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  • 一 项目结构 ...npm install --save-dev cross-env 三 npm脚本 1 { 2 "name": "demo", 3 "version": "1.0.0", 4 "description": "", 5 "main": "index.js", 6 "scripts": { 7 "t...

    一 项目结构

    二 安装依赖

    npm install --save-dev cross-env

    三 npm脚本

     1 {
     2   "name": "demo",
     3   "version": "1.0.0",
     4   "description": "",
     5   "main": "index.js",
     6   "scripts": {
     7     "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1",
     8     "eat":"cross-env fruit=lemon bash ./fruit.sh",
     9     "eat:mac":"fruit=apple && echo $fruit",
    10     "eat:windows":"set fruit=banana && start D:\\project\\demo\\fruit.sh"
    11   },
    12   "keywords": [],
    13   "author": "",
    14   "license": "ISC"
    15 }

    四 脚本文件

    ###### Mac环境输出
    echo $fruit;
    ###### Windows环境输出
    echo %fruit%;

    五 运行

    1 Mac下使用cross-env(打印lemon)

    npm run eat

     

    2 Mac下直接运行(打印apple)

    npm run eat:mac

     

    3 Windows下直接运行(打印banana)

    npm run eat:windows

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/sea-breeze/p/10082823.html

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  • 1:下载 ...4:make 5:make install 这个步骤需要root用户执行6:查看git[html] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片 [jifeng@ji

    spark-env文件的配置

    HADOOP_CONF_DIR=/usr/hadoop
    ARK_MASTER_IP=localhost.localdomain
    SPARK_MASTER_PORT=7077
    SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
    SPARK_WORKER_CORES=1
    SPARK_WORKER_PORT=7078
    SPARK_WORKER_MEMORY=1000m
    SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081
    SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://localhost:9000/sparkhistory"

    hadoopdir配置了读取的文件默认都是读取hdfs,如果都本地就注释掉重新进spark-shell
    最后一行是spark历史存储路径参见(module)

    worker节点的excuter数量

    SPARK_WORKER_INSTANCES=1

    worker节点配置

    slaves文件
    加入master和slaves

    localhost.localdomain

    spark-defaults.conf

    spark.master                     spark://localhost.localdomain:7077
    #log存储地址要与history一致()参见configure sparkUI
    spark.eventLog.enabled           true
    spark.eventLog.dir               hdfs://localhost.localdomain:9000/sparkhistory

    第一行配置后,可以直接
    spark-shell 不用加–master神马的

    history启动

    /usr/spark/sbin/start-history-server.sh 
    

    spark-submit

    spark-submit --help

    就可以知道怎么用

    展开全文
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  • TableEnvironment是Table APISQL集成的核心概念,他主要负责: 1. 在Table内部目录中注册表 2. 注册一个外部表 3. 执行SQL查询 4. 注册用户行为的(标量,表或聚合)函数 5. 将DataStream或者DataSet转换为Table 6...

    1.视界

    在这里插入图片描述# 2.概述

    TableEnvironment是Table API和SQL集成的核心概念,他主要负责:

    1. 在Table内部目录中注册表
    2. 注册一个外部表
    3. 执行SQL查询
    4. 注册用户行为的(标量,表或聚合)函数
    5. 将DataStream或者DataSet转换为Table
    6. 持有对ExecutionEnvironment或的引用StreamExecutionEnvironment
    

    ​ 表始终绑定到特定的TableEnvironment。 不可能在同一查询中组合不同TableEnvironments的表,例如,加入或联合它们。

    ​ 通过使用StreamExecutionEnvironment或ExecutionEnvironment和可选的TableConfig调用静态BatchTableEnvironment.create()StreamTableEnvironment.create()方法来创建TableEnvironment。 TableConfig可用于配置TableEnvironment或自定义查询优化和转换过程.

