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  • 针对目前的最坏月预测模型无法有效反映对流层散射传输损耗的最坏月时间概率分布随地域和气象气候条件变化...通过合理的数学推演和数值优化,该方法得到了对流层散射最坏月与年平均传输损耗的时间概率转换与地面折射率N
  • 谐振纳米粒子的高吸光性将其转换为热源。图1 由光推进力引导的共振金纳米粒子光传输。捕获光束(光学环形阱)强度和相位分布(a,b,c对应不同相位梯度)。 图2 多个共振纳米粒子光传输 同时该团队研究了移动热源的形成和...
    撰稿 | 唐江山01导读近日,西班牙马德里康普顿斯大学,西恩西亚斯.菲西卡斯学院Tatiana Alieva团队,通过实验展示了单个和多个共振纳米粒子(半径为200nm的胶体金球)的光学传输,这些纳米粒子通过特定的横向相位梯度力推动,使其围绕2D光学势阱移动。

    该团队展示了如何设计相梯度推进力来有效改变纳米颗粒的速度,同时发现热纳米粒子以稳定团的形式组装。这种组装由于局部温度升高从而以光热对流的形式流动,并且可受推进力控制。通过使用不均匀的光学推进力来引起纳米颗粒组的分裂或合并,可以实现对装置尺寸的控制,进而控制温度。这些成就为进一步开发微型光流体工具铺平道路。

    该文章发表在国际顶尖学术期刊《Light: Science & Applications》,题为“Tailored optical propulsion forces for controlled transport of resonant gold nanoparticles and associated thermal convective fluid flows”,JoséA. Rodrigo为论文的第一作者兼通讯作者。

    02研究背景

    近十年来,金属纳米粒子的光学操作由于其大小和形状的依赖以及波长可调的光热特性引起了人们的特别关注。特别地,由于增强的光吸收,以接近等离子体共振的波长照射金属纳米粒子可以将其转变为有效的局部热源。谐振金属纳米粒子可以轻易达到改变物理环境(例如周围流体的粘度)的温度。这种行为是许多应用的基础,例如光热疗法,药物输送,光热和光声成像以及热光流体学。

    热光流体学依靠对流体运动的光热控制,其可以通过使用共振等离子体激元结构来实现。这种流体流动的产生涉及到不同的物理现象。对在微尺度上提供流体运动的热机制有更深入的了解,将允许控制流体流动的方向和速度,进而控制胶体粒子的光热传输。研究表明,金属纳米粒子局部温度的升高是产生对流流体流动的原因。特别地,它的结构取决于纳米粒子在腔室中的位置(通常附着上下基板上)和纳米粒子的宽度。光热诱导的自然对流也已应用于纳米粒子在表面的组装和沉积。

    在流体动力学中起重要作用的参数之一是局部加热器的温度。局部温度的升高,将导致温度诱导的Marangoni效应。通过光学加热一个直径为100纳米的金球,可以使流体流动速度达到15-30μm/s。该方案已被用作光刻工具,用于将等离子体纳米粒子受控沉积到产生微气泡所需的同一等离子体基板(固定在玻璃晶片上的金纳米岛膜)上。其他光流体机制,例如热迁移或塞贝克效应以及有希望的技术应用,不在本实验研究范围之内。

    03创新研究

    该团队成功演示了单个和多个金纳米粒子(半径为200nm的球)的稳定光学传输(单个金纳米粒子见图1,多个见图2),其速度由易于定制的相位梯度推进力控制(见图1第一行)虽然之前已经证明了金属纳米粒子的稳定光学捕获,但在这里,我们首次将谐振激光波长用于可编程的粒子运动。谐振纳米粒子的高吸光性将其转换为热源。

    4440c7483c635c8d14559d07d83d015a.png图1 由光推进力引导的共振金纳米粒子光传输。捕获光束(光学环形阱)强度和相位分布(a,b,c对应不同相位梯度)。d876fc7f50e7546a1f939e1840f86dd3.png

