flink clickhouse项目access.json

时间: 2023-05-13 20:02:31 浏览: 22
Flink ClickHouse项目中的access.json是一个配置文件,用于配置Flink与ClickHouse的连接和访问方式。在该文件中,可以配置ClickHouse的地址、端口号、用户名、密码等信息,以便Flink向ClickHouse写入或读取数据。 access.json文件中包含以下几个重要的字段: 1. clickhouse-host:指定ClickHouse的主机地址。 2. clickhouse-port:指定ClickHouse的端口号。 3. clickhouse-database:指定要访问的ClickHouse数据库名。 4. clickhouse-table:指定要读取或写入的ClickHouse表名。 5. clickhouse-user:指定连接到ClickHouse的用户名。 6. clickhouse-password:指定连接到ClickHouse的密码。 7. clickhouse-max-retries:指定重试次数。如果一个任务失败,Flink将会自动重新尝试执行。 8. clickhouse-retry-wait-time:指定每次重试之间的等待时间,以避免过于频繁地尝试任务。 9. clickhouse-write-buffer-size:指定写入数据大小的缓冲区大小。这个参数可以在高并发场景中提高写入性能。 通过配置access.json文件,Flink可以方便地连接到ClickHouse数据库,以实现读写数据的操作。这是Flink ClickHouse项目的重要功能之一,也为开发者提供了非常便捷的操作方式。

相关推荐

flink clickhouse 实战 .pdf 是一本介绍使用 Flink 和 ClickHouse 进行实时数据处理和分析的实战指南。Flink 是一个流处理框架,而 ClickHouse 是一个面向分析的列式数据库。该指南旨在帮助读者了解如何使用这两个工具来构建强大的实时数据处理和分析应用。 首先,该指南将介绍 Flink 和 ClickHouse 的基本概念和架构。读者将了解到 Flink 是如何处理数据流和事件,并进行实时计算和转换的。同时,他们还将学习到 ClickHouse 是如何存储和查询大规模数据的。 接下来,指南将介绍如何使用 Flink 连接到 ClickHouse,并将数据流导入到 ClickHouse 中。读者将学习到如何配置 Flink 的 ClickHouse 连接并定义数据流的读取和写入操作。 然后,该指南将展示如何使用 Flink 进行实时数据处理和转换,以及如何将处理后的结果写入 ClickHouse。读者将学习到如何使用 Flink 的转换操作对数据流进行过滤、映射和聚合,并将计算结果写入 ClickHouse 数据库。 此外,指南还将教读者如何使用 Flink 和 ClickHouse 进行复杂的数据分析和查询。读者将学习到如何使用 Flink 的窗口操作和时间属性来进行时间窗口的计算和分组,以及如何利用 ClickHouse 的强大查询功能来获取需要的数据。 最后,该指南还将提供一些实际应用场景和案例,帮助读者更好地理解如何在真实的项目中使用 Flink 和 ClickHouse。通过实践实例的分析,读者将学会如何处理和分析不同类型和规模的数据,并利用 Flink 和 ClickHouse 提供的功能来实现自己的实时数据处理和分析应用。 总之,flink clickhouse 实战 .pdf 是一本全面介绍如何使用 Flink 和 ClickHouse 实现实时数据处理和分析的实战指南。通过阅读该指南,读者将获得一个全面的视角,了解如何使用这两个工具来构建高效、可靠的实时数据处理和分析应用。
Flink ClickHouse Sink用于将Flink流式计算的结果写入ClickHouse数据库。Flink是一种流式处理引擎,而ClickHouse是一种用于大规模数据分析的列式数据库。Flink ClickHouse Sink的主要作用是实时地将Flink的计算结果持久化到ClickHouse以供后续的数据分析和查询。 Flink ClickHouse Sink的原理是通过连接ClickHouse数据库的接口,将计算结果以流的形式写入到ClickHouse的表中。它支持将数据写入到ClickHouse的单个表,也可以将数据根据某个字段的值进行分区写入到多个表中。这样的设计可以在处理大规模数据时提高写入性能,同时保证数据的一致性和完整性。 使用Flink ClickHouse Sink需要进行一些配置和参数的设置。首先,需要指定ClickHouse数据库的连接信息,包括数据库的地址、端口、用户名和密码等。然后,需要选择要写入的表以及字段的映射关系。最后,还可以设置一些写入数据的一致性和容错性的相关参数。 Flink ClickHouse Sink的优点是高性能和低延迟,它可以实时地将计算结果写入到ClickHouse数据库,方便后续的数据分析和查询。同时,它也支持数据的批量写入和分区写入,可以更好地利用ClickHouse的列式存储结构和分布式计算能力。 总之,Flink ClickHouse Sink是一个重要的组件,可以将Flink流式计算的结果持久化到ClickHouse数据库中,为后续的数据分析和查询提供支持。它的高性能和低延迟使得实时数据处理变得更加高效和可靠。