    2.1 个 TableEnvironment 梳理

    ​ 在 Flink 1.8 中,一共有 7 个 TableEnvironment ,在最新的 Flink 1.9 中,社区进行了重构和优化,只保留了 5 个TableEnvironment 。本文详细讲解 5 个 TableEnvironment 及其适用场景,并介绍 Flink 社区对 TableEnvironment 的未来规划。

    ​ Flink 1.9 中保留了 5 个 TableEnvironment,在实现上是 5 个面向用户的接口,在接口底层进行了不同的实现。5 个接口包括一个 TableEnvironment 接口,两个 BatchTableEnvironment 接口,两个 StreamTableEnvironment 接口,5 个接口文件完整路径如下:

    - org/apache/flink/table/api/TableEnvironment.java
    - org/apache/flink/table/api/java/BatchTableEnvironment.java
    - org/apache/flink/table/api/scala/BatchTableEnvironment.scala
    - org/apache/flink/table/api/java/StreamTableEnvironment.java
    - org/apache/flink/table/api/scala/StreamTableEnvironment.scala
    

    结合文件的路径,梳理这 5 个接口,我们会发现 TableEnvironment 是顶级接口,是所有 TableEnvironment 的基类 ,BatchTableEnvironment 和 StreamTableEnvironment 都提供了 Java 实现和 Scala 实现 ,分别有两个接口。

    在这里插入图片描述

    3.表API和SQL程序的结构

    // JAVA
    TableEnvironment tableEnv = ...; // see "Create a TableEnvironment" section
    
    // register a Table
    tableEnv.registerTable("table1", ...)            // or
    tableEnv.registerTableSource("table2", ...);     // or
    tableEnv.registerExternalCatalog("extCat", ...);
    
    // register an output Table
    tableEnv.registerTableSink("outputTable", ...);
    
    // create a Table from a Table API query
    Table tapiResult = tableEnv.scan("table1").select(...);
    // create a Table from a SQL query
    Table sqlResult  = tableEnv.sqlQuery("SELECT ... FROM table2 ... ");
    
    // emit a Table API result Table to a TableSink, same for SQL result
    tapiResult.insertInto("outputTable");
    // execute
    tableEnv.execute("java_job");
    

    4.开发环境构建

    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-java</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-core</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <!--Flink Table API / sql-->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-table-api-java-bridge_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-table-planner_${scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-table-common</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    

    Note 1 : 由于Flink Table接口中引入了Apache Calcite第三方库,会阻止Java虚拟机对用户的Classloaders进行垃圾回收,因此不建议用户在构建Flink应用时将flink table依赖包打包进fat-jar中,可以在集群环境中将{FLINK_HOME}/opt的对应的flink-table jar复制到{FLINK_HOME}/lib中解决此类问题。

    Note 2 : If there is only one planner jar in /lib directory, you can use useAnyPlanner (use_any_planner for python) to create specific EnvironmentSettings.

    在这里插入图片描述

    5.TableEnvironment基本操作

    使用Table API & SQL创建Flink应用程序,需要在环境中创建TableEnvironment对象,TableEnvironment提供了注册内部表,执行Flink SQL语句、注册自定义函数等功能。

    // 批处理环境
    ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    // 获取表操作环境对象
    BatchTableEnvironment tableEnvironment = BatchTableEnvironment.create(env);
    
    // 流处理环境
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    // 获取表操作环境对象
    StreamTableEnvironment tableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(env);
    

    5.1 内部CataLog注册

    5.1.1 内部Table注册

    ​ 在获取TableEnvironment对象后,可以使用TableEnvironment提供的方法来注册相应的数据源和数据表信息。所有对数据库和数据表的元数据信息存放在Flink CataLog内部目录中,其存放了Flink内部所有与Table相关的元数据信息,包括表的结构信息,数据源信息等。

    Table nameSumDeptid = tableEnvironment.scan("emp").select("name,deptid,email");
    // 将 nameSumDeptid 在CataLog中注册成内部表 nameTable
    tableEnvironment.registerTable("nameTable" , nameSumDeptid)
    

    5.1.2 TableSource注册

    在使用Table API,可以将外部数据源直接注册成Table数据结构。

    // 批处理环境
    ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    // 获取表操作环境对象
    BatchTableEnvironment tableEnvironment = BatchTableEnvironment.create(env);
    // 创建csv文件类型的TableSource
    TableSource csvSource = new CsvTable("/file.csv" , ",");
    // 将创建好的TableSource注册到BatchTableEnvironment
    tableEnvironment.registerTableSource("CsvTable" , csvSource);
    

    5.2 表API

    扫描表Orders,并按照a字段进行分组聚合,查找ab的数量并将b的计数取名为cnt

    Table orders = tEnv.scan("Orders"); // schema (a, b, c, rowtime)
    Table counts = orders
            .groupBy("a")
            .select("a, b.count as cnt");
    
    // conversion to DataSet
    DataSet<Row> result = tEnv.toDataSet(counts, Row.class);
    result.print();
    

