知识点综述： ---- C++ I/O： 在iostream头文件中定义 istream //通用输入流和其它输入流基类。 ostream //通用输出流和其它流基类。 iostream //通用输入输出流和其它输入输出流基类。 在fstream头文件中定义 ofstream //文件写操作 内存写入存储设备 ifstream //文件读操作，存储设备读区到内存中
C语言中不提供字符串类型，因此所谓的字符串不过是一组以’\0’结尾的字符序列。 C语言中通常以char型的数组来存储字符串，如下例：
C++中，输入是通过标准输入流（stdin）进行的，通常使用cin对象来实现。cin对象是istream类的实例，它提供了许多输入方法来读取不同类型的数据。
Json作为一种文件格式,可以作为配置文件使用.也可以作为网络传输使用. 而一些C/c++库.
近期我们遇到了一位客户提出的问题：MySQL 建表时，数据库表定义的字符集是 latin1，里面的数据是以 GBK 编码的方式写入的。当 Flink 的 JDBC Connector 在读取此维表时，输出数据的中文出现了乱码现象，如下图：
本文由Tide安全团队成员“爱上卿Ooo”首发于FreeBuf TideSec专栏：
一、简述普通参数、指定参数、默认参数、动态参数的区别 普通参数：就是放入一个形参，当放入实参时，需要按照顺序给形参值。 指定参数：放入实参时是指定的，不用按照顺序给形参，都能让形参获得相应的参数。 默认参数：在形参内指定一个参数，需要放在形参的最后面。当实参没有给值时，就默认是形参的值。 动态参数：格式：*args 和 **kwargs 前面一个保存为元组，后面一个保存为字典。 二、写函数，计算传入字符串中的【数字】、【字母】、【空格】和【其他】的个数 #!/bin/bash/env python # -*
流处理就是我们对流动的数据（无限的数据）进行处理，通常我们会提前设置好算子（也就是你的处理逻辑），当数据到达后对数据进行处理。
以上实例定义了变量 greeting，为字符串常量，它的类型为 String (java.lang.String)。
之前总结了C++的文件输出输入流的相关知识，通过介绍底层的streambuf缓冲区，从而与stringstream流(字符串流)联系了起来，本文就对此进行简单的介绍。
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我一开始想到的思路是针对10.0.3.193这种点分十进制的IP地址，将其转换成字符串，然后按照字符.进行分割，放入数组中，然后对数组中的4个数字进行位运算，最后进行组合。而对于167969729这种长整型的IP地址，进行位运算后依次得到点分十进制中的每一项，以8位进行右移运算。具体的代码如下：
一、 Storm的topology作业可以转化为Flink Job放到Flink上运行，需要修改Storm作业的代码。以wordcount为例，代码修改成可以在Flink上运行的作业后，如下：
我们所熟悉的输入输出操作分别是由istream(输入流)和ostream(输出流)这两个类提供的，为了允许双向的输入／输出，由istream和ostream派生出了iostream类。 类的继承关系见下图：
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早期，scala刚出现的时候，并没有怎么引起重视，随着Kafka和Spark这样基于scala的大数据框架的兴起，scala逐步进入大数据开发者的眼帘。scala的主要优势是它的表达性。
利用流，无需迭代集合中的元素，就可以提取和操作它们。这些管道通常被组合在一起，在流上形成一条操作管道。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
Flink是一个开源流处理框架，注意它是一个处理计算框架，类似Spark框架，Flink在数据摄取方面非常准确，在保持状态的同时能轻松地从故障中恢复。
Java 8 引入的一个重要的特性无疑是 Stream API。Stream 翻译过来是“流”，突然想到的是大数据处理有个流式计算的概念，数据通过管道经过一个个处理器（Handler）进行筛选，聚合，而且流都具有向量性，强调的是对数据的计算处理，而集合强调的是数据集。Stream可以看做是一个可操作的数据集序列，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。有点类似于数据库中的增删改查操作。十分高效而且易于使用。
Flink中的DataStream程序是对数据流进行转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。数据流的最初的源可以从各种来源(例如，消息队列，套接字流，文件)创建，并通过sink返回结果，例如可以将数据写入文件或标准输出。Flink程序以各种上下文运行，独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。 一，套接字流 下面举一个例子，该例子，数据来源是网络套接字，带窗口的流处理，窗口大小是5s，这些概念玩过spark Streaming应该都很清楚，我们后面也会给大家详细讲解。
