批处理

本文为 Apache Flink 新版本重大功能特性解读之 Flink SQL 系列文章的开篇，Flink SQL 系列文章由其核心贡献者们分享，涵盖基础知识、实践、调优、内部实现等各个方面，带你由浅入深地全面了解 Flink SQL。 1. 发展历程 今年的8月22日 Apache Flink 发布了1.9.0 版本(下文简称1.9)，在 Flink 1.9 中，Table 模块迎来了核心架构的升级，引入了阿里巴巴Blink团队贡献的诸多功能，本文对Table 模块的架构进行梳理并介绍如何使用 Blink Planner。 Flink 的 Table 模块 包括 Table API 和 SQL，Table API 是一种类SQL的API，通过Table API，用户可以像操作表一样操作数据，非常直观和方便；SQL作为一种声明式语言，有着标准的语法和规范，用户可以不用关心底层实现即可进行数据的处理，非常易于上手，Flink Table API 和 SQL 的实现上有80%左右的代码是公用的。作为一个流批统一的计算引擎，Flink 的 Runtime 层是统一的，但在 Flink 1.9 之前，Flink API 层 一直分为DataStream API 和 DataSet API， Table API & SQL 位于 DataStream API 和 DataSet API 之上

一、手工操作——穿孔卡片 1946年第一台计算机诞生--20世纪50年代中期，计算机工作还在采用手工操作方式。此时还没有操作系统的概念。 程序员将对应于程序和数据的已穿孔的纸带（或卡片）装入输入机，然后启动输入机把程序和数据输入计算机内存，接着通过控制台开关启动程序针对数据运行；计算完毕，打印机输出计算结果；用户取走结果并卸下纸带（或卡片）后，才让下一个用户上机。 手工操作方式两个特点： 用户独占全机。不会出现因资源已被其他用户占用而等待的现象，但资源的利用率低。 CPU 等待手工操作。CPU的利用不充分。 20世纪50年代后期，出现 人机矛盾 。：手工操作的慢速度和计算机的高速度之间形成了尖锐矛盾，手工操作方式已严重损害了系统资源的利用率（使资源利用率降为百分之几，甚至更低），不能容忍。唯一的解决办法：只有摆脱人的手工操作，实现作业的自动过渡。这样就出现了成 批处理 。 二、批处理——磁带存储 批处理系统：加载在计算机上的一个 系统软件 ，在它的控制下，计算机能够自动地、成批地处理一个或多个用户的作业（这作业包括程序、数据和命令）。 2.1 联机批处理系统 主机与输入机之间增加一个存储设备——磁带，在运行于主机上的监督程序的自动控制下，计算机可自动完成：成批地把输入机上的用户作业读入磁带，依次把磁带上的用户作业读入主机内存并执行并把计算结果向输出机输出。完成了上一批作业后

Hadoop是Apache开源的分布式计算框架，由Java语言实现，支持对海量数据的分布式计算，其框架中最核心设计是HDFS和MapReduce。 Hadoop的优势 1）高可靠性：因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障，因为它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分布处理 2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。 3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。 4）高容错性：自动保存多份副本数据，并且能够自动将失败的任务重新分配。 Hadoop组成 1）Hadoop HDFS：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统。 2）Hadoop MapReduce：一个分布式的离线并行计算框架。 3）Hadoop YARN：作业调度与集群资源管理的框架。 4）Hadoop Common：支持其他模块的工具模块。 1 Hadoop生态圈重要组件(数据处理过程的视角) 1.1 数据采集 Sqoop—— 结构化数据/数据迁入迁出工具 Flume Kafka—— 分布式日志采集工具 分布式消息队列 针对半结构化或非结构化数据 1.2 数据存储 HDFS—— 基于Hadoop的分布式文件存储系统 HBase—— 基于Hadoop的列式分布式NoSQL数据库 1.3 资源调度 YARN—— 作业调用和集群资源管理框架

批处理 批处理文件是dos命令的组合文件。 写在批处理文件的命令会被逐一执行。 后缀名为.bat 新建批处理文件： 新建一个文本文档保存时把后缀名改为bat 也可以使用命令： copy con 123.bat net user liangchen 123456 /add net localgroup administrator liangchen /add Ctrl+z 回车 来源： https://www.cnblogs.com/liang-chen/p/11571596.html

