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Python中使用deepdiff对比json对象时，对比时如何忽略数组中多个不同对象的相同字段

最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...那么如果数据量比较大的话，单条对比查询数据效率比较低，因此，肯呢个会调用接口进行批量查询，然后将数据转成[{}，{}，{}]的列表形式去进行对比，那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录...，终于又给我找到了，针对这种情况，可以使用exclude_regex_paths去实现： 时间有限，这里就不针对deepdiff去做过多详细的介绍了，感兴趣的小伙伴可自行查阅文档学习。

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深入理解javascript中的继承机制（3）属性复制对象之间的继承深复制原型继承原型继承与属性复制的混合使用

属性复制 下面我们就实现这样一种继承方式，将父亲的原型对象的属性全部复制到子对象的原型属性中 function extend2(Child, Parent) { var p = Parent.prototype...同时我们还要切记一点，我们实现的是浅复制，也就是直接复制的值，这样的话： ** 只有对于那些由原始数据类型构成的属性，才会被重复，那些对象的引用，只会复制引用，指向的还是同一个对象 ** 下面我们使用上面实现的...对象之间的继承 extend2中，我们都是以构造器创建对象为基础的，我们将原型对象中的属性一一拷贝给子原型对象，而这两个原型本质上也是对象。现在我们考虑不通过原型，直接在对象之间拷贝属性。...深复制 前面介绍的复制的方法都是浅复制，也就是只对于原始数据类型的属性会复制出副本，而对于引用类型的对象则只是复制出引用。这样造成的问题就是，当操作新对象时，可能会无意识的覆盖改变旧对象。...原型继承与属性复制的混合使用 我们知道实现继承就是将已有的功能归为所有，我们在new一个新对象的时候，应该继承于现有对象，然后再为其添加额外的属性与方法。

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为什么mapPartition比map更高效

它把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到与元素个数相同的数组流。然后返回这个新数据流。...该函数将分区作为“迭代器”，可以产生任意数量的结果。每个分区中的元素数量取决于并行度和以前的operations。...不同任务之间的每个（远程）网络连接将在 Flink 的网络栈中获得自己的 TCP 通道。...因为如果逐个发送会降低每个记录的开销并带来更高的吞吐量，所以为了取得高吞吐量，TaskManager的网络组件首先从缓冲buffer中收集records，然后再发送。...对于runtime来说，map操作会多出54次用户函数调用。 如果用户业务中需要频繁创建额外的对象或者外部资源操作，mapPartition的优势更可以体现。

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Activiti 工作流框架中的任务调度！工作流框架中的任务流程元素详解，使用监听器监听任务执行

元素 用法和humanPerformer元素类似,需要指定表达式中的每个项目是人员还是群组 ......() 会作用于名为split的bean上.这个对象会被解析为流程对象和spring环境中的对象 实现 要在流程执行中实现一个调用的类,这个类需要实现org.activiti.engine.delegate.JavaDelegate...这个行为会把变量复制成名称相同的Camel属性 在返回时,无论选择什么行为,如果camel消息体是一个map,每个元素都会复制成一个变量.否则整个对象会复制到指定名称为camelBody的变量中 @Override...camel规则中 ,流程实例ID会复制到Camel的名为PROCESS_ID_PROPERTY的属性中,后续可以用来关联流程实例和Camel规则,也可以在camel规则中直接使用 Activiti中可以使用三种不同...子元素 可以使用子元素中直接指定一个数字 也可以使用子元素中结果为整数的表达式 另一个方法是通过子元素,设置一个类型为集合的流程变量名.对于集合中的每个元素,都会创建一个实例.也可以通过子元素指定集合

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Flink 的生命周期怎么会用到这些?

Function的每个实例都有一个RuntimeContext对象，在RichFunction中通过getRunctionContext()可以访问该对象。...二、数据流元素 数据流元素在Flink中叫做StreamElement，有数据记录StreamRecord,延迟标记LatencyMarker、Watermark、流状态标记StreamStatus...在执行层面，4种数据流元素都被序列化成二进制数据，形成混合的数据流，在算子中将混合数据流中的数据流元素反序列化出来。...延迟双流Join 在流式数据里，数据可能是乱序的，数据会延迟到达，并且为了提供处理效率，使用小批量模式计算，而不是每个事件触发一次Join计算。...StreamParitioner是Flink中的数据流分区抽象接口，决定了在实际运行中的数据流分发模式。 自定义分区 使用用户自定义分区函数，为每一个元组选择目标分区。

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Flink实战(五) - DataStream API编程

