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 1 cdc 简介CDC (Change Data Capture) 是一种用于捕捉数据库变更数据的技术，Flink 从 1.11 版本开始原生支持 CDC 数据（changelog）的处理，目前已经是非常成熟的变更数据处理方案。 Flink CDC Connectors 是 Flink 的一组 Source 连接器，是 Flink CDC 的核心组件，这些连接器负责从 MyS

1.Flink checkpoint 与 Spark Flink 有什么区别或优势吗spark streaming 的 checkpoint 仅仅是针对 driver 的故障恢复做了数据和元数据的 checkpoint。而 flink 的 checkpoint 机制 要复杂了很多，大数据培训它采用的是轻量级的分布式快照，实现了每个算子的快照，及流动中的数据的快照。2.Flink 中的 Time 有

什么是跨平台性，已经在Java中是如何实现的？平台可以指OS+硬件，所谓跨平台性，是指语言编写的程序，可以在多个系统平台上运行。字节码是通过Java虚拟机在系统平台上运行的，只要该系统可以安装相应的java虚拟机，该系统就可以运行java程序编译后的字节码文件了，即一次编译，到处运行。JVM是跨平台的吗？不是的，Java 平台的核心是执行字节码的"虚拟机器"的概念。java培训

概览内存是非常重要的系统资源，是硬盘和CPU的中间仓库及桥梁，承载着操作系统和应用程序的实时运行。JVM 内存布局规定了 Java 在运行过程中内存申请、分配、管理的策略 ，保证了 JVM 的高效稳定运行。 上图描述了当前比较经典的JVM内存布局。（堆区画小了2333，按理来说应该是最大的区域）如果按照线程是否共享来分类的话，如下图所示： PS：线程是否共享这点，实际上理解了每

script setup 有哪些优势<script setup> 是在单文件组件(SFC)中使用组合式 API 的编译时语法糖。相比于普通的<script>语法，它具有更多优势： 更少的样板内容，更简洁的代码。能够使用纯Typescript声明 props 和抛出事件。更好的运行时性能 (其模板会被编译成与其同一作用域的渲染函数，没有任何的中间代理)。更好的 ID

一、背景Flink 由于阿里在国内的助推，火爆程度可以想象，大数据培训且目前Flink 有非常明显的趋势是往SQL 方向进行的。很多大厂已经实现了Flink SQL化，那我们怎么去实现一个流式计算平台呢？ 二、Flink SQL 初探以及代码实现连接kafka 对数据进行处理写入mysqlpackage org.example; import org.apa

在 Flink 作业中，无论是 SQL 还是 JAR 模式，常常会直接或者间接地使用到状态（State）。当 Flink 进行快照时，用户定义的这些状态数据可以被保存在状态点中，以供后续的崩溃恢复。Flink 的状态分为 Operator State 和 Keyed State，而 Keyed State 又可以分为 ValueState、MapState、ListState、Aggregatin

背景众所周知，Vue.js 的核心思想是数据驱动 + 组件化，通常我们开发页面的过程就是在编写一些组件，并且通过修改数据的方式来驱动组件的重新渲染。在这个过程中，我们不需要去手动操作 DOM。然而在有些场景下，我们还是避免不了要操作 DOM。前端培训由于 Vue.js 框架接管了 DOM 元素的创建和更新的过程，因此它可以在 DOM 元素的生命周期内注入用户的代码，于是 Vue.js 设计并提供了

 Java代码的编译，大家都知道是将.java代码编译成.class文件，这个过程是我们常说的编译,也称为前端编译。实际上Java程序的编译和运行不仅仅是将代码编译成.class文件就可以的，因为机器无法直接运行.class文件，java培训还需要JIT或者解释器将.class文件转换成机器码，这个过程称为运行时编译。今天我们就来深入学习一下运行时编译器是怎么实现对Java代码的优化。类

JVM是Java虚拟机，它是一个虚构出来的计算机，可在实际的计算机上模拟各种计算机的功能。JVM有自己完善的硬件结构，例如处理器、堆栈和寄存器等，还具有相应的指令系统。JVM在整个JDK中处于最底层，负责与操作系统的交互。因此掌握JVM调优便显得尤为重要。在进行JVM调优介绍之前，让我们来简单介绍一下基础知识吧！1. 什么是垃圾？在C语言中，我们通过malloc和free来申请和释放内存；在C++