    图2 多个共振纳米粒子光传输

    同时该团队研究了移动热源的形成和操纵,该热源能够引起大量对流流体流动。以前的工作主要集中在固定等离激元结构产生的光流效应上。在这里,研究人员报告了由热源沿着光阱以受控速度移动而产生流体流动的首次证据(见图3)光学推进力的空间和时间控制允许改变流体流以及划分/合并热源(见图4)。纳米粒子的光学加热与沿所需轨迹的同时可编程传输相结合,从而为创建更多用途的光电流体工具开辟了道路。

    96d3a352b9ac573e966e64ceb6ba39a4.png图3 两个不同阱中,由光推进力驱动的移动热源下,纳米粒子的轨迹和速度。5ff9e340b4a32c3ea1ccbe6cb7961bec.png

    图4 金纳米粒子光传输分裂与合并。


    文章信息:该研究成果以"Tailored optical propulsion forces for controlled transport of resonant gold nanoparticles and associated thermal convective fluid flows"为题在线发表在Light: Science & Applications论文全文下载地址:

    https://www.nature.com/articles/s41377-020-00417-1

    ▶【点这里查看原文7049689c2f6479b522c1edf4423d21c6.png 欢迎课题组投递成果宣传稿转载/合作/课题组投稿,请加微信:447882024

    走进新刊

    开 放 投 稿:Light: Advanced Manufacturing

    ISSN 2689-9620

    期 刊 网 站:www.light-am.com

    fa67788ca194b992c847ee6c01cd6de4.png

    敬请期待

    新 刊:eLightISSN 2662-8643

    即 将 隆 重 上 线

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    《Light:Science & Applications》

    (简称Light)高被引文章数量

    统计数据来自Web of Science,Light发表的高被引文章数量在国内同类期刊中稳居领军地位,截至目前,

    超过700次引用的文章有1https://doi.org/10.1038/lsa.2014.99超过500次引用的文章有2https://doi.org/10.1038/lsa.2014.30超过400次引用的文章有5https://doi.org/10.1038/lsa.2013.28https://doi.org/10.1038/lsa.2014.48  https://doi.org/10.1038/lsa.2016.133超过300次引用的文章有9https://doi.org/10.1038/lsa.2013.26https://doi.org/10.1038/lsa.2014.42  https://doi.org/10.1038/lsa.2013.6超过200次引用的文章有28超过100次引用的文章有79超过50次引用的文章有209

    1680a4219944ee6743b207dfd0fcd826.png

    ☞ 本文编辑:袁境泽

    ☞ 本文来源:中科院长春光机所 Light学术出版中心 

    声明:本文所用视频、图片、文字如涉及版权问题,请第一时间告知,我们将根据您提供的证明材料确认版权并按国家标准支付稿酬或立即删除.邮箱:yuanjz@ciomp.ac.cn
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  • 多媒体娱乐中广泛使用的艺术视频风格化将给定的视频转换为不同的艺术风格。 现有的大多数视频样式化算法都可以模拟单个或有限的视频艺术风格。 尽管某些算法可以实现多种样式的视频处理,但是这些算法复杂且难以实现...
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  • Flink DataStream 转换

    2020-10-14 18:02:28
    一.简介 基本转换做一个概述,基于...对流中的事件进行重新组织的分发转换。 二.基本转换 map 用一个数据元生成一个数据元。一个map函数,它将输入流的值加倍: DataStream<Integer> dataStream = //... dataS

    一.简介

    基本转换做一个概述,基于时间算子(窗口,水位线)以及其他一些特殊转换会在后面文章介绍。

    DataStream API的转换分为四大类:

    • 作用于单个事件的基本转换。
    • 针对相同键值事件的KeyedStream转换。
    • 将多条数据流合并为一条或将一条数据流拆分成多条流转换。
    • 对流中的事件进行重新组织的分发转换。

    二.基本转换

    map

    用一个数据元生成一个数据元。一个map函数,它将输入流的值加倍:

    DataStream<Integer> dataStream = //...
    dataStream.map(new MapFunction<Integer, Integer>() {
        @Override
        public Integer map(Integer value) throws Exception {
            return 2 * value;
        }
    });
    

