flink sql写入clickhouse

时间: 2023-08-08 22:13:57 浏览: 73
### 回答1: 我可以给你一些建议来帮助你使用Flink SQL将数据写入ClickHouse。首先,你可以使用Flink SQL访问和处理数据,然后将处理后的数据写入ClickHouse。其次,你还可以使用Flink SQL提供的支持,将数据从其他数据源加载到ClickHouse中。最后,你可以使用Flink SQL的查询功能,从ClickHouse中查询数据。 ### 回答2: Flink SQL是Apache Flink的一种语言接口,用于使用SQL语句来处理和分析流式数据。而ClickHouse是一个快速、可扩展的列式数据库管理系统,专注于在线分析处理(OLAP)领域。 首先,要在Flink中将数据写入ClickHouse,需要安装并配置好Flink和ClickHouse。确保Flink集群和ClickHouse实例可以互相通信。 然后,可以通过以下步骤将数据从Flink写入ClickHouse: 1. 创建一个Flink Table,并指定要写入的目标表格。可以使用类似于以下代码的方式创建一个表: ```sql CREATE TABLE clickhouse_table ( id INT, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'clickhouse', 'url' = 'clickhouse://localhost:8123', 'table-name' = 'target_table', 'username' = 'your_username', 'password' = 'your_password' ); ``` 2. 在Flink任务中,将数据流转换为一个表,并将表注册为一个临时视图。可以使用类似于以下代码的方式将数据流转换为一个表: ```java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env); Table sourceTable = tEnv.fromDataStream(dataStream, "id, name, age"); tEnv.createTemporaryView("source_view", sourceTable); ``` 3. 在Flink任务中,使用INSERT INTO语句将数据从临时视图写入目标表。可以使用类似于以下代码的方式将数据写入ClickHouse: ```java tEnv.executeSql("INSERT INTO clickhouse_table SELECT id, name, age FROM source_view"); ``` 4. 启动Flink任务并观察数据是否成功写入ClickHouse。可以使用Flink的日志或ClickHouse的查询语句来验证数据是否被正确写入。 总体而言,通过Flink SQL写入ClickHouse需要完成以下几个步骤:创建目标表、将数据流转换为表、注册视图、使用INSERT INTO语句将数据写入目标表。这样就可以将数据从Flink流式处理引擎写入到ClickHouse数据库中。 ### 回答3: Flink SQL是Apache Flink的一种查询语言,用于在Flink中执行SQL查询和操作。而ClickHouse是一种开源的分布式列式数据库,具有高性能和可伸缩性。因此,我们可以使用Flink SQL将数据写入ClickHouse。 在Flink中写入ClickHouse的过程如下: 1. 首先,我们需要在Flink的应用程序中引入相应的依赖,包括Flink SQL和ClickHouse的连接驱动程序。 2. 然后,在Flink应用程序中配置连接到ClickHouse的相关信息,如ClickHouse的地址、端口号、用户名和密码等。 3. 接下来,我们可以使用Flink SQL语句创建一个输出表,指定将数据写入ClickHouse的目标表和字段映射关系。 4. 在Flink应用程序中,我们可以通过编写SQL查询语句来读取需要的数据,并将结果写入到之前定义的输出表中。 5. 最后,通过运行Flink应用程序,Flink会根据SQL语句从数据流中读取数据,并将其写入到ClickHouse中。 综上所述,使用Flink SQL写入ClickHouse的过程可以简化进行数据处理和分析的流程,并享受Flink和ClickHouse各自的优势。这种方式也提供了灵活性和可扩展性,可以满足大规模数据处理和分析的需求。

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### 回答1: 你可以使用Flink Clickhouse Sink来将数据写入Clickhouse,具体步骤如下: 1. 安装Flink Clickhouse Sink:将Maven依赖添加到pom.xml文件中,并在Flink程序中添加依赖; 2. 创建Clickhouse数据库和表:使用Clickhouse的SQL语句创建数据库和表; 3. 配置Flink Clickhouse Sink:使用ClickhouseSinkBuilder类来构建Flink Clickhouse Sink; 4. 将Flink Clickhouse Sink添加到Flink程序中:在Flink程序中添加Flink Clickhouse Sink,将流数据写入Clickhouse。 ### 回答2: 要将Flink SQL写入ClickHouse,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保你已经正确配置好Flink和ClickHouse的环境。 2. 在Flink SQL中,你需要创建一个Table,并定义它的结构、格式和连接器。例如,可以使用以下语句创建一个ClickHouse的Table: CREATE TABLE clickhouse_table ( id INT, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'clickhouse', 'url' = 'jdbc:clickhouse://localhost:8123/default', 'table-name' = 'clickhouse_table', 'username' = 'your_username', 'password' = 'your_password' ) 这里的'connector'参数指定使用ClickHouse连接器,'url'参数指定ClickHouse的连接地址,'table-name'参数指定要写入的ClickHouse表的名称,'username'和'password'参数用于验证。 3. 接下来,在你的Flink SQL作业中,使用类似以下的语句将数据写入ClickHouse: INSERT INTO clickhouse_table SELECT id, name, age FROM source_table 这里的clickhouse_table是在第2步中定义的ClickHouse表,source_table是源数据的表。 4. 最后,启动或提交Flink SQL作业,Flink将会将从源表中读取的数据写入ClickHouse表中。 需要注意的是,以上仅是一个基本的示例,实际场景下可能会有更多配置项和细节需要处理。优化性能和数据写入方式的问题也应根据具体情况进行考虑和调整。 ### 回答3: 要将Flink SQL写入ClickHouse,可以按以下步骤操作: 1. 配置ClickHouse连接:在Flink的配置文件中,将ClickHouse的连接信息添加到"flink-conf.yaml"文件中。包括ClickHouse的IP地址、端口号、用户名和密码等信息。 2. 创建ClickHouse表:在ClickHouse中创建一个用于接收Flink SQL结果的表。可以使用ClickHouse的客户端工具或通过在ClickHouse的管理界面执行SQL语句来完成表的创建。 3. 在Flink SQL中定义输出表:在Flink SQL中使用"CREATE TABLE"语句定义一个输出表,该表将用于将数据写入到ClickHouse中。在表的定义中,需要指定表的名称、字段列表和数据类型,以及指定数据写入的目标表名。 4. 在Flink作业中配置ClickHouse写入器:在Flink的代码中,通过创建一个新的ClickHouseSinkFunction实例来配置ClickHouse写入器。将该写入器与Flink SQL中定义的输出表相关联,并将ClickHouse连接的配置信息传递给写入器。 5. 执行Flink作业:启动Flink作业并提交Flink SQL查询。Flink将根据查询结果将数据写入到ClickHouse中的指定表中。 需要注意的是,Flink和ClickHouse的版本兼容性,以及Flink SQL对ClickHouse的支持情况。在配置过程中,要确保Flink和ClickHouse版本匹配,并且所使用的Flink SQL函数和语法在ClickHouse中被支持。 以上就是将Flink SQL写入ClickHouse的基本步骤,具体的实现方式可以根据具体情况进行调整和优化。
