先说第二行数据a,b,c,,,,,d 这个我确实是解决不了。但是换种思路，csv不是说分割符一定就是,也可以是其他符号比如@，那么a@b@c,,,,,d ，这种对于csvreader来说不就是小菜一碟。就是逃逸字符的下一个字符逃跑了。a,b,ab"cd"--其中这种很简单 因为是根据,分割的 所以直接分成三部分。其实逃逸字符本身的目的我认为就是有些字符串千奇百怪，但是我还要保留其原来特性。"","

差不多就是如下 a join bjoin c join djoin e join f 一长串。说实话我也难搞，每次就是一长串sql让我找问题 让我优化，我看完sql理解下都要十几分钟。。。

功能上来看都还行，感觉reduce这种在大数据量的情况下更占优势，而process逻辑处理更清楚，因为数据都到齐了我想怎么算怎么算。前面学习了reduceFunction 和aggregateFunction。现在来学习processFunction。后者是窗口内的数据全部到齐了之后一起处理。前者是窗口内的数据来一条处理一条。

之前学习spark 的时候对rdd和ds经常用的groupby操作，在flink中居然变少了取而代之的是keyby顾名思义，keyby是根据key的hashcode对分区数取模For instance, if we know that the load of the parallel partitions of a DataStream is skewed, we might wa...

一般来说我们bean的命名规范是驼峰命名 aaaBbbCccc 但是有时候第三方数据就是千奇百怪，我们如果属性和对方大小写下划线完全一致肯定能json序列化。例如之前约定好对方的数据返回时{”id“,"1":"name":"cc"}。例如 {"id":"20","NAME":"cc","english_score":"100","ChineseScore":"100"}数据类型 有全大写 NAME

因为是分布式计算，累加器在多台机器++，然后最后会聚合一次。或者我们需要的累加值，其实这里和spark的累加器好像是一个意思。所以还是用个tuple，上面也说了uv用set ，pv用int 所以 tuple注意来一个event 就要累加一次，我们既要存uv的信息也要存pv的信息。out 用个tuple。案例-同时计算uv 和pv为, uv是用户访问量，pv是页面点击量。每来一条记录 数据+1 所以

Runtime.getRuntime().exec(”python xx.py“) 这个知道会起一个线程去执行python脚本，但是执行过程中的日志，以及你等待这个脚本的执行时间是否有考虑？* 2025-01-21 15:55:05:058-success:来自 183.2.172.185 的回复: 字节=32 时间=9ms TTL=45。我们在cmd的时候看到的日志都是一行一行的输出，这里的日志

针对eventtime处理乱序数据，如何保证在需要的窗口内获得指定的数据？flink采用watermark allowedLateness() sideOutputLateData()三个机制来保证获取数据先来示例import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristicimport org.apache.flink.strea...

   最常见的这个错误是类型转化异常，例如字符串Integer.parseInt("123abc")，abc不能转化为数字，通常在console报错栏可以找到对应位置。    由此在使用hibernate开发的时候 从数据库进进行多表连接查询，使用的是sql方法，查询的字段数据查到了，用List<User> users接收，在向前端传数据过程中mod

docker官网安装地址Install Docker Engine on CentOS | Docker Documentation#卸载旧的版本yum remove -y docker \docker-client \docker-client-latest \docker-common \docker-latest \docker-latest-logrotate \docker-logrot