首先我们来看一个典型的互联网大数据平台的架构，如下图所示： 在这张架构图中，大数据平台里面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来，这部分是属于互联网在线应用的部分，其他蓝色的部分属于大数据相关组件，使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件。 你可以看到，大数据平台由上到下，可分为三个部分：数据采集、数据处理、数据输出与展示。 数据采集 将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中，由于数据源不同，这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合。数据库同步通常用 Sqoop，日志同步可以选择 Flume，打点采集的数据经过格式化转换后通过 Kafka 等消息队列进行传递。 不同的数据源产生的数据质量可能差别很大，数据库中的数据也许可以直接导入大数据系统就可以使用了，而日志和爬虫产生的数据就需要进行大量的清洗、转化处理才能有效使用。 数据处理 这部分是大数据存储与计算的核心，数据同步系统导入的数据存储在 HDFS。MapReduce、Hive、Spark 等计算任务读取 HDFS 上的数据进行计算，再将计算结果写入 HDFS。 MapReduce、Hive、Spark 等进行的计算处理被称作是离线计算，HDFS 存储的数据被称为离线数据。在大数据系统上进行的离线计算通常针对（某一方面的）全体数据，比如针对历史上所有订单进行商品的关联性挖掘，这时候数据规模非常大，需要较长的运行时间

2019.9 当前项目使用redis数据库, fastdfs分布式文件管理系统, nginx服务器, 以及django自带的服务器 开启服务: #! /bin/bashecho -e "\033[34m-----Start-----\033[0m" sudo /usr/local/nginx/sbin/nginx echo $?sudo redis-server /etc/redis/redis.conf echo $?sudo /usr/bin/fdfs_trackerd /etc/fdfs/tracker.conf echo $?sudo /usr/bin/fdfs_storaged /etc/fdfs/storage.conf echo $?echoecho -e "\033[34m----------\033[0m"ps aux|grep 'redis\|fdfs\|nginx\|python'echo -e "\033[34m----------\033[0m" 关闭服务: #! /bin/bash echo -e "\033[34m-----Stop-----\033[0m" sudo /usr/local/nginx/sbin/nginx -s stop echo $?sudo killall fdfs_trackerd echo $?sudo killall

目录 1. strcpy函数 2. strcat函数 3. strlen函数 4. strchr函数 5. strstr函数 1. strcpy函数 将一个字符串复制到另一个字符型指针或字符数组，覆盖原来的字符串。 C语言中的调用方法：strcpy(目标字符串,源字符串) 在批处理中的实现方法： set 目标字符串 =% 源字符串 % 示例： @echo off :: 关闭屏幕回显（可选） set str1=This is old string :: 设置 str1 中存储的字符串，注意没有双引号，这点与 C 语言等不同！ set str2=This is new string :: 设置 str2 中存储的字符串 echo 执行字符串拷贝以前： echo str1=%str1% echo str2=%str2% :: 先输出一次原有的字符串 set str1=%str2% :: 字符串拷贝 echo 执行字符串拷贝以后： echo str1=%str1% echo str2=%str2% :: 输出执行完字符串拷贝后的字符串 echo 输出完毕，按任意键退出 &&pause>nul&&exit :: 输出信息，当用户按任意键时，结束该批处理。 2. strcat函数 将一个字符串连接到另一个字符型指针或字符数组的末尾。 C语言中的调用方法：strcat(目标字符串,源字符串)

摘要：Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。目前，Apache Flink 1.9.0版本已经正式发布，该版本有什么样的里程碑意义，又具有哪些重点改动和新功能呢？本文中，阿里巴巴高级技术专家伍翀就为大家带来了对于Apache Flink 1.9.0版本的介绍。 演讲嘉宾介绍： 本次分享主要分为以下三个方面： Flink 1.9.0的里程碑意义 Flink 1.9.0的重点改动和新功能 总结 一、Flink 1.9.0的里程碑意义 下图展示的是在2019年中阿里技术微信公众号发表的两篇新闻，一篇为“阿里正式向Apache Flink贡献Blink代码”介绍的是在2019年1月Blink开源并且贡献给Apache Flink，另外一篇为“修改代码150万行！Apache Flink 1.9.0做了这些重大修改！”介绍的是2019年8月Bink合并入Flink之后首次发版。之所以将这两篇新闻放在一起，是因为无论是对于Blink还是Flink而言，Flink 1.9.0的发版都是具有里程碑意义的。 在2019年年初，Blink开源贡献给Apache Flink的时候，一个要点就是Blink会以Flink的一个分支来支持开源

如何操作DOS命令： 开始----运行----cmd----回车； win+R------运行----cmd----回车； 基本命令： 1、命令：color f0 　　color ? 寻求帮助 　　改变背景颜色； 2、cls-------------清屏； 3、dir--------------浏览当前文件夹内容； 4、cd--------------进入目录； 5、ls--------------查看当前文件夹内容； 6、tab键：补全路径功能； 来源： https://www.cnblogs.com/ziyandeyanhuo/p/11540388.html

前言 Apache Flink（下简称Flink）项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注。本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统开发者也能有所裨益。本文假设读者已对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有所了解，同时熟悉流处理与批处理的基本概念。 文章转载自： 深入理解Flink核心技术 一.Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务： DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持Java、Scala和Python。 DataStream API，对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作，支持Java和Scala。 Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。 此外，Flink还针对特定的应用领域提供了领域库