    FlatMap

    采用一个数据元并生成零个,一个或多个数据元。将句子分割为单词的flatmap函数:

    dataStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
        @Override
        public void flatMap(String value, Collector<String> out)
            throws Exception {
            for(String word: value.split(" ")){
                out.collect(word);
            }
        }
    });
    

    计算每个数据元的布尔函数,并保存函数返回true的数据元。过滤掉零值的过滤器:

    dataStream.filter(new FilterFunction<Integer>() {
        @Override
        public boolean filter(Integer value) throws Exception {
            return value != 0;
        }
    });
    

    三.基于KeyedStream转换

    很多应用需要将事件按照某个属性分组后再进行处理。KeyedStream抽象可以从逻辑上将事件按照键值分配到多条独立子流中。

    KeyBy

    逻辑上将流分区为不相交的分区。具有相同Keys的所有记录都分配给同一分区。在内部,keyBy()是使用散列分区实现的。指定键有不同的方法。

    此转换返回KeyedStream,其中包括使用被Keys化状态所需的KeyedStream。

    dataStream.keyBy("someKey") // Key by field "someKey"
    dataStream.keyBy(0) // Key by the first element of a Tuple
    

    注意
    如果出现以下情况,则类型不能成为key:

    • 它是POJO类型但不覆盖hashCode()方法并依赖于Object.hashCode()实现。
    • 任何类型的数组。

    滚动聚合

    滚动聚合转换作用于KeyedStream上,它将生成一个包含聚合结果(求和、最大值、最小值)DataSream。

    sum()

    滚动计算输入流中指定的字段和。

    min()

    滚动计算输入流中指定字段最小值。

    max()

    滚动计算输入流中最大值。

    minBy

    滚动计算输入流中迄今为止最小值,返回该值所在事件。

    maxBy

    滚动计算输入流中迄今为止最大值,返回该值所在事件。

    val inputStream = env.fromElements((1,2,3),(2,3,1),(2,3,5),(1,5,3))
    val resultStream:DataStream[(Int,Int,Int)] = inputStream
    .keyBy(0) //以元组第一个字段为键值进行分区
    .sum(1) //滚动计算每个分区内元组第二字段的总和
    

    Reduce

    将当前数据元与最后一个Reduce的值组合并发出新值。

    例如:reduce函数,用于创建部分和的流:

    keyedStream.reduce(new ReduceFunction<Integer>() {
        @Override
        public Integer reduce(Integer value1, Integer value2)
        throws Exception {
            return value1 + value2;
        }
    });
    

    Fold

    具有初始值的被Keys化数据流上的“滚动”折叠。将当前数据元与最后折叠的值组合并发出新值。

    折叠函数,当应用于序列(1,2,3,4,5)时,发出序列“start-1”,“start-1-2”,“start-1-2-3”,. …

    DataStream<String> result =
      keyedStream.fold("start", new FoldFunction<Integer, String>() {
        @Override
        public String fold(String current, Integer value) {
            return current + "-" + value;
        }
      });
    

    四.多流转换

    Union

    DataStream.union()方法可以合并两条或多条类型相同的DataStream。

    union执行过程中,来自两条流的事件会以FIFO(先进先出)的方式合并,其顺序无法得到任务保证。

    Connect,coMap,coFlatMap

    合并类型不同的数据流。

    Connect后使用CoProcessFunction、CoMap、CoFlatMap、KeyedCoProcessFunction等API 对两个流分别处理。

    CoMap:

    val warning = high.map( sensorData => (sensorData.id, sensorData.temperature) )
    val connected = warning.connect(low)
    val coMap = connected.map(
    warningData => (warningData._1, warningData._2, "warning"),
    lowData => (lowData.id, "healthy")
    )
    

    多个流:

    // first stream
    val first: DataStream[(Int, Long)] = ...
    // second stream
    val second: DataStream[(Int, String)] = ...
    // connect streams with keyBy
    val keyedConnect: ConnectedStreams[(Int, Long), (Int, String)] = first
      .connect(second)
      .keyBy(0, 0) // key both input streams on first attribute
    // connect streams with broadcast
    val keyedConnect: ConnectedStreams[(Int, Long), (Int, String)] = first
      .connect(second.broadcast()) // broadcast second input stream
    

