言归正传，接下来就介绍一下如何使用Storyboard来预览UI在不同那个分辨率屏幕上的运行效果，这就很好的避免了每次调整约束都要Run一下才能看到不同平面上运行的效果，今天的博客就来详述一下如何使用Storyboard...来进行Preview运行效果。...一、创建工程添加测试使用的UIImageView 创建一个测试工程，在ViewController上添加4个不同尺寸的UIImageView, 并且添加上不同的约束，最后添加上不同的文艺小清新的图片...，最终Storyboard上的控件和约束如下所示。...三、添加预览设备 1.双击上面加号的按钮回出现预览窗口，在预览窗口左下方有一个加号按钮，通过加号按钮你可以添加不同尺寸的屏幕进行预览，从3.5到iPad应有尽有，添加是的截图如下所示。
我用Scala程序演示了前者，它将一些GraphX数据输出为RDF，然后显示一些在该RDF上运行的SPARQL查询。...在将美国国会图书馆标题表的RDF(文件)读入GraphX图表并在skos上运行连接组件(Connected Components)算法之后，下面是我在输出开头发现的一些分组： "Hiding places...，比如，如果我汇总了两个来自不同来源的不使用所有相同属性来描述的人员数据这些人员的。...在让程序正常运行一小部分数据之后，我把它运行在我从国会图书馆下载的有7,705,147三元组的1 GB的" subject-skos-2014-0306.nt"文件上。...其他在您的RDF数据上运行GraphX算法 除连接组件(Connected Components)之外的其他GraphX算法有Page Rank和Triangle Counting。
优点： 清晰简洁，易于理解和阅读； 与计算引擎解耦，SQL 与计算引擎及其版本是解耦的，在不同的计算引擎之间迁移业务逻辑不需要或极少需要去更改整段 SQL。...■ 性能调优 回撤流优化； 内联 UDF，如果相同的 UDF 既出现在 LogicalProject 中，又出现在 Where 条件中，那么 UDF 会进行多次调用。...将逻辑执行计划中重复调用的 UDF 提取出来，将该 UDF 的执行结果进行缓存，避免多次调用； ■ Bucket Join 流表维表 Join 中存在数据冷启动问题，如果 Flink 任务在启动时大量加载外部数据...如上图中的 SQL 案例，总的窗口大小是一秒，且每 0.2 秒触发一次，所以在窗口内会触发 5 次窗口计算。且下一次的输出结果是基于上一次结果进行累计计算。...在实际的生产过程中，一个窗口相同 Key 值在多次触发窗口计算后输出的结果是一样的。对于下游来讲，对于这种数据是没必要去重复接收的。
文章目录 一、打印 Android 中当前运行的 Activity 任务栈信息 二、Activity 任务栈信息分析 三、Activity 在相同 Stack 的不同 Task 情况 一、打印 Android...中当前运行的 Activity 任务栈信息 ---- 使用如下命令 , 打印 Android 手机中的 Activity 栈 : adb shell dumpsys activity activities...; 三、Activity 在相同 Stack 的不同 Task 情况 ---- 默认状态下 , 同一个应用启动的两个 Activity 都在相同 Stack 的相同 Task 中 , 但是如下情况会出现...Activity 在相同 Stack 的不同 Task 中 ; 参考 【Android 应用开发】Activity 任务亲和性 taskAffinity 设置 ( taskAffinity 属性 )...singleTask 启动模式 , 则新启动的 Activity 放在另一个 Task 中 ; 注意 : 两个 Activity 虽然在不同的 Task 任务中 , 但还是在相同的 Stack 栈中