    下一个示例显示了一个更复杂的Table API程序。程序再次扫描Orders表格。它过滤空值,规范化aString类型的字段,并计算每小时和产品a的平均计费金额b

    Table orders = tEnv.scan("Orders"); // schema (a, b, c, rowtime)
    
    Table result = orders
            .filter("a.isNotNull && b.isNotNull && c.isNotNull")
            .select("a.lowerCase() as a, b, rowtime")
            .window(Tumble.over("1.hour").on("rowtime").as("hourlyWindow"))
            .groupBy("hourlyWindow, a")
            .select("a, hourlyWindow.end as hour, b.avg as avgBillingAmount");
    
    

    5.2.1 Scan, Projection, and Filter

    Operators Description
    Scan
    与SQL查询中的FROM子句类似。 执行已注册表的扫描.
    Table orders = tableEnv.scan("Orders");
    Select 与SQL SELECT语句类似。 执行选择操作。
    Table orders = tableEnv.scan("Orders");
    Table result = orders.select("a, c as d");
    You can use star (*) to act as a wild card, selecting all of the columns in the table.
    Table result = orders.select("*");
    As Renames fields.Table orders = tableEnv.scan("Orders"); Table result = orders.as("x, y, z, t");
    Where / Filter 与SQL WHERE子句类似。 过滤掉未通过过滤谓词的行.
    Table orders = tableEnv.scan("Orders");
    Table result = orders.where("b === 'red'");
    Table orders = tableEnv.scan("Orders"); Table result = orders.filter("a % 2 === 0");

    5.2.2 Column Operations

    Operators Description
    AddColumns 执行字段添加操作。 如果添加的字段已存在,它将抛出异常。
    Table orders = tableEnv.scan("Orders");
    Table result = orders.addColumns("concat(c, 'sunny')");
    AddOrReplaceColumns 执行字段添加操作。 如果添加列名称与现有列名称相同,则将替换现有字段。 此外,如果添加的字段具有重复的字段名称,则使用最后一个字段。
    Table orders = tableEnv.scan("Orders");
    Table result = orders.addOrReplaceColumns("concat(c, 'sunny') as desc");
    DropColumns 执行字段放置操作。 字段表达式应该是字段引用表达式,并且只能删除现有字段.
    Table orders = tableEnv.scan("Orders"); Table result = orders.dropColumns("b, c");
    RenameColumns 执行字段重命名操作。 字段表达式应该是别名表达式,并且只能重命名现有字段。
    Table orders = tableEnv.scan("Orders");
    Table result = orders.renameColumns("b as b2, c as c2");

    5.2.3 Aggregations

    Operators Description
    GroupBy Aggregation 与SQL GROUP BY子句类似。使用以下运行的聚合运算符对分组键上的行进行分组,以按组聚合行。
    Table orders = tableEnv.scan("Orders");
    Table result = orders.groupBy(“a”).select(“a, b.sum as d”);`
    Note: 对于流式查询,计算查询结果所需的状态可能会无限增长,具体取决于聚合类型和不同分组键的数量。请提供具有有效保留间隔的查询配置,以防止状态过大
    GroupBy Window Aggregation 组和聚合组窗口上的表以及可能的一个或多个分组键。
    在这里插入图片描述
    Over Window Aggregation Streaming 类似于SQL OVER子句。基于前一行和后一行的窗口(范围)计算每行的窗口聚合在这里插入图片描述
    Note: 必须在同一窗口中定义所有聚合,即相同的分区,排序和范围。目前,仅支持具有PRREDING(UNBOUNDED和有界)到CURRENT ROW范围的窗口。尚不支持使用FOLLOWING的范围。必须在单个时间属性上指定ORDER BY 。
    Distinct Aggregation 类似于SQL DISTINCT聚合子句,例如COUNT(DISTINCT a)。不同聚合声明聚合函数(内置或用户定义)仅应用于不同的输入值。Distinct可以应用于GroupBy聚合GroupBy窗口聚合Over Window Aggregation
    在这里插入图片描述
    Note: 用户定义的聚合函数也可以与DISTINCT修饰符一起使用。要仅为不同的值计算聚合结果,只需将distinct修饰符添加到聚合函数即可。
    [外链图片转存失败在这里插入图片描述
    Note: 对于流式查询,计算查询结果所需的状态可能会无限增长,具体取决于不同字段的数量。请提供具有有效保留间隔的查询配置,以防止状态过大。
    Distinct 与SQL DISTINCT子句类似。返回具有不同值组合的记录。
    [外链图片转存失败在这里插入图片描述
    对于流式查询,计算查询结果所需的状态可能会无限增长,具体取决于不同字段的数量。请提供具有有效保留间隔的查询配置,以防止状态过大。如果启用了状态清除,则distinct必须发出消息以防止下游运营商的过早状态驱逐,这使得distinct包含结果更新.