    Split[DataStream => SplitStream], Select[SplitStream => DataStream]

    Split 方法和 union 相反。对于一个输入数据流,可以被分为 0 个或多个输出数据流,因此 split 也可以被当做 filter 使用。

    DataStream.split() 方法接收一个 OutputSelector 参数,OutputSelector 定义了一个 select() 方法,用于定义一个数据流元素是怎么被分配到输出的,返回一个 Iterable[String],这些 String 代表输出的名称。

    split() 方法返回一个 SplitStream,SplitStream 提供了一个 select 方法,接收刚才说的, String 用于选择一个或者多个输出名称。

    val inputStream: DataStream[(Int, String)] = ...
    val splitted: SplitStream[(Int, String)] = inputStream
      .split(t => if (t._1 > 1000) Seq("large") else Seq("small"))
    val large: DataStream[(Int, String)] = splitted.select("large")
    val small: DataStream[(Int, String)] = splitted.select("small")
    val all: DataStream[(Int, String)] = splitted.select("small", "large")
    

    五.分发转换

    随机

    根据均匀分布随机分配数据元。

    dataStream.shuffle();
    

    rebalance

    将输入流中事件以轮流方式均匀分配给后继任务。

    分区数据元循环,每个分区创建相等的负载。在存在数据倾斜时用于性能优化。

    dataStream.rebalance();
    

    rescale

    如果上游 算子操作具有并行性2并且下游算子操作具有并行性6,则一个上游 算子操作将分配元件到三个下游算子操作,而另一个上游算子操作将分配到其他三个下游 算子操作。另一方面,如果下游算子操作具有并行性2而上游 算子操作具有并行性6,则三个上游 算子操作将分配到一个下游算子操作,而其他三个上游算子操作将分配到另一个下游算子操作。

    在不同并行度不是彼此的倍数的情况下,一个或多个下游 算子操作将具有来自上游 算子操作的不同数量的输入。

    rebalance 和 rescale区别:

    生成连接方式不同。

    rebalance 会在所有发送任务和接收任务之间建立通信通道。

    rescale每个发送任务只会和下游算子的部分任务建立通道。

    dataStream.rescale();
    

    广播

    dataStream.broadcast();
    

    将输入流中事件复制并发往所有下游算子的并行任务。

    全局

    global() 方法会将输入流中所有事件发往下游算子的第一个并行任务。(对性能有影响)

    自定义

    如果所有预定义分区策略都不合适,可以使用partitionCustom()方法自定义分区策略。

    val numbers: DataStream[(Int)] = ...
    numbers.partitionCustom(myPartitioner, 0)
    object myPartitioner extends Partitioner[Int] {
      val r = scala.util.Random
      override def partition(key: Int, numPartitions: Int): Int = {
        if (key < 0) 0 else r.nextInt(numPartitions)
      }
    }
    

    参考

    https://blog.kyleliu.cn/2020/04/10/15.%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE/Flink/7-Flink%20DataStreamAPI/

    《Stream Processing with Apache Flink》

    公众号

    在这里插入图片描述
    名称:大数据计算
    微信号:bigdata_limeng

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  • 转换流的用法

    2017-03-29 17:35:45
    /*  * 转换流:   * 1)数据转换  InputStreamReader: 该类本身是字符(Reader)系列, 功能:能够把字节输入流转换成字符输入流  OutputStreamWriter: 该类本身是... 能够对流数据进行字符编码转换  */ publ
    /*
     * 转换流: 
     * 1)数据转换
         InputStreamReader: 该类本身是字符(Reader)系列, 功能:能够把字节输入流转换成字符输入流
         OutputStreamWriter: 该类本身是字符(Writer)系列, 功能:能够把字符输出流转换成字节输出流
       2)编码转换
              能够对流数据进行字符编码转换
     */
    public class TranferedStreamDemo {