---- 到目前为止，我们都假设所有的业务逻辑都位于应用本身，应用通过与 DBMS 通过多次通信，来达到最终业务目的，如下图所示： 这种做法有两个坏处： 多个 RTT，更多延迟 不同的应用无法复用查询逻辑...Types Views 注意：将业务逻辑嵌入 DBMS 中也有坏处，比如不同版本的应用依赖于不同版本的 Stored Procedures 等，后期将增加 DBMS 的运维成本，因此这种做法也有其劣势...：返回一张数据表 UDF 函数计算的定义可以通过两种方式： SQL Functions External Programming Languages ---- SQL Functions SQL Functions..."change notification"通常可以与触发器（trigger）链接在一起，以便在发生变更时传递通知。 在SQL标准中，这种机制通常被称为"LISTEN + NOTIFY"。...与普通视图不同，物化视图实际上存储了视图的结果集，而不是每次查询时动态生成。这使得物化视图能够在查询时更快地返回结果，因为它们避免了每次查询都执行复杂的计算。
前言 想要在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序，实现更高效的资源利用吗？...通过本文，您可以轻松掌握在群晖NAS上安装虚拟机的方法，以及使用Virtual Machine Manager进行虚拟机管理和网络设置的技巧。...在VMM中，单击左侧导航栏中的“网络”选项卡，然后单击“创建”。在弹出窗口中，输入名称和描述，选择适当的IP地址和子网掩码，然后单击“应用”。 步骤4：创建虚拟机 在VMM中创建虚拟机非常简单。...总结 通过以上步骤，您可以在群晖NAS上成功安装和运行虚拟机，使您的资源利用更加高效。当然，由于每个人的需求都不同，所以具体的虚拟机配置和设置可能会有所不同。...但是，本文提供的教程和流程应该可以帮助您入门，快速掌握群晖NAS上安装虚拟机的方法。
触发器是一种特殊类型的存储过程，它在表上的特定事件发生时自动执行。触发器可以在 INSERT、UPDATE 或 DELETE 操作之前或之后触发。 为什么不常使用？...复杂性增加：触发器可以使数据库逻辑变得复杂和难以理解，尤其是在多个触发器相互影响的情况下。...代码实例 在 MySQL 中实现表分片通常需要结合应用程序代码，这里展示一个简单的逻辑分片示例，将用户数据按用户 ID 的奇偶性分片： -- 创建两个用户表 CREATE TABLE users_odd...用户定义函数（UDFs）是由用户创建的函数，可以在 SQL 查询中调用。UDFs 允许用户扩展 SQL 语言，添加自定义的计算和逻辑。 为什么不常使用？...多表更新允许在单个 SQL 语句中同时更新多个表。这对于需要同步更新多个相关表的数据场景非常有用。 为什么不常使用？ 复杂性：多表更新的语法和逻辑较为复杂，容易引起错误。
具体来说，我们把更新Redis的逻辑放到MySQL中去做，即定义一个触发器Trigger，监听CRUD这些操作，当操作发生后，调用对应的UDF函数，远程写回Redis，所以业务逻辑只需要负责更新MySQL...通过MySQL触发器刷新Redis 在上一节的基础上，我们想让MySQL在增删改查的时候自动调用UDF，还需要借助MySQL触发器。触发器可以监听INSERT、UPDATE、DELETE等基本操作。...表示触发器的程序体，可以是一句SQL语句或者调用UDF。...比如改成$： mysql> DELIMITER $ 我们开始定义一个触发器，监听对Student表的插入操作，Student表在上一篇文章中创建的，可以查看上一篇文章。...当然UDF毕竟是通过插件的形式运行在MySQL中的，并没有过多的安全干预，一旦插件发生致命性崩溃，有可能MySQL也会挂，所以在编写UDF的时候需要非常谨慎！
语法问题：flink sql 语法其实是和其他 sql 语法基本一致的。基本不会产生语法问题阻碍使用 flink sql。但是本节要介绍的 tumble window 的语法就是略有不同的那部分。...tumble window 是聚合（group by）语义，聚合在 sql 标准中的数据处理逻辑是多条输入，在窗口触发时就输出一条数据的语义。...by key 粒度去处理数据，就会出现数据准确性问题，举例：比如两个 source 都来相同 id 的数据，在去重时，按照 group by key 去重就会导致这个 user_id 在两个算子上都计算一次...（flink 1.13.2）原理： 关于 sql 开始运行的机制见上一节详述。 此处只介绍相比前一节新增内容。可以看到上述代码的具体 transformation 如下图。...15 16 4.4.2.local agg udf 逻辑 其实 local agg 的处理逻辑很简单，基本和上节说的 1.12 实现一致。
