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皮皮鲁的AI星球

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Java/Scala 泛型快速入门教程
泛型(Generics)是强类型编程语言中经常使用的一种技术。很多框架的代码中都会大量使用到泛型,比如在Java中我们经常看到的:
PP鲁
2020-02-26
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聊聊Java/Scala的继承和多态
继承和多态是现代编程语言最为重要的概念。继承和多态允许用户将一些概念进行抽象,以达到代码复用的目的。本文用一些例子快速回顾一下Java/Scala的继承和多态。
PP鲁
2020-02-19
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Flink进阶教程:以flatMap为例,如何进行算子自定义
总结下来不难发现,使用Flink的算子必须进行自定义,自定义时可以使用Lambda表达式,也可以继承并重写函数类。本文将带大家阅读一些Flink源码,并提供具体的算子使用例子。
PP鲁
2020-01-14
7.2K1
Flink进阶教程:数据类型和序列化机制简介
几乎所有的大数据框架都要面临分布式计算、数据传输和持久化问题。数据传输过程前后要进行数据的序列化和反序列化:序列化就是将一个内存对象转换成二进制串,形成网络传输或者持久化的数据流。反序列化将二进制串转换为内存对象,这样就可以直接在编程语言中读写和操作这个对象。一种最简单的序列化方法就是将复杂数据结构转化成JSON格式。序列化和反序列化是很多大数据框架必须考虑的问题,在Java和大数据生态圈中,已有不少序列化工具,比如Java自带的序列化工具、Kryo等。一些RPC框架也提供序列化功能,比如最初用于Hadoop的Apache Avro、Facebook开发的Apache Thrift和Google开发的Protobuf,这些工具在速度和压缩比等方面与JSON相比有一定的优势。
PP鲁
2020-01-14
2.3K0
Flink算子使用方法及实例演示:union和connect
Flink的Transformation转换主要包括四种:单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习:
PP鲁
2019-12-27
6.7K7
Flink算子使用方法及实例演示:map、filter和flatMap
本文将对Flink Transformation中各算子进行详细介绍,并使用大量例子展示具体使用方法。Transformation各算子可以对Flink数据流进行处理和转化,是Flink流处理非常核心的API。如之前文章所述,多个Transformation算子共同组成一个数据流图。
PP鲁
2019-12-26
11K1
Flink零基础实战教程:股票价格数据流处理
之前的《万字长文深度解析WordCount程序》使用WordCount展示了Flink程序的基本结构,本文将以股票价格案例来演示如何使用Flink的DataStream API。通过本文,你可以学到:
PP鲁
2019-12-26
1.7K0
Flink Scala Shell:使用交互式编程环境学习和调试Flink
当前最著名的交互式编程环境莫属Jupyter Notebook了,程序员可以启动一个交互的Session,在这Session中编写代码、执行程序、获取结果,所见即所得。
PP鲁
2019-12-26
2.2K0
数据科学该学习哪门编程语言?Python,R还是Scala?
做数据科学,到底应该学习哪门编程语言呢?本文将从语言的特性、第三方库、公司使用情况来做一些分析。
PP鲁
2019-12-26
1K0
Flink 01 | 十分钟搭建第一个Flink应用和本地集群
上一篇文章中我对新一代大数据处理引擎Flink做了简单的介绍,包括:批量计算与流式计算的区别、流式计算引擎的重要性,以及Flink相比其他流式计算引擎的优势。因为Flink性能优秀,解决了之前流式计算引擎的痛点,非常适合电商促销、风险控制、异常检测、金融交易等领域,阿里、腾讯、华为、美团、滴滴等大公司为了保证业务的实时性,正在积极将Flink部署在生产环境。Flink是当前大数据界冉冉升起的新星。比起Hadoop和Spark,精通Flink技术的人才相对较少,因此,掌握Flink技术对于转行或跳槽的朋友来说显得越发重要。
PP鲁
2019-12-26
1.5K0
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