时,将调用此方法. onMerge()与有状态触发器相

前言 在 <从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 文章中,我给大家介绍了 Flink Data Source 以及简短的介绍了一下自定义 Data Source,这篇文章更详细的介绍下,并写一个 demo 出来让大家理解. Flink Kafka source 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了,都启动了!

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参考,Flink - Generating Timestamps / Watermarks watermark,只有在有window的情况下才用到,所以在window operator前加上assignTimestampsAndWatermarks即可 不一定需要从source发出 1. 首先,source可以发出watermark 我们就看看kafka source的实现 protected AbstractFetcher( SourceContext<T> sourceContext, L

Implementing Stateful Functions source function的stateful看官网,要加lock Declaring Keyed State at the RuntimeContext state可通过 rich functions .Listcheckpoint和CheckpointFunction获得. 在Flink中,当对某个数据进行处理时,从上下文中获取state时,只会获取该数据key对应的state. 四种Keyed State: ValueSta

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

Flink对于流处理架构的意义十分重要,Kafka让消息具有了持久化的能力,而处理数据,甚至穿越时间的能力都要靠Flink来完成. 在Streaming-大数据的未来一文中我们知道,对于流式处理最重要的两件事,正确性,时间推理工具.而Flink对两者都有非常好的支持. Flink对于正确性的保证 对于连续的事件流数据,由于我们处理时可能有事件暂未到达,可能导致数据的正确性受到影响,现在采取的普遍做法的通过高延迟的离线计算保证正确性,但是也牺牲了低延迟. Flink的正确性体现在计算窗口的定义符合