可以使用 Flink 的 JDBC Sink 将数据写入 ClickHouse 数据库。具体步骤如下: 1. 在 pom.xml 中添加 ClickHouse JDBC 驱动的依赖: xml <dependency> <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId> <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId> <version>0.3.0</version> </dependency> 2. 在 Flink 程序中创建 ClickHouse JDBC Sink: java import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; import org.apache.flink.configuration.Configuration; import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import ru.yandex.clickhouse.ClickHouseConnection; import ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDataSource; public class ClickHouseSink extends RichSinkFunction<String> { private static final long serialVersionUID = 1L; private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(ClickHouseSink.class); private ClickHouseConnection connection; private PreparedStatement statement; @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { super.open(parameters); // 初始化 ClickHouse 连接 ClickHouseDataSource dataSource = new ClickHouseDataSource("jdbc:clickhouse://<clickhouse-host>:<clickhouse-port>/<clickhouse-database>"); connection = dataSource.getConnection(); statement = connection.prepareStatement("INSERT INTO <clickhouse-table> (col1, col2, ...) VALUES (?, ?, ...)"); } @Override public void invoke(String value, Context context) throws Exception { String[] fields = value.split(","); // 设置 PreparedStatement 的参数 statement.setString(1, fields[0]); statement.setInt(2, Integer.parseInt(fields[1])); ... // 执行插入操作 statement.executeUpdate(); } @Override public void close() throws Exception { super.close(); // 关闭 ClickHouse 连接 if (statement != null) { statement.close(); } if (connection != null) { connection.close(); } } } 3. 在 Flink 程序中使用 ClickHouse JDBC Sink 输出数据: java DataStream<String> dataStream = ... // 获取数据流 dataStream.addSink(new ClickHouseSink()); 其中 <clickhouse-host>、<clickhouse-port>、<clickhouse-database> 和 <clickhouse-table> 分别表示 ClickHouse 数据库的主机名、端口号、数据库名称和数据表名称。在执行插入操作时,需要根据实际情况设置 PreparedStatement 的参数。
Flink JDBC 批量写入 ClickHouse 可以通过 Flink JDBC OutputFormat 实现,具体步骤如下: 1. 在 Flink 任务中引入 ClickHouse JDBC 驱动程序,例如: java Class.forName("ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver"); 2. 创建 ClickHouse JDBC 连接,例如: java Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:clickhouse://localhost:8123/default", "default", ""); 3. 创建 Flink JDBC OutputFormat 对象,例如: java JDBCOutputFormat jdbcOutputFormat = JDBCOutputFormat.buildJDBCOutputFormat() .setDrivername("ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver") .setDBUrl("jdbc:clickhouse://localhost:8123/default") .setUsername("default") .setPassword("") .setQuery("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?, ?)") .setBatchInterval(5000) .finish(); 其中,setQuery 方法指定了 SQL 语句,例如 INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?, ?),并且使用 ? 占位符来表示参数。 setBatchInterval 方法指定了批量提交的时间间隔,例如 5000 毫秒。 4. 将 Flink DataStream 转换成 JDBCOutputFormat,并使用 addSink 方法将其写入 ClickHouse,例如: java DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = ...; dataStream .map(new MapFunction<Tuple2<String, Integer>, Row>() { @Override public Row map(Tuple2<String, Integer> value) throws Exception { Row row = new Row(2); row.setField(0, value.f0); row.setField(1, value.f1); return row; } }) .output(jdbcOutputFormat); 其中,将 Tuple2 转换成 Row 对象,并使用 output 方法将其写入 JDBCOutputFormat。
以下是使用Flink将数据写入ClickHouse的Java代码示例: java import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.ClickHouseSink; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.ClickHouseSinkFunction; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.common.ClickHouseRowConverter; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.common.container.ClickHouseClientProvider; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.common.container.JDBCDriverContainer; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.common.enums.InsertMode; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; import