    /* 需求:模拟英文聊天程序,要求:
         (1) 从键盘录入英文字符,每录一行就把它转成大写输出到控制台;
         (2) 保存聊天记录到字节流文件。   */
    @Test
    public void demo1() throws IOException{
    //需求1分析:
    //键盘输入: System.in ---字节流
    //处理字符数据,最好用字符流
    //综上,把字节流转换成字符流处理比较好
    //另外,要把字符按行处理,用缓冲流比较好。又因为已经转换成字符流,所以用字符缓冲流

    //需求2分析:
    //程序中目前的数据是字符数据,用字符流处理比较好
    //同时,题目要求写到字节流文件,最终得用字节流写
    //综上,把字符流转换成字节流处理比较好
    //同理,想操作方便又速度快点,加字符流的缓冲

    InputStreamReader isr = new InputStreamReader(System.in);
    BufferedReader br = new BufferedReader(isr);

    BufferedWriter bw = new BufferedWriter(
                   new OutputStreamWriter(
                    new FileOutputStream("chat.txt")
                   )
               );

    String str=null;
    while((str=br.readLine())!=null){
    str = str.toUpperCase();
    if(str.equals("OVER")){
    break;
    }
    System.out.println(str);
    //bw.write(str+"\n");//Linux方式。该方式用记事本不是换行显示,但写字板是
    //bw.write(str+"\r\n");//windows方式。该方式用记事本和写字板都是换行显示
    bw.write(str);
    bw.newLine();//根据系统平台,自动添加(回车)换行
    }
    bw.close();//凡是字符流,都要记得刷缓存---close()方法在关注的同时会刷一次缓存
    }

    /*字符编码转换演示:读、写
    */
    @Test //采用默认编码(当前MyEclipse中设置的是utf-8)
    public void readDemo1() throws IOException{
    //BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("test_utf8.txt"));//正常显示
    BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("test_gbk.txt"));//乱码
    String str=null;
    while( (str=br.readLine())!=null ){
    System.out.println(str);
    }
    br.close();
    }

    @Test //采用我们指定的编码来读---使用InputStreamReader
    public void readDemo2() throws IOException{
    //BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("test_gbk.txt")) ); //默认编码,乱码
    //BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("test_utf8.txt"),"utf-8") ); //解决乱码
    BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("test_gbk.txt"),"gbk") ); //解决乱码
    String str=null;
    while( (str=br.readLine())!=null ){
    System.out.println(str);
    }
    br.close();
    }

    @Test //采用默认编码(当前MyEclipse中设置的是utf-8)
    public void writeDemo1() throws IOException{
    BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new FileWriter("test_0.txt"));//以默认编码写(当前MyEclipse设置的是utf-8)
    String str = "湖南城市大学";
    bw.write(str);
    bw.close();
    }

    @Test //以指定的编码进行(和系统的默认编码无关)
    public void writeDemo2() throws IOException{
    //BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream("test_1.txt")) );//以系统默认的编码写
    //BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream("test1_gbk.txt"),"GBK") );//指定以GBK编码写  ----"gbk"和"GBK"等效
    BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream("test1_utf8.txt"),"UTF-8") );//指定以GBK编码写

    String str = "湖南城市大学";
    bw.write(str);
    bw.close();
    }


    //总之,如果字符文件写入的编码和读取的编码相同则不会出现中文乱码,否则会出现乱码!
    }
    展开全文
  • 在存在相关磁场的情况下,研究了在多孔介质周围流动以及粘性耗散的情况下,热和传质对混合对流铜水纳米流体流经倾斜板的影响。 适当的一组有用的相似性变换被认为是将期望的控制方程式变换为非线性的常微分方程式的...
  • flink 流api 转换算子

    2020-10-15 10:44:57
    转换 1:1 flatmap 转换 1:n / n:1 filter 过滤 计算每个元素的布尔函数,并保留那些函数返回真的元素。 返回true通过 返回false排除 keyBy(x) 基于 key 对流进行分区。使用 hash 函数对流进行分区,返回 ...