Caused by: org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.core.JsonParseException: Unexpected character ('i' (code 105)): was expecting double-quote to start field name at [Source: (byte[])"{id:1,name:luli}"; line: 1, column: 3] at org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.core.JsonParser._constructError(JsonParser.java:1840) at org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.core.base.ParserMinimalBase._reportError(ParserMinimalBase.java:712) at org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.core.base.ParserMinimalBase._reportUnexpectedChar(ParserMinimalBase.java:637) at org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.core.json.UTF8StreamJsonParser._handleOddName(UTF8StreamJsonParser.java:2020) at org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.core.json.UTF8StreamJsonParser._parseName(UTF8StreamJsonParser.java:1671) at org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.core.json.UTF8StreamJsonParser.nextFieldName(UTF8StreamJsonParser.java:1029) at org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.databind.deser.std.BaseNodeDeserializer.deserializeObject(JsonNodeDeserializer.java:249) at org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.databind.deser.std.JsonNodeDeserializer.deserialize(JsonNodeDeserializer.java:68) at org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.databind.deser.std.JsonNodeDeserializer.deserialize(JsonNodeDeserializer.java:15) at org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper._readTreeAndClose(ObjectMapper.java:4254) at org.apache.flink.shaded.jackson2.com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper.readTree(ObjectMapper.java:2725) at org.apache.flink.formats.json.JsonRowDataDeserializationSchema.deserialize(JsonRowDataDeserializationSchema.java:103)

您好!下面是一个简单的示例,演示如何使用 Apache Flink 将数据写入 ClickHouse 数据库。 首先,您需要确保已经安装了 Apache Flink 和 ClickHouse,并且已经设置好了它们的环境。 接下来,您需要在 Flink 作业中引入 ClickHouse 的依赖。在 pom.xml 文件中添加以下依赖项: xml <dependencies> ... <dependency> <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId> <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId> <version>0.3.1</version> </dependency> </dependencies> 然后,您可以编写一个 Flink 作业,将数据写入 ClickHouse。以下是一个简单的示例: java import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; 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.ClickHouseSinkRequestBuilder; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.common.ClickHouseTableInfo; import org.apache.flink.streaming.connectors.clickhouse.common.ClickHouseTypeInfo; public class FlinkClickHouseDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置并行度 env.setParallelism(1); // 创建数据流 DataStream<String> dataStream = env.fromElements("data1", "data2", "data3"); // 将数据流转换为 ClickHouseSinkFunction ClickHouseSinkFunction<String> clickHouseSinkFunction = new ClickHouseSinkFunction<String>() { @Override public ClickHouseSinkRequestBuilder getClickHouseRequestBuilder(String element) { ClickHouseTableInfo tableInfo = new ClickHouseTableInfo("your_table", new String[]{"column1"}, new ClickHouseTypeInfo[]{ClickHouseTypeInfo.StringTypeInfo}); return new ClickHouseSinkRequestBuilder(tableInfo).setData