有10000个队伍参加。经过工作人员认真负责的统计，本来已经统计好了这一万个队伍的分数和排名，并按照排名从高到低依次进行了编号（从1到10000）但是由于一个非常偶然的因素，导致其中三个编号的数据丢失，而且剩余编号的顺序也全被打乱了。 你需要编写一个程序，根据还保留的统计数据，来判断哪些编号的数据丢失了，并将这些编号按照从小到大的顺序重新拼接为一个新数字，然后计算这个新数字除以11的余数。如丢失了编号为41、17、25的数据，则最后你需要返回的结果是172541除以11的余数。
学习zepto.js(对象方法)[4] 今天说说那一套获取元素集合的一些方法: ["children", "clone", "closest", "contents", "empty", "eq", "filter", "find", "first", "get", "has", "last", "not", "parent", "parents", "siblings"] children: 获取对象的所有匹配的直接子元素. 参数为可选的一个选择器.如果不填则是所有子节点,否则为
在 ArchSummit 2023 北京站上，字节跳动刘浩杨分享了《字节跳动超大规模 Metrics 数据采集的实践和探索》，他从字节跳动可观性平台的建设入手，讨论了字节跳动数据采集所面临的问题和挑战，介绍了在数据采集方面的内核优化和工程实践，为许多在数据采集方面的企业提供了可落地的参考思路，本文为分享文章整理～
如果你已习惯了<stdio.h>风格的转换，也许你首先会问：为什么要花额外的精力来学习基于<sstream>的类型 转换呢？也许对下面一个简单的例子的回顾能够说服你。假设你想用sprintf()函数将一个变量从int类型转换到字符串类型。为了正确地完成这个任 务，你必须确保证目标缓冲区有足够大空间以容纳转换完的字符串。此外，还必须使用正确的格式化符。如果使用了不正确的格式化符，会导致非预知的后果。下面 是一个例子：
摘要：本文整理自阿里云开发工程师耿飙&阿里云开发工程师胡俊涛，在 FFA 实时风控专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：
C++的IO操作是基于字节流，并且IO操作与设备无关，同一种IO操作可以在不同类型的设备上使用。
前几天写了一篇StringBuilder与TextWriter二者之间区别的文章（链接）。当时提了一句没有找到相关源码，于是随后有很多热心人士给出了相关的源码链接（链接），感谢大家。这几天抽了点时间查看了下StringBuilder是如何动态构造字符串的，发现在.NET Core中字符串的构建似乎和我原先猜想的并不完全一样，故此写了这篇文章，如有错误，欢迎指出。
数据在计算机科学中起着至关重要的作用，而其处理方式也不断演进。Java Stream流就是一种新的处理数据的思维方式，它引入了流式思想，使数据的处理变得更加优雅和高效。本文将深入讨论Java Stream流，包括流的基本概念、使用步骤、获取流的方式、中间操作方法以及终结操作方法。通过本文的学习，读者将能够更好地理解和利用Stream流进行数据处理。
Flink 执行模式分为两种，一个是流处理、另一个是批处理。再选择好执行模式后，为了开始编写Flink程序，需要根据需求创建一个执行环境。Flink目前支持三种环境的创建方式：
在本指南中，我们将从头开始，从设置Flink项目到在Flink集群上运行stream分析程序。
使用 Flink 编写处理逻辑时，新手总是容易被林林总总的概念所混淆，本文将逐步解密 Flink 的类型和序列化机制。
给你一个字符串数组 words ，数组中的每个字符串都可以看作是一个单词。请你按 任意 顺序返回 words 中是其他单词的子字符串的所有单词。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将您详细介绍如何使用自定义标量函数（UDF），对随机产生的数据进行处理后存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Ocea
关于关联分析，也就是关联挖掘，是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。
Flink 的类型系统源码位于 org.apache.flink.api.common.typeinfo 包，让我们对图 1 深入追踪，看一下类的继承关系图：
就是说, 我们对待处理列表, 正常我们处理它 需要 先对其进行map操作, 然后再进行flatten操作 这样两步操作才可以得到我们想要的结果.