    算子

    map

    输入一个数据流,输出一个数据流
    转换
    1:1

    flatmap

    转换
    1:n / n:1

    filter

    过滤

    计算每个元素的布尔函数,并保留那些函数返回真的元素。

    返回true通过
    返回false排除

    keyBy(x)

    基于 key 对流进行分区。使用 hash 函数对流进行分区,返回 KeyedDataStream 数据流

    以数组的第x个元素作为key来分组

    通过keyBy,DataStream→KeyedStream。

    reduce

    reduce需要针对分组或者一个window(窗口)来执行,也就是分别对应于keyBy、window/timeWindow 处理后的数据,根据ReduceFunction将元素与上一个reduce后的结果合并,产出合并之后的结果

    按分组来计算keyBy/timeWindow处理后的数据

    Fold

    将每个分组的最后一个文件流与当前记录组合来推出 KeyedStream。 然后返回数据流

    min()

    指定位置值最小,之覆盖之前的值不会把整个元素换成新的
    min会根据指定的字段取最小值,并且把这个值保存在对应的位置上,对于其他的字段取了最先获取的值,不能保证每个元素的数值正确,max同理。

    minBy()

    返回指定字段取最小值的元素,并且会覆盖指定字段小于当前已找到的最小值元素。maxBy同理

    max()、maxBy() 同min

    sum()

    指定位置求和

    window()、windowAll

    流处理 转换成 批处理,可以设置并行度, windowAll并行度始终为一

    package aggregations;
    
    import org.apache.flink.api.common.functions.FoldFunction;
    import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;
    import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
    import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
    import org.apache.flink.util.Collector;
    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    
    import java.text.SimpleDateFormat;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    import java.util.Random;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    public class WindowTest {
        private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(FoldTest.class);
        private static final String[] TYPE = {"苹果", "梨", "西瓜", "葡萄", "火龙果"};
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    
            //添加自定义数据源,每秒发出一笔订单信息{商品名称,商品数量}
            DataStreamSource<Tuple2<String, Integer>> orderSource = env.addSource(new SourceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
                private volatile boolean isRunning = true;
                private final Random random = new Random();
    
                @Override
                public void run(SourceContext<Tuple2<String, Integer>> ctx) throws Exception {
                    while (isRunning) {
                        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                        String type = TYPE[random.nextInt(TYPE.length)];
                        System.out.println("---------------");
                        System.out.println(type);
                        ctx.collect(Tuple2.of(type, 1));
    //                    ctx.collect(Tuple2.of(TYPE[random.nextInt(TYPE.length)], 1));
                    }
                }
    
                @Override
                public void cancel() {
                    isRunning = false;
                }
    
            }, "order-info");
            //这里只为将DataStream → KeyedStream,用空字符串做分区键。所有数据为相同分区
            orderSource
                    .keyBy(0).timeWindow(Time.seconds(5))
    
                    .apply(new MyTimeWindowFunction()).print();
    
            env.execute("Flink Streaming Java API Skeleton");
        }
    }
    class MyTimeWindowFunction implements WindowFunction<Tuple2<String,Integer>, String, Tuple, TimeWindow> {
    
        @Override
        public void apply(Tuple tuple, TimeWindow window, Iterable<Tuple2<String, Integer>> input, Collector<String> out) throws Exception {
            SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
    
            int sum = 0;
    
            for(Tuple2<String,Integer> tuple2 : input){
                sum +=tuple2.f1;
            }
    
            long start = window.getStart();
            long end = window.getEnd();
    
            out.collect(tuple.getField(0) + "  " + sum + "\nwindow_start :"
                    + format.format(start) + "\nwindow_end :" + format.format(end)
            );
    
        }
    }
    

    apply()

    apply是窗口的应用函数,即apply里的函数将应用在此窗口的数据上

    Split

    一个流划成两个或多个

    Select

    从拆分流中选择指定的流

    Project

    从流中选择指定属性

    Union

    结合两个或多个流

    https://blog.csdn.net/u010002184/article/details/106757732

    展开全文
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    2021-03-29 00:16:45
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空空如也

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对流转换