{"source": new NumberInt("1")} 是啥意思

这个 JSON 对象表示的是一个数字类型的数据，其中 "source" 是一个键，其对应的值是一个整数 "1"。NumberInt("1") 在某些上下文中可能被用来创建或引用数值为 1 的 NumberInt 类型对象。这种形式常见于一些编程语言或数据结构中，特别是那些支持序列化和类型的库或框架，如 TypeScript 中的数字字面量或者 JSON 表示法。具体到某个编程环境，可能有不同的解析规则，但核心含义就是一个数值 1。如果你是在 JavaScript 中看到这样的表达式，它就是简单的数字 1。

相关问题

android设置EDITTEXT录入的number最小值为1

您可以使用EditText的InputFilter来限制用户输入的最小值为1。以下是一个示例：

// 获取EditText对象
EditText editText = findViewById(R.id.edittext);

// 创建InputFilter对象
InputFilter inputFilter = new InputFilter() {
    @Override
    public CharSequence filter(CharSequence source, int start, int end, Spanned dest, int dstart, int dend) {
        try {
            // 将用户输入的文本转换为数字
            int input = Integer.parseInt(dest.toString() + source.toString());

            // 如果输入的数字小于1，就不允许输入
            if (input < 1) {
                return "";
            }
        } catch (NumberFormatException e) {
            // 如果用户输入的不是数字，就不允许输入
            return "";
        }

        // 允许用户输入
        return null;
    }
};

// 设置InputFilter
editText.setFilters(new InputFilter[] { inputFilter });

通过这段代码，用户在输入时会自动检测输入的数字是否小于1，如果小于1则不允许输入。

flink，自定义Source源，详细

Flink是一个流式处理引擎，它支持从各种数据源（例如Kafka、Kinesis、HDFS等）读取数据，并将数据处理并输出到各种目标系统（例如HDFS、Elasticsearch等）。Flink提供了一组内置的Source，如KafkaSource和SocketTextStreamSource，可以轻松地与常见的数据源进行交互。除此之外，Flink还提供了一种自定义Source的方式，让用户可以轻松地从自己的数据源中读取数据。

自定义Source的步骤如下：

1.实现SourceFunction接口

在Flink中，自定义Source需要实现SourceFunction接口。SourceFunction是所有自定义Source的基类，它定义了两个方法：run和cancel。run方法中包含了执行自定义Source的逻辑，cancel方法用于取消任务。

public interface SourceFunction<T> extends Function, Serializable {
  void run(SourceContext<T> ctx) throws Exception;
  void cancel();
}

2.实现run方法

在run方法中，应该包含从自定义数据源中读取数据的逻辑。Flink提供了SourceContext接口，可以使用它将数据发送到下游算子中。

public interface SourceContext<T> {
  void collect(T element);
  void collectWithTimestamp(T element, long timestamp);
  void emitWatermark(Watermark mark);
  Object getCheckpointLock();
  void close();
}

例如，以下示例代码从自定义数据源中读取整数，并将它们发送到下游算子中：

public class CustomSource implements SourceFunction<Integer> {
  private volatile boolean isRunning = true;

  @Override
  public void run(SourceContext<Integer> ctx) throws Exception {
    while (isRunning) {
      int number = // 从自定义数据源读取数据
      ctx.collect(number);
    }
  }

  @Override
  public void cancel() {
    isRunning = false;
  }
}

3.添加自定义Source到Flink程序中

一旦自定义Source已经实现，就可以将它添加到Flink程序中。以下示例代码展示了如何将自定义Source添加到Flink程序中：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<Integer> dataStream = env.addSource(new CustomSource());

在这个例子中，我们使用DataStream API将自定义Source添加到Flink程序中，并将其转换为DataStream对象。

4.配置自定义Source

用户可以通过调用DataStream API中的各种方法来配置自定义Source。例如，可以使用setParallelism方法设置并行度，使用setUid方法设置唯一标识符等。

例如，以下示例代码展示了如何设置自定义Source的并行度：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<Integer> dataStream = env.addSource(new CustomSource()).setParallelism(2);

在这个例子中，我们将自定义Source的并行度设置为2。

5.启动Flink程序

配置完成后，就可以启动Flink程序了。Flink程序将从自定义Source中读取数据，并将其发送到下游算子中进行处理。

参考文献：

- https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/dev/datastream_api.html#sources
- https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/dev/datastream_api.html#transformations-on-datastreams