字符流继承自InputSteamReader和OutputStreamWriter
C++标准库中的<sstream>提供了比ANSI C的<stdio.h>更高级的一些功能，即单纯性、类型安全和可扩展性。在本文中，我将展示怎样使用这些库来实现安全和自动的类型转换。
string类型是C语言中char *类型的一种更便利的实现。使用这个类型，不用再去刻意考虑内存的事儿。在做快速开发的时候，string对象提供的便利，还是相当出色的。然而，在这儿提醒一下：string类型很有可能成为一个工程效率问题的根源，产品级别的应用当中，应该尽量避免在深层循环嵌套中使用string类型。 除size()外，另外两个string常用的方法是find和substr。在下面的代码当中： string str = “aaaaddddssdfsasdf”; size_t pos = str.find(“ssdf”, 3); //用if(pos == string::npos) 用来判断是否找到子串。 string str2 = str.substr(pos, 5); find函数从str的第3个位置查起，找到ssdf这个子串后，返回子串的位置。而substr函数从pos位置开始，截取5个字符，赋值给str2。也就是说，str2之后的内容将是ssdfs。 stringstream是字符串流，经常被我用来作数据切分或者类型转化。一个经常被我用到的函数如下： string i2s(int i, int len = 0) { stringstream ss; ss << setw(len) << setfill(‘0’) << i; return ss.str(): } 以i2s(7, 3)形式调用这个函数，返回的结果是字符串007。我通常在循环里，这样产生或者遍历一些文件。
这两种方式在Python2和Python3中都适用，百分号方式是Python一直内置存在的，format方式为近期才出来的。
1. 从本地集合获取数据 import org.apache.flink.api.scala._ /** * author: YangYunhe * date: 2019/8/3 18:59 * description: 从本地集合中获取数据 */ object CollectionSource { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvir
File类，文件和目录的抽象表示，创建，删除，获取，判断，遍历，大小。在使用过程中特别注意大小写对文件的影响或者一些异常。 pathSeparator路径分割符（静态成员变量）等，用于兼容各种路径分隔符在不同操作系统下。路径添加转义符号\\。 构造方法传入路径获取该文件或文件夹（无所谓存在与否），获取对象。传入父路径和子路径，获取文件或文件夹。构造方法传入文件对象父路径和子路径。 getAbsolutePath方法，getPath方法，getName方法，length方法获取文件大小（字节为单位）。list方法获取所有子文件和目录（String数组），listFiles方法获取文件和目录（File数组） exists判断文件或文件夹存在性，isDirectory是目录，isFile是文件。createNewFile创建空文件，delete删除文件或目录，mkdir创建单级文件夹，mkdirs创建多级文件夹。 listFiles方法传入过滤器 FileFilter用于过滤文件（File）的接口，其中的accept方法，用于测试路径名是否包含。自定义过滤器。 FilenameFilter用于过滤文件名接口，其中accept方法，测试文件名是否包含在列表中。
域安TEAM隶属于 渗透攻击红队 ，是一支集各个厂商攻击手的专业红队，专注于安全研究、红队培训以及渗透案例分析。文章将会不定时更新，请勿利用文中相关技术从事非法测试，如因此产生的一切不良后果与文章作者和本公众号无关！
这里所代指的字典是Python中的样子，本节内容我们将通过使用Boost中自带的Tokenizer分词器实现对特定字符串的切割功能，使用Boost Tokenizer，可以通过构建一个分隔符或正则表达式的实例来初始化tokenizer。然后，可以使用该实例对输入字符串进行划分。tokenizer将在输入字符串中寻找匹配输入模式的标记，并将其拆分为单独的字符串。
Wikipedia Edit Stream是Flink官网上的经典demo，功能是实时处理来自维基百科的消息，消息的内容是当前每个用户对维基内容的操作，地址是：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.2/quickstart/run_example_quickstart.html
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