    5.2.4 Joins

    Operators Description
    Inner Join 与SQL JOIN子句类似。加入两张桌子。两个表必须具有不同的字段名称,并且必须通过连接运算符或使用where或filter运算符定义至少一个相等连接谓词。
    在这里插入图片描述
    **Note 😗*对于流式查询,计算查询结果所需的状态可能会无限增长,具体取决于不同输入行的数量。请提供具有有效保留间隔的查询配置,以防止状态过大
    Outer Join 与SQL LEFT / RIGHT / FULL OUTER JOIN子句类似。加入两张桌子。两个表必须具有不同的字段名称,并且必须至少定义一个相等连接谓词。
    在这里插入图片描述
    Time-windowed Join 时间窗口连接是可以以流方式处理的常规连接的子集。
    时间窗口连接需要至少一个等连接谓词和一个限制双方时间的连接条件。这样的条件可以由两个适当的范围谓词(<, <=, >=, >)或单个等式谓词来定义,该单个等式谓词比较两个输入表的相同类型的时间属性(即,处理时间或事件时间)。
    在这里插入图片描述
    Inner Join with Table Function 使用表函数的结果连接表。 左(外)表的每一行与表函数的相应调用产生的所有行连接。 如果其表函数调用返回空结果,则删除左(外)表的一行。
    在这里插入图片描述
    Left Outer Join with Table Function 使用表函数的结果连接表。 左(外)表的每一行与表函数的相应调用产生的所有行连接。 如果表函数调用返回空结果,则保留相应的外部行,并使用空值填充结果。
    在这里插入图片描述
    Join with Temporal Table 时态表是跟踪随时间变化的表。
    时态表函数提供对特定时间点的时态表的状态的访问。 使用时态表函数连接表的语法与使用表函数的内部连接相同。
    目前仅支持具有时态表的内部联接。
    在这里插入图片描述

    5.2.5 Set Operations

    Operators Description
    Union 与SQL UNION子句类似。 联合两个表删除了重复记录。 两个表必须具有相同的字段类型。
    在这里插入图片描述
    UnionAll 类似于SQL UNION ALL子句。 工会两张桌子。 两个表必须具有相同的字段类型。
    在这里插入图片描述
    Intersect 类似于SQL INTERSECT子句。 Intersect返回两个表中存在的记录。 如果一个或两个表不止一次出现记录,则只返回一次,即结果表没有重复记录。 两个表必须具有相同的字段类型。
    在这里插入图片描述
    IntersectAll 类似于SQL INTERSECT ALL子句。 IntersectAll返回两个表中存在的记录。 如果两个表中的记录多次出现,则返回的次数与两个表中的记录一样多,即结果表可能具有重复记录。 两个表必须具有相同的字段类型。
    在这里插入图片描述
    Minus 与SQL EXCEPT子句类似。 减号返回左表中右表中不存在的记录。 左表中的重复记录只返回一次,即删除重复项。 两个表必须具有相同的字段类型。
    在这里插入图片描述
    MinusAll 类似于SQL EXCEPT ALL子句。 MinusAll返回右表中不存在的记录。 在左表中出现n次并在右表中出现m次的记录返回(n-m)次,即,删除右表中出现的重复数。 两个表必须具有相同的字段类型。
    在这里插入图片描述
    In 与SQL IN子句类似。 如果表达式存在于给定的表子查询中,则返回true。 子查询表必须包含一列。 此列必须与表达式具有相同的数据类型。在这里插入图片描述

    5.2.6 OrderBy, Offset & Fetch

    Operators Description
    Order By 与SQL ORDER BY子句类似。 返回跨所有并行分区全局排序的记录。在这里插入图片描述
    Offset & Fetch 类似于SQL OFFSET和FETCH子句。 偏移和提取限制从排序结果返回的记录数。 Offset和Fetch在技术上是Order By运算符的一部分,因此必须以它为前缀。在这里插入图片描述