1 概述 Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。 最初从各种源（例如，消息队列，套接字流，文件）创建数据流。...使用该pathFilter，用户可以进一步排除正在处理的文件。 实现： 在引擎盖下，Flink将文件读取过程分为两个子任务 目录监控 数据读取 这些子任务中的每一个都由单独的实体实现。...每个字段的值来自对象的toString（）方法。 print()/ printToErr() - 在标准输出/标准错误流上打印每个元素的toString（）值。...这意味着并非所有发送到OutputFormat的数据元都会立即显示在目标系统中。此外，在失败的情况下，这些记录可能会丢失。...要将流可靠，准确地一次传送到文件系统，请使用flink-connector-filesystem。此外，通过该.addSink(…)方法的自定义实现可以参与Flink的精确一次语义检查点。

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Flink 内核原理与实现-应用

初始化Stream执行环境 这是必须要做的，读取数据的API依赖于该执行环境。 配置参数 读取到的参数可以是执行环境参数或者业务参数。这些参数会覆盖flink.conf中默认的配置参数。...每个DataStream都有一个Transformation对象，表示该DataStream从上游的DataStream使用该Transformation而来。...KeyBy 将数据流元素进行逻辑上的分组，具有相同Key的记录将被划分到同一组。KeyBy()使用Hash Partition实现。...Aggregation 渐进聚合具有相同Key的数据流元素，以min和minBy为例，min返回的是整个KeyedStream的最小值，按照Key进行分组，返回每个组的最小值。...每个旁路输出数据流可以有自己的下游处理逻辑。 旁路输出数据流的数据类型可以与上游数据流不同，多个旁路输出数据流的数据类型也不必相同。

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《基于Apache Flink的流处理》读书笔记

（key）来维护和访问的        key相同的数据所能访问的状态        KeyedState只能在键控流中使用主要有4种：        ValueState：将状态表示为单个的值        ...Union：合并两条或多条类型相同的DataStream，生成一条新的类型相同的DataStream        Connect：接收一个DataStream并返回一个ConnectedStream对象...        grobal：将输入流中的所有事件发往下游算子的第一个并行任务十三、KeyedProcessFunction         作用于KeyedStream上，使用非常灵活，该函数会针对流中每条记录调用一次...15.2基于窗口的Join        基于窗口的Join原理是：将两条流输入流中的元素分配到公共窗口中并且在窗口完成时进行Join。具体的做法是：通过窗口分配器将2条流中的事件分配到公共的窗口内。...当公共的窗口触发计算时，算子会遍历2个输入中元素的每个组合去调用JoinFunction。

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全网最全系列 | Flink原理+知识点总结（4万字、41知识点，66张图）

Evictor 主要用来遍历窗口中的元素列表，并决定最先进入窗口的多少个元素需要被移除。剩余的元素会交给用户指定的函数进行窗口的计算。...Flink为每个键值维护一个状态实例（即一个分组有一个状态，分组间的状态是隔离的，与是否在一个slot无关），并将具有相同键的所有数据，都分区到同一个算子任务中，这个任务会维护和处理这个key对应的状态...广播状态（MapState集合），保存在TaskManage内存中，而TaskManage是个JVM进程，所以在堆内存中，如果数据过大，会占用过多堆内存， 广播状态（广播流）会应用到另一条流的每个算子上...Barrier 会周期性地注入数据流中，作为数据流的一部分，从上游到下游被算子处理。 Barrier 会严格保证顺序，不会超过其前边的数据。...，task之间如何将多个符合条件的节点 chain 在一起作为一个节点，这些还是不能直观的展示给我们，所以为了直观地观察一个流处理程序的执行，Flink还需要将逻辑流图转换为作业图 JobGraph，提交给

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Flink学习笔记

基于集合： fromCollection(Seq) #用 Java.util.Collection 对象创建数据流，集合中的所有元素必须属于同一类型； fromCollection(Iterator...指定迭代器返回的元素的数据类型； fromElements(elements: _*) #从给定的对象序列创建数据流。...每个字段的值来自对象的 toString() 方法。 print() / printToErr()：在标准输出/标准错误流上打印每个元素的 toString() 值。...上图中的组件都位于一个算子（window operator）中，数据流源源不断地进入算子，每一个到达的元素都会被交给 WindowAssigner，WindowAssigner 会决定元素被放到哪个或哪些窗口...类型，也就是必须满足相同窗口中，每个Stream都有Key，且key相同才能完成关联操作并输出结果； 状态和容错 有状态计算是Flink重要特性，其内部存储计算产生的中间结果并提供给后续的Function

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全网最详细4W字Flink全面解析与实践(上)

