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下载ECharts.min.js文件

摘要:本文介绍了在线定制下载Apache ECharts的步骤:首先在官网拉到页面底部点击"在线定制",选择所需图表类型后,再次下拉点击下载按钮。下载完成后系统会弹出保存界面,用户只需选择存储位置即可完成整个下载过程。整个过程需耐心等待文件生成和下载完成。

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#javascript#echarts#前端
数仓开发中遇到的问题(在Hadoop HDFS高可用(HA)集群下两个NameNode节点都是StandBy状态)

这个问题是因为,你有使用ZKFC,即你有zookeeper,但是在你打开虚拟机开始运行各个组件的时候没有先开启zookeeper,而是先开启了Hadoop。先关闭全部集群服务,然后再次启动的时候记得先开启zookeeper,再开启Hadoop集群。

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#hadoop#hdfs#大数据
Flink的转换算子——map

方法需要传入的参数是接口MapFunction的实现;map是大家非常熟悉的大数据操作算子,主要用于将数据流中的数据进行转换,形成新的数据流。简单来说,就是一个“一一映射”,消费一个元素就产出一个元素。可知 是将senseDS的数据经过(sense -> sense.getid())的表达式进行的输出。map是一个一对一的算子,也就是说输入一个数据那经过map算子之后也只会输出一个数据。下面的代码

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#flink#大数据#开发语言
Flink转换算子——filter

可以看出我们代码的前几个步骤是相同的是首先获取执行环境,创建源算子,不同的是使用不同的转换算子,我们这篇文章主要是介绍filter算子也就是过滤算子,通过一个布尔条件表达式设置过滤条件,对于每一个流内元素进行判断,若为true则元素正常输出,若为false则元素被过滤掉。filter转换操作,顾名思义是对数据流执行一个过滤,通过一个布尔条件表达式设置过滤条件,对于每一个流内元素进行判断,若为tru

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#flink#大数据#java
Flink--使用KeyedProcessFunction 实时统计一段时间内的出现次数最多的水位TopN问题

基于窗口的结束时间来设定延迟,其实并不需要等太久——因为我们是靠水位线的推进来触发定时器,而水位线的含义就是“之前的数据都到齐了”。而在等待过程中,之前已经到达的数据应该缓存起来,我们这里用一个自定义的HashMap来进行存储,key为窗口的标记,value为List。具体实现可以分成两步:先对每个vc统计出现次数,然后再将统计结果收集起来,排序输出最终结果。由于最后的排序还是基于每个时间窗口的,

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#flink#大数据#开发语言 +2
题解 | 电商平台需要对商家的销售业绩、退款情况和客户满意度进行综合评估

上述示例中merchant_id是1的商家名称是商家A,总销售额是5000+4000 = 9000;【要求】:根据上述表格,查询出商家的总销售金额、总退款金额、平均满意度得分。【背景】:电商平台需要对商家的销售业绩、退款情况和客户满意度进行综合评估,以确定优秀商家和需要改进的商家。2|商家 B|14000.00|1500.00|75.00。1|商家 A|9000.00|1000.00|75.00。

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#java#数据库#算法 +2
Flink--使用KeyedProcessFunction 实时统计一段时间内的出现次数最多的水位TopN问题

基于窗口的结束时间来设定延迟,其实并不需要等太久——因为我们是靠水位线的推进来触发定时器,而水位线的含义就是“之前的数据都到齐了”。而在等待过程中,之前已经到达的数据应该缓存起来,我们这里用一个自定义的HashMap来进行存储,key为窗口的标记,value为List。具体实现可以分成两步:先对每个vc统计出现次数,然后再将统计结果收集起来,排序输出最终结果。由于最后的排序还是基于每个时间窗口的,

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#flink#大数据#开发语言 +2
Flink转换算子——filter

可以看出我们代码的前几个步骤是相同的是首先获取执行环境,创建源算子,不同的是使用不同的转换算子,我们这篇文章主要是介绍filter算子也就是过滤算子,通过一个布尔条件表达式设置过滤条件,对于每一个流内元素进行判断,若为true则元素正常输出,若为false则元素被过滤掉。filter转换操作,顾名思义是对数据流执行一个过滤,通过一个布尔条件表达式设置过滤条件,对于每一个流内元素进行判断,若为tru

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#flink#大数据#java
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