    5.2.8 Insert

    Operators Description
    Insert Into 类似于SQL查询中的INSERT INTO子句。 执行插入已注册的输出表。在这里插入图片描述

    5.2.9 Group Windows

    ​ Group Window和DataStream API、DataSet API中提供的窗口一致,都是将流式数据集根据窗口;类型切分为有界数据集,然后在有界数据集上进行聚合类运算。

    tableEnv.scan("Sensors")
        .winwods([w : Window] as "window") // 指定窗口类型,并命名为window
        .groupBy("window") // 根据窗口进行聚合,窗口数据会分配到单个Task算子中
        .select("varl1.sum") // 指定对var字段进行Sum求和
    

    ​ 在流式计算中,GroupBy聚合条件可以以上实例选择Window名称,也可以是一个或多个Key值与Window的组合。

    如果指定Window名称,则和Global Window相似,窗口中的数据都会被汇总到一个Task线程中处理,统计窗口全局的结果;
    如果指定Key和Window名称组合,则窗口中的数据分布到并行计算的算子实例中去计算结果。

    tableEnv.scan("Sensors")
        .window([w:Window] as "window") // 
        .groupBy("window" , "id") // 根据窗口聚合,窗口数据分配到每单个Task算子
        .select("id" , "var1.sum") // 指定val字段求和
    

    在select语句中,我们除了可以获取到数据元素以外,还可以获取到窗口的元数据信息。

    tableEnv.scan("Sensors")
        .window([w:Window] as "window") // 
        .groupBy("window" , "id") // 根据窗口聚合,窗口数据分配到每单个Task算子
        .select("id" , "var1.sum","window.start","window.end","window.rowtime") // 指定val字段求和
    

    **Note : ** 在以上window()方法中需要指定的是不同的窗口类型,已确定数据元素被分配到窗口的逻辑。在Table API中支持Tumble , Sliding , Session Window三种窗口类型,并分别通过不同的Window对象来完成定义。

    5.2.10 Tumbling Window(滚动窗口)

    ​ 前面提到滚动窗口的窗口长度是固定的,窗口之间的数据不会重合。滚动窗口可以基于Evenet Time、Process Time以及Row-Count来定义。如下实例:Table API中滚动窗口使用Tumble Class来创建,且分别基于Evenet Time、Process Time以及Row-Count来定义窗口。

    // 通过scan方法在CataLog中查询Sensors表
    tableEnv.scan("Sensors")
        // Tumbling Event-time Window
        .window(Tumble.over("10.minutes").on("rowtime").as("w"));
        // Tumbling Processing-time Window (assuming a processing-time attribute "proctime")
        .window(Tumble.over("10.minutes").on("proctime").as("w"));
        // Tumbling Row-count Window (assuming a processing-time attribute "proctime")
        .window(Tumble.over("10.rows").on("proctime").as("w"));
    

    解释

    over : 指定窗口的长度
    on : 定义了窗口基于的时间概念类型为EventTime还是ProcessTime,EventTime对应着rowtime,ProcessTime对应着proctime
    as : 将创建的窗口重命名,同时窗口名称需要在后续的孙子中使用。
    

    5.2.11 Sliding Window(滑动窗口)

    ​ 滑动窗口的长度也是固定的,但窗口与窗口之间的数据能够重合。滑动窗口可以基于Evenet Time、Process Time以及Row-Count来定义。如下实例:Table API中滑动窗口使用Slide Class来创建,且分别基于Evenet Time、Process Time以及Row-Count来定义窗口。

    // 通过scan方法在CataLog中查询Sensors表
    tableEnv.scan("Sensors")
        // Sliding Event-time Window
        .window(Slide.over("10.minutes").every("5.minutes").on("rowtime").as("w"));
        // Sliding Processing-time window (assuming a processing-time attribute "proctime")
        .window(Slide.over("10.minutes").every("5.minutes").on("proctime").as("w"));
        // Sliding Row-count window (assuming a processing-time attribute "proctime")
        .window(Slide.over("10.rows").every("5.rows").on("proctime").as("w"));
    

    解释

    over : 定义窗口的长度,可以是时间或行计数间隔。
    every : 定义滑动间隔,可以是时间间隔也可以是行数。滑动间隔必须与大小间隔的类型相同。
    on : 定义了窗口基于的时间概念类型为EventTime还是ProcessTime,EventTime对应着rowtime,ProcessTime对应着proctime
    as : 将创建的窗口重命名,同时窗口名称需要在后续的孙子中使用。
    