java.util.Properties; public class FlinkClickHouseExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // set up the execution environment final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // configure the properties for the ClickHouse sink Properties properties = new Properties(); properties.setProperty(ClickHouseSinkOptions.TARGET_TABLE_NAME, "test"); properties.setProperty(ClickHouseSinkOptions.INSERT_MODE, InsertMode.REPLACE.name()); properties.setProperty(ClickHouseSinkOptions.USERNAME, "user"); properties.setProperty(ClickHouseSinkOptions.PASSWORD, "password"); properties.setProperty(ClickHouseSinkOptions.DATABASE_NAME, "test"); properties.setProperty(ClickHouseSinkOptions.TARGET_TABLE_SCHEMA, "id Int32, name String"); // create a ClickHouseSink with the properties and a row converter ClickHouseRowConverter rowConverter = new ClickHouseRowConverter.SimpleClickHouseRowConverter(); ClickHouseSinkFunction clickHouseSinkFunction = new ClickHouseSink(properties, rowConverter, new JDBCDriverContainer(), new ClickHouseClientProvider()); // create a data stream from a source, map it to a ClickHouse row, and add the ClickHouse sink DataStream<String> source = env.socketTextStream("localhost", 9000); DataStream<ClickHouseRow> clickHouseRows = source.map(new MapFunction<String, ClickHouseRow>() { @Override public ClickHouseRow map(String value) throws Exception { String[] fields = value.split(","); return new ClickHouseRow(fields[0], fields[1]); } }); clickHouseRows.addSink(clickHouseSinkFunction); // execute the Flink job env.execute("Flink ClickHouse Example"); } public static class ClickHouseRow { private int id; private String name; public ClickHouseRow(String id, String name) { this.id = Integer.parseInt(id); this.name = name; } public int getId() { return id; } public String getName() { return name; } } } 在此代码中,我们首先配置了ClickHouse sink的属性,并创建了一个ClickHouseSinkFunction。接下来,我们从数据源创建了一个数据流,并将其映射为一个ClickHouse行。最后,我们将ClickHouse行添加到ClickHouse sink并执行Flink作业。
### 回答1: 答: Flink 写入 Clickhouse 的代码可以采用 JDBC Sink 方式,具体实现可以参考 Flink 官方文档中的示例:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/connectors/clickhouse.html。 ### 回答2: Flink是一个开源的流数据处理框架,而ClickHouse是一个高性能的列式数据库。使用Flink将数据写入到ClickHouse可以实现实时的数据处理和分析。 首先,需要在Flink项目中添加ClickHouse的依赖项。可以在pom.xml文件中添加以下代码: <dependency> <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId> <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId> <version>0.2.6</version> </dependency> 然后,在Flink应用程序中使用ClickHouseSinkFunction将数据写入ClickHouse。以下是一个简单的示例代码: java import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.ClickHouseSink; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.ClickHouseSinkFunction; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.deps.GuavaDurationConverter; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.table.ClickHouseSinkBufferFlusher; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.table.ClickHouseSinkConfiguration; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.table.internal.ClickHouseStream; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.table.internal.options.ClickHouseOptions; import org.apache.flink.types.Row; import java.sql.Types; public class FlinkClickHouseExample { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<Tuple2<String, Integer>> stream = env.socketTextStream("localhost", 9999) .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() { @Override public Tuple2<String, Integer> map(String s) throws Exception { String[] parts = s.split(","); return new Tuple2<>(parts[0], Integer.parseInt(parts[1])); } }); String[] fieldNames = {"name", "age"}; int[] fieldTypes = {Types.VARCHAR, Types.INTEGER}; ClickHouseOptions options = new ClickHouseOptions("jdbc:clickhouse://localhost:8123/default", "", ""); ClickHouseSinkFunction<Tuple2<String, Integer>> sinkFunction = new ClickHouseSinkFunction<>(fieldNames, fieldTypes, options); ClickHouseSink<Tuple2<String, Integer>> sink = ClickHouseSink.buildSink(sinkFunction, new ClickHouseSinkConfiguration(), new ClickHouseSinkBufferFlusher(options)); stream.addSink(sink); env.execute("Flink ClickHouse Example"); } } 上述代码使用socketTextStream从Socket读取输入数据,并使用map函数将数据转换为Tuple2对象。