RocketMQ Streams 简介 1）首先，它是一个 Lib 包，启动即运行，和业务直接集成； 2）然后，它具备 SQL 引擎能力，兼容 Blink SQL 语法，兼容 Blink UDF/UDTF...main 方法就可以运行，在正式环境下最多依赖消息队列和存储（其中存储是可选的，主要是为了分片切换时的容错）。...相同的业务可以写成相同的 Namespace。...主要是创建 Source，然后这个程序运行起来，最终的结果就是在原始的消息里面会加"--"，然后把它打印出来。...RocketMQ Streams Window 实现方式： 1）支持滚动、滑动和会话窗口，支持事件时间和自然时间（消息进入算子的时间）； 2）支持 Emit 语法，可以在触发前或触发后，每隔 n 段时间
在计算环节，通过 FlinkSQL 结合 UDF 的方式来实现业务逻辑的流批统一计算，此外平台会提供大量的公用 UDF，同时也支持用户上传自定义 UDF。...在运行时通过 connector 创建流表和批表的时候，逻辑表中的字段会通过映射关系被替换成实际的字段。 在产品端，我们可以给逻辑表分别绑定流表和批表，通过拖拽的方式来指定字段之间的映射关系。...可以通过在定义维表 DDL 时指定 lookup.hash.enable=true 来开启这个功能。 我们对于 forward、rebalance、哈希三种方式开启缓存，进行了相同场景的性能测试。...主表一亿条数据去 join 维表的 1 万条数据，在不同的计算资源下，rebalance 相较于原生的 forward 方式有数倍的性能提升，而哈希相较于 rebalance 的方式又有数倍的性能提升，...而且，在相同的数据量下，批任务的执行时间缩短了 20%~30%。
自定义函数（UDF）是一种扩展开发机制，可以用来在查询语句里调用难以用 SQL 进行 直接 表达的频繁使用或自定义的逻辑。...SQL UDF 体系提供的基类，每种 UDF 实现都有不同的基类 实现 UDF 执行逻辑函数，不同类型的 UDF 需要实现不同的执行逻辑函数 注意 UDF 入参、出参类型推导，Flink 在一些基础类型上的是可以直接推导出类型信息的...这样的话就不用重载那么多的函数，可以直接使用一个 eval 函数实现不同的处理逻辑，返回不同类型的结果 ⭐ 多个 eval 方法的返回结果类型都是相同的，我们懒得写多次 @DataTypeHint 那么就可以使用...如果直接能用已经开发好的 hive udf，则不用将相同的逻辑迁移到 flink udf 中，并且后续无需费时费力维护两个 udf 的逻辑一致性。 ⭐ 实时和离线的需求都是新的，需要新开发。...⭐ 其实此种优化很少使用，因为大家直接自己按照分桶的写法自己就可以写了，而且最后生成的算子图和自己写的 SQL 的语法也能对应的上 5.4.4.去重 filter 子句 ⭐ 问题场景：在一些场景下，用户可能需要从不同维度计算
Row 日志中会记录成每一行数据被修改的形式，然后在 slave 端再对相同的数据进行修改。...因为 MySQL 对于 alter table 之类的表结构变更语句的处理方式是整个表的每一条记录都需要变动，实际上就是重建了整个表。那么该表的每一条记录都会被记录到日志中。 2....slave 在复制的时候 SQL 进程会解析成和原来 master 端执行过的相同的 SQL 再次执行。...其他参考信息 除以下几种情况外，在运行时可以动态改变 binlog 的格式： 1. 存储流程或者触发器中间； 2. 启用了 NDB； 3....只会写一次，这会导致频繁发生 binlog 的写并发请求； UDF 产生的大 BLOB 值会导致复制变慢； 不能从 binlog 中看到都复制了写什么语句(加密过的)； 当在非事务表上执行一段堆积的