    5.2.12 Session Window(会话窗口)

    与Tumbling、Sliding 窗口不同的是,Session窗口不需要指定固定的窗口时间,而是通过判断固定时间内数据的活跃性来切分窗口。例如 10 min内数据不接入则切分窗口并触发计算。Session窗口只能基于EventTime和ProcessTime时间概念来定义,通过withGrap操作符指定数据不活跃的时间Grap,表示超过该时间数据不接入,则切分窗口并触发计算。

    // 通过scan方法在CataLog中查询Sensors表
    tableEnv.scan("Sensors")
        // Session Event-time Window
        .window(Session.withGap("10.minutes").on("rowtime").as("w"));
        // Session Processing-time Window (assuming a processing-time attribute "proctime")
        .window(Session.withGap("10.minutes").on("proctime").as("w"));
    

    5.2.13 Over Window

    ​ Over Window和标准SQL中提供的Over语法功能类似,也是一种数据聚合计算的方式,但和Group Window不同的是,Over Window不需要对输入数据按照窗口大小进行堆叠。Over Window是基于当前数据和其周围邻近范围内数据进行聚合统计的,例如基于当前记录前面的20条数据,然后基于这些数据统计某一指标的聚合结果。

    在Table API中,Over Window也是在window方法中指定,但后面不需要和groupBy操作符绑定,后面直接接SELECT操作符,并在select操作符中指定需要查询字段和聚合指标。

    Table table = input
      .window([OverWindow w].as("w"))           // define over window with alias w
      .select("a, b.sum over w, c.min over w"); // aggregate over the over window w
    

    解释如下

    方法 需要 描述
    partitionBy 可 选的 定义一个或多个属性上的输入分区。每个分区都是单独排序的,聚合函数分别应用于每个分区。
    **注意:**在流式环境中,如果窗口包含partition by子句,则只能并行计算窗口聚合。没有partitionBy(...)流由单个非并行任务处理。
    orderBy 需要 定义每个分区中行的顺序,从而定义聚合函数应用于行的顺序。
    **注意:**对于流式查询,这必须是声明的事件时间或处理时间属性。目前,仅支持单个排序属性。
    preceding 可选的 定义窗口中包含的行的间隔,并在当前行之前。间隔可以指定为时间或行计数间隔。在窗口上限定具有间隔的大小,例如,10.minutes时间间隔或10.rows行计数间隔。使用常量(即,UNBOUNDED_RANGE时间间隔或UNBOUNDED_ROW行计数间隔)指定在窗口无界限。在Windows上无限制地从分区的第一行开始。如果preceding条款被省略,UNBOUNDED_RANGE并且CURRENT_RANGE被用作默认precedingfollowing用于该窗口。
    following 可选的 定义窗口中包含的行的窗口间隔,并跟随当前行。必须在与前一个间隔(时间或行计数)相同的单位中指定间隔。目前,不支持在当前行之后包含行的窗口。相反,您可以指定两个常量之一:CURRENT_ROW 将窗口的上限设置为当前行。CURRENT_RANGE 设置窗口的上限以对当前行的排序键进行排序,即窗口中包含与当前行具有相同排序键的所有行。如果following省略该子句,则将时间间隔窗口CURRENT_RANGE的上限定义为,并将行计数间隔窗口的上限定义为CURRENT_ROW
    as 需要 为覆盖窗口指定别名。别名用于引用以下select()子句中的over window 。

    Note : 目前,同一select()调用中的所有聚合函数必须计算相同的窗口。

    5.2.14 Unbounded Over Windows

    // Unbounded Event-time over window (assuming an event-time attribute "rowtime")
    .window(Over.partitionBy("a").orderBy("rowtime").preceding("unbounded_range").as("w"));
    
    // Unbounded Processing-time over window (assuming a processing-time attribute "proctime")
    .window(Over.partitionBy("a").orderBy("proctime").preceding("unbounded_range").as("w"));
    
    // Unbounded Event-time Row-count over window (assuming an event-time attribute "rowtime")
    .window(Over.partitionBy("a").orderBy("rowtime").preceding("unbounded_row").as("w"));
    
    // Unbounded Processing-time Row-count over window (assuming a processing-time attribute "proctime")
    .window(Over.partitionBy("a").orderBy("proctime").preceding("unbounded_row").as("w"));
    