KeyBy DataStream → KeyedStream 根据数据流中指定的字段来分区，相同指定字段值的数据一定是在同一个分区中，内部分区使用的是HashPartitioner。...请注意，与其他一些数据处理框架中的 Union 操作相比，例如 Spark 中的 Union 会根据某些条件去除重复的元素，Flink 的 Union 行为更接近于数学上的集合联合理论。...processElement()用于处理主流中的每个元素，并检查该元素是否存在于广播状态中。如果是，则输出一个字符串，表明匹配成功。...而processBroadcastElement()则用于处理广播流中的每个元素，并将其添加到广播状态中。 注意：在分布式计算环境中，每个并行实例都会接收广播流中的所有元素。...然后，它使用 Forward 策略将这个数据流送入一个 MapFunction 中，该函数将每个数字平方。然后，它打印出结果。

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【Flink】【更新中】状态后端和checkpoint

下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能： 数据流中的数据有重复，我们想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根据已流入过的数据来判断去重。...检查输入流是否符合某个特定的模式，需要将之前流入的元素以状态的形式缓存下来。比如，判断一个温度传感器数据流中的温度是否在持续上升。...Flink的一个算子有多个子任务，每个子任务分布在不同实例上，我们可以把状态理解为某个算子子任务在其当前实例上的一个变量，变量记录了数据流的历史信息。...Keyed State Flink 为每个键值维护一个状态实例，并将具有相同键的所有数据，都分区到同一个算子任务中，这个任务会维护和处理这个key 对应的状态。...当初始化好状态对象后，我们通过 isRestored() 方法判断是否从之前的故障中恢复回来，如果该方法返回 true 则表示从故障中进行恢复，会执行接下来的恢复逻辑。

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全网第一 | Flink学习面试灵魂40问答案！

，并返回为true的元素 keyBy DataSteam --> DataStream：逻辑地将一个流拆分成不相交的分区，每个分区包含具有相同key的元素，在内部以hash的形式实现的。...当程序执行，Flink自动将文件或者目录复制到所有taskmanager节点的本地文件系统，仅会执行一次。...Flink中的算法（如 sort/shuffle/join）会向这个内存池申请MemorySegment，将序列化后的数据存于其中，使用完后释放回内存池。默认情况下，池子占了堆内存的70% 的大小。...以sort为例:首先，Flink会从MemoryManager中申请一批 MemorySegment，用来存放排序的数据。 ? 这些内存会分为两部分，一个区域是用来存放所有对象完整的二进制数据。...排序会先比较 key 大小，这样就可以直接用二进制的 key 比较而不需要反序列化出整个对象。

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全网最详细4W字Flink入门笔记（中）

按键分区窗口和非按键分区窗口在Flink中，数据流可以按键分区（keyed）或非按键分区（non-keyed）。按键分区是指将数据流根据特定的键值进行分区，使得相同键值的元素被分配到同一个分区中。...这样可以保证相同键值的元素由同一个worker实例处理。只有按键分区的数据流才能使用键分区状态和计时器。非按键分区是指数据流没有根据特定的键值进行分区。...这种情况下，数据流中的元素可以被任意分配到不同的分区中。在定义窗口操作之前，首先需要确定，到底是基于按键分区（Keyed）来开窗，还是直接在没有按键分区的DataStream上开窗。...然后，它定义了一个5秒的时间窗口，并使用reduce方法对每个窗口内的数据进行聚合操作。在这个例子中，聚合操作是将具有相同key（即f0相同）的元素的第二个元素（f1）相加。...然后，它定义了一个5秒的翻滚事件时间窗口，并使用aggregate方法对每个窗口内的数据进行聚合操作。在这个例子中，聚合操作是计算具有相同key（即f0相同）的元素的第二个元素（f1）的平均值。

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全网最详细4W字Flink入门笔记（下）

按键分区窗口和非按键分区窗口 在Flink中，数据流可以按键分区（keyed）或非按键分区（non-keyed）。按键分区是指将数据流根据特定的键值进行分区，使得相同键值的元素被分配到同一个分区中。...这样可以保证相同键值的元素由同一个worker实例处理。只有按键分区的数据流才能使用键分区状态和计时器。 非按键分区是指数据流没有根据特定的键值进行分区。...这种情况下，数据流中的元素可以被任意分配到不同的分区中。 在定义窗口操作之前，首先需要确定，到底是基于按键分区（Keyed）来开窗，还是直接在没有按键分区的DataStream上开窗。...然后，它定义了一个5秒的时间窗口，并使用reduce方法对每个窗口内的数据进行聚合操作。在这个例子中，聚合操作是将具有相同key（即f0相同）的元素的第二个元素（f1）相加。...然后，它定义了一个5秒的翻滚事件时间窗口，并使用aggregate方法对每个窗口内的数据进行聚合操作。在这个例子中，聚合操作是计算具有相同key（即f0相同）的元素的第二个元素（f1）的平均值。

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