然后,我们定义ClickHouse的字段名和字段类型,并创建ClickHouseOptions对象,指定ClickHouse的连接URL、用户名和密码。 接下来,我们创建ClickHouseSinkFunction对象,并将其传递给ClickHouseSink。最后,将DataStream添加到sink中,通过调用env.execute来启动Flink作业。 通过添加适当的ClickHouse配置,并修改DataStream的源,您可以根据实际需求来改变代码。以上代码只是一个简单的示例,供参考。
好的,请稍等,我正在为您编写代码。 import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaDeserializationSchema; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer; import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchema; import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedDeserializationSchema; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.api.java.typeutils.TypeExtractor; import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction; import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction; import org.apache.flink.types.Row; import java.util.Properties; import ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDataSource; public class FlinkClickhouseSink { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // Kafka consumer properties Properties consumerProperties = new Properties(); consumerProperties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); consumerProperties.setProperty("group.id", "test-group"); // Kafka producer properties Properties producerProperties = new Properties(); producerProperties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); // ClickHouse properties Properties clickHouseProperties = new Properties(); clickHouseProperties.setProperty("user", "default"); clickHouseProperties.setProperty("password", ""); clickHouseProperties.setProperty("database", "test"); ClickHouseDataSource clickHouseDataSource = new ClickHouseDataSource("jdbc:clickhouse://localhost:8123/test", clickHouseProperties); // Kafka consumer DataStream<String> stream = env .addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("test-topic", new SimpleStringSchema(), consumerProperties)); // Flink transformation, e.g. filter or map DataStream<Tuple2<Integer, String>> mappedStream = stream .map(new MapFunction<String, Tuple2<Integer, String>>() { @Override public Tuple2<Integer, String> map(String value) throws Exception { Integer key = Integer.parseInt(value.split(",")[0]); String message = value.split(",")[1]; return new Tuple2<>(key, message); } }); // Kafka producer serialization schema KafkaSerializationSchema<Tuple2<Integer, String>> kafkaSerializationSchema = new KafkaSerializationSchema<Tuple2<Integer, String>>() { @Override public void open(SerializationSchema.InitializationContext context) throws Exception { } @Override public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(Tuple2<Integer, String> element, Long timestamp) { return new ProducerRecord<>("test-topic", (element.f0 + "," + element.f1).getBytes()); } }; // Kafka producer FlinkKafkaProducer<Tuple2<Integer, String>> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>("test-topic", kafkaSerializationSchema, producerProperties); // ClickHouse sink function SinkFunction<Tuple2<Integer, String>> clickHouseSinkFunction = new SinkFunction<Tuple2<Integer, String>>() { @Override public void invoke(Tuple2<Integer, String> value, Context context) throws Exception { String sql = "INSERT INTO test (id, message) values (?, ?)"; try (ClickHouseConnection connection = clickHouseDataSource.getConnection(); ClickHousePreparedStatement stmt = (ClickHousePreparedStatement) connection.prepareStatement(sql)) { stmt.setInt(1, value.f0); stmt.setString(2, value.f1); stmt.execute(); } } }; // ClickHouse sink mappedStream.addSink(clickHouseSinkFunction); // Kafka producer sink mappedStream.addSink(kafkaProducer); env.execute(); } } 这是一个简单的 Flink 流程序,将从 Kafka 中读取数据,经过 Flink 的转换后将数据写入 Kafka 和 ClickHouse 中。请注意,这个程序只是示例代码,如果您在实际环境中使用,请根据实际情况进行修改。

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