    

    5.2.15 Bounded Over Windows

    // Bounded Event-time over window (assuming an event-time attribute "rowtime")
    .window(Over.partitionBy("a").orderBy("rowtime").preceding("1.minutes").as("w"))
    
    // Bounded Processing-time over window (assuming a processing-time attribute "proctime")
    .window(Over.partitionBy("a").orderBy("proctime").preceding("1.minutes").as("w"))
    
    // Bounded Event-time Row-count over window (assuming an event-time attribute "rowtime")
    .window(Over.partitionBy("a").orderBy("rowtime").preceding("10.rows").as("w"))
    
    // Bounded Processing-time Row-count over window (assuming a processing-time attribute "proctime")
    .window(Over.partitionBy("a").orderBy("proctime").preceding("10.rows").as("w"))
    
    

    5.3 Row-based Operations(基于行操作)

    The row-based operations generate outputs with multiple columns.

    Operators Describtion
    Map 使用用户定义的标量函数或内置标量函数执行映射操作。如果输出类型是复合类型,则输出将被展平。在这里插入图片描述
    FlatMap 在这里插入图片描述
    Aggregate 在这里插入图片描述
    FlatAggregate 在这里插入图片描述
    Group Window FlatAggregate 在这里插入图片描述

    5.数据类型

    在这里插入图片描述

    转载:https://blog.csdn.net/qq_33356083/article/details/101028977

    展开全文
  • App4UITest 用于功能性End2End系统测试 部署测试用Jade编写的节点应用程序
  • App4UITest 用于功能性End2End系统测试 部署测试用Jade编写的节点应用程序
  • (2)环境变量(3)查看/设置环境变量(4环境变量相关的命令总结(5)通过代码获取环境变量A:main函数的前两个参数B:main函数的第三个参数(6)环境变量的全局属性 (1)为什么你的程序不能直接执行? 我们...

    (1)为什么你的程序不能直接执行?

    我们知道在Linux编写C/C程序,编译完成之后,如果需要运行这个程序,需要加上./,表示当前路径下。
    在这里插入图片描述
    在Linux下,一切皆文件,因此像我们熟知的ls,mkdir这些命令都存在与/usr/bin目录下
    在这里插入图片描述

    但是问题就在于这:为什么都是程序,都是命令,像ls命令就不需要类似/usr/bin/ls这样的方式去执行,能够直接执行,而我的命令则必须输入./,否则就报错?
    在这里插入图片描述
    这一切的一切都和环境变量有关

    (2)环境变量

    说人话:每当遇到一个命令,环境变量中保存了一些目录,可以告诉操作系统可以去我所规定的目录里寻找,操作系统如果能找见就去执行,如果找不见则返回错误

    为什么要有环境变量:通俗解释就是每次敲命令,都要带上一长串路径,实在太麻烦了。

    常见的环境变量如下

    • PATH:指定命令的搜索路径
    • HOME:指定用户的主工作目录(这也就是为什么我们每次登陆系统时默认目录会是用户目录)
    • SHELL:当前shell,它的值通常是/bin/bash

    (3)查看/设置环境变量

    方法是echo $环境变量名字,比如echo $PATH
    在这里插入图片描述

    • 这些环境变量以冒号为分割,每一个表示一个目录

    因此通过上述描述,如果想要让系统也能直接执行我的程序,那么我只需将我的可执行程序的目录添加到环境变量即可
    添加方法是:export PATH=$PATH:你的程序所在目录千万不要忘记$,不然环境变量会被覆盖!!!
    在这里插入图片描述

    • 如上,当添加到PATH后,不强制./的方式运行我的程序了

    (4)和环境变量相关的命令总结

    • echo:显示环境变量值
    • export:设置一个新的环境变量
    • env:显示所有环境变量
    • unset:清除环境变量
    • set:显示本地定义的shell变量和环境变量

    (5)通过代码获取环境变量

    A:main函数的前两个参数

    在Windows写C/C++久了,我们经常会忽略一点,认为main函数是没有参数的

    #include <stdio.h>
    int main()
    {
    	printf("Hello World\n");
    	return 0;
    }
    