0. Owner、Group、Others、RootLinux 系统是一种多用户系统，它将文件访问者身份分为三种：文件所有者（Owner）当创建一个用户的时候，Linux 会为该用户创建一个主目录，路径为 /home/，我们可以使用 cd ~，快捷进入主目录。如果你想放一个私密文件，就可以放在自己的主目录里，然后设置只能自己查看。群组（Group）每个用户都有一个用

我还记得的在我刚学习flink的时候，B站的老师说过，Flink窗口的开始时间和结束时间和你想的不一样。那个时候我好像记得老师说过，flink的窗口大小会根据你的时间单位来进行修正。然后在现如今，很多人还是不是很了解窗口机制，以及watermark。更别提什么窗口什么时候，什么时候结束。所以呢，今天从大数据培训源码角度给大家普及一下窗口什么时候开始，什么时候结束。我们可以来编写一个简单的代码，来看

周一，情人节。你孑然一身，自己过。周二，元宵节。你孑然一身，自己过。一生之重，不过饱餐与被爱。一生所求，不过温饱与良人。周三，一个普通的日子。你孑然一身，但海哥陪你一起过！打怪升级涨姿势，不是节日胜似节日。成长的道路上，重要的不是你怎么走，而是，你和谁一起走。人生中一个关键的问题就是：解决和谁在一起的问题。你可以永远相信女足和海哥！海哥是一个什么样的男人？有的人去某巴克，必须带着苹果笔记本，而且不

1、Vue 3.0 性能提升主要是通过哪几方面体现的？1.响应式系统提升vue2在初始化的时候，对data中的每个属性使用definepropery调用getter和setter使之变为响应式对象。如果属性值为对象，还会递归调用defineproperty使之变为响应式对象。vue3使用proxy对象重写响应式。proxy的性能本来比defineproperty好，proxy可以拦截属性的访问、赋

 锁优化jvm 在加锁的过程中，会采用自旋、自适应、锁消除、锁粗化等优化手段来提升代码执行效率。自旋锁和自适应自旋现在大多的处理器都是多核处理器 ，如果在多核心处理器，java培训有让两个或者以上的线程并行执行，我们可以让一个等待线程不放弃处理器的执行时间。设置一个等待超时时间，看线程是否能够很快的释放锁，在等等待的这段时间可以执行一个空循环，让当前线程继续占用 CPU 的时间片。这就是

什么是Mybatis？1、Mybatis是一个半ORM（对象关系映射）框架，它内部封装了JDBC，开发时只需要关注SQL语句本身，不需要花费精力去处理加载驱动、创建连接、创建statement等繁杂的过程。程序员直接编写原生态sql，可以严格控制sql执行性能，灵活度高。2、MyBatis 可以使用 XML 或注解来配置和映射原生信息，java培训将 POJO映射成数据库中的记录，避免了几乎所有的

1. 用 primitives 填充数组假设我们想用给定值初始化一个长度为3的数组。array.fill() 方法可以用一个固定值填充一个数组中从起始索引到终止索引内的全部元素。再结合使用 Array(n)：const length = 3;const filledArray = Array(length).fill(0);filledArray; // [0, 0, 0]Array(length

 1.序篇废话不多说，咱们先直接上本文的目录和结论，小伙伴可以先看结论快速了解博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助： 背景及应用场景介绍：博主期望你能了解到，其实很多场景下实时数仓的建设都是随着离线数仓而建设的（相同的逻辑在实时数仓中重新实现一遍），因此能够在 flink sql 中复用 hive udf 是能够大大提高人效的。flink 扩展支持 hive 内置 udf：flink

分发模式描述了消费者任务如何连接到生产者任务。目前，Flink 中有两种分布模式：pointwise 和 all-to-all。当分布模式在两个顶点之间是逐点分布时，遍历所有边的计算复杂度为 O(n)。当分布模式为 all-to-all 时，遍历所有边的复杂度为 O(n 2 )，这意味着随着规模的增加，复杂度会迅速增加。 在 Flink 1.12 中，ExecutionEdge类用于存储

React内部最难理解的地方就是「调度算法」，不仅抽象、复杂，还重构了一次。可以说，只有React团队自己才能完全理解这套算法。既然这样，那本文尝试从React团队成员的视角出发，来聊聊「调度算法」。 什么是调度算法React在v16之前面对的主要性能问题是：当组件树很庞大时，更新状态可能造成页面卡顿，根本原因在于：更新流程是「同步、不可中断的」。为了解决这个问题，React提出Fibe