sql使用sql，除了udf之外，可以获得所有业务逻辑，更容易定位-sql编辑器直接支持语法校验等。...特殊数据的格式，无法通过上面三种格式解析，需要在ddl定义schema的时候使用一个字段，然后在dml中使用自定义udf解析。 ? udf扩展优化： a....双流join： 比如在滴滴内部场景，订单监控，业务上是三个表，采集后是三条流，由于滴滴内部只需要关心最新的数据，而社区的join，重复的key会产生重复数据，所以滴滴内部内置了自定义的双流join实现，...将两条流数据存储到带ttl的state里，假如存在相同的key有多条数据，比如订单重复数据，新的订单数据覆盖掉相同key的老订单数据即可。...ide支持 sql编辑器，支持常用的sql开发模板和udf库，同时支持sql语法检测及智能提示。
Row 日志中会记录成每一行数据被修改的形式，然后在 slave 端再对相同的数据进行修改。...slave 在复制的时候 SQL 进程会解析成和原来 master 端执行过的相同的 SQL 再次执行。...其他参考信息 除以下几种情况外，在运行时可以动态改变 binlog 的格式： . 存储流程或者触发器中间； . 启用了 NDB； . ...； 存储函数(不是存储流程 )在被调用的同时也会执行一次 NOW() 函数，这个可以说是坏事也可能是好事； 确定了的 UDF 也须要在从服务器上执行； 数据表必须几乎和主服务器保持一致才行，否则可能会导致复制出错...； 不能从 binlog 中看到都复制了写什么语句(加密过的)； 当在非事务表上执行一段堆积的 SQL 语句时，最好采用 statement 模式，否则很容易导致主从服务器的数据不一致情况发生； 另外，
2、Spark SQL 的特点： （1）和 Spark Core 的无缝集成，可以在写整个 RDD 应用的时候，配合 Spark SQL 来实现逻辑。 ...4、你可以通过将 DataFrame 注册成为一个临时表的方式，来通过 Spark.sql 方法运行标准的 SQL 语句来查询。...2、你需要将一个 DF 或者 DS 注册为一个临时表。 3、通过 spark.sql 去运行一个 SQL 语句，在 SQL 语句中可以通过 funcName(列名) 方式来应用 UDF 函数。...// 对于相同的输入一直有相同的输出 override def deterministic: Boolean = true // 用于初始化你的数据结构 override def...（3）需要通过 spark.sql 去运行你的 SQL 语句，可以通过 select UDAF(列名) 来应用你的用户自定义聚合函数。
用户自定义函数可以在 Spark SQL 中定义和注册为 UDF，并且可以关联别名，这个别名可以在后面的 SQL 查询中使用。...以下示例代码使用 SQL 别名为 CTOF 来注册我们的转换 UDF，然后在 SQL 查询使用它来转换每个城市的温度。...例如，Python UDF（比如上面的 CTOF 函数）会导致数据在执行器的 JVM 和运行 UDF 逻辑的 Python 解释器之间进行序列化操作；与 Java 或 Scala 中的 UDF 实现相比...该程序代码中，在触发计算行数动作之前，需要设置缓存代码，这样在执行计算行数行为的时候进行缓存数据，缓存后再运行计算行数。 51....说说RDD和DataFrame和DataSet的关系 这里主要对比 Dataset 和 DataFrame，因为 Dataset 和 DataFrame 拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同
帮大家至少能够熟悉在 flink sql 程序运行时知道 flink 程序在干什么。...tumble window 是聚合（group by）语义，聚合在 sql 标准中的数据处理逻辑是多条输入，在窗口触发时就输出一条数据的语义。...（flink 1.12.1）原理： 关于 sql 开始运行的机制见上一节详述。 此处只介绍相比前一节新增内容。可以看到上述代码的具体 transformation 如下图。...下面这段处理逻辑是在 flink TM 运行时开始执行的，包括窗口算子资源的初始化以及运行逻辑。就到了正式的数据处理环节了。 窗口算子 Task 运行。 27 窗口算子 Task 初始化。...35 判断记录的具体类型，然后执行不同的逻辑。 36 来看看处理一条数据的 processElement 方法逻辑，进行 acc 处理。
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