    但是虽然没有实际写过main函数的参数,大部分人还是知道main函数是有参数的,确切点将有两个参数。但是为什么会有参数,这一点在Windows中是无法讲清的。

    首先请大家思考一点:在Linux中我所编译的程序和系统的程序是否本质是一样的?答案是肯定的,但是问题就在于为什么系统的程序可以带有命令行参数,而我的程序却不能带参数,或者说根本不知道有什么参数

    在这里插入图片描述
    答案是main函数有两个参数:int argcchar* argv[],他们称为命令行参数,就是用来接受命令行传回的参数,然后根据参数的不同进行分流操作,具体作用如下

    • char* argv[]:这是一个字符指针数组,该数组中的每个指针指向一个命令行参数
    • int argc[]:这是字符指针数组的大小,或者说命令行参数的个数

    所以可以这样说,main函数接收到命令行参数,然后根据接收的参数与字符指针数组中,指针指向的字符进行比较,从而达到不同的参数实现不同的功能的操作

    为了测试这一点,编写如下C++文件,用于判断命令行参数,使用argument接收第一个命令行参数,并进行判断输出对应的命令行参数

    include <iostream>
    #include <string>
    
    
    using namespace std;
    int main(int argc,char* argv[])
    {
    	 string argunment=argv[1];
    	 for(int i=0;i<argc;i++)
    	 {
    		cout<<"argv["<<i<<"] : " << argv[i]<<endl;
    	 }
    	 if(argunment=="-a")
    	 {
    	   	cout<<"hello -a"<<endl;
    	 }
    	 else if(argunment=="-b")
    	 {
    	    cout<<"hello -b"<<endl;
    	 }
    	 else 
    	 {
    	    cout<<"hello -c"<<endl;
    	 }
    }
    

    效果如下
    在这里插入图片描述

    B:main函数的第三个参数

    大部分人对main函数的了解也止步于main函数有两个参数,但其实main函数是有第三个参数的,这个第三个参数和环境变量有关,称为环境变量参数。
    也就是完整形式应该是这样的

    #include <stdio.h>
    int main(int argc,char* argv[],char* env[])
    {
    	printf("hello world\n");
    	return 0;
    }
    

    环境变量的组织方式如下
    每个程序都会收到一张环境表,环境表是一个字符指针数组,每个指针指向一个以‘\0’结尾的字符串
    在这里插入图片描述
    你可能会有疑问?第三个参数究竟是干什么的,关于第三个参数其实解释的没有前两个参数那么清楚,但是有一个问题相信大家死活都百思不得其解:为什么安装软件的时候,程序一定都会默认安装到C:\Program Files目录下,这其实和第三个参数有关

    为了解答这个问题,我们先写一个小程序,根据上面的那张图,可以说明main函数的第三个参数一定也是这样一个数组,我们的目的就是将其打印出来

    #include <stdio.h>
    
    int main(int argc,char* argv[],char* env[])
    {
      int i=0;
      while(env[i]!=NULL)
      {
        printf("%d %s",i,env[i]);
        printf("\n");
        ++i;
      }
      return 0;
    
    }
    

    效果如下
    在这里插入图片描述

    • 如果使用env查看,发现程序其实输出的就是环境变量

    回到那个问题:为什么默认安装位置是C:\Program Files?其实安装程序会自动调用环境变量,找到系统的默认安装位置
    在这里插入图片描述

    • 当然C/C++也提供了,查看环境变量的函数getenv()比如你要查看PATH,那么直接调用函数getenv("PATH")即可
    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    
    int main()
    {
      printf("%s\n",getenv("PATH"));
      printf("%s\n",getenv("PWD"));
      return 0;
    }
    

    在这里插入图片描述

    (6)环境变量的全局属性

    环境变量通常具有全局属性,可以被子进程继承下去

    且看下面的这一段程序

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    
    int main()
    {
    	printf("%s\n",getenv("TEST"));
    }
    

    程序的运行结果也如你所料,什么都不会输出,因为根本就没有“TEST”这样的环境变量
    在这里插入图片描述
    和前面添加PATH环境变量一样,我在这里使用export导入一个名叫TEST的环境变量,并赋值
    在这里插入图片描述
    再次运行这个程序,结果仍然如你所料,结果就是我赋的值
    在这里插入图片描述
    这里,我的程序是由bash执行的,前面说过bash是程序命令的父进程,,而刚才的设置环境变量正是利用bash设置的,那么我的程序所谓bash的子进程居然也能输出由bash创建的环境变量,说明环境变量具有全局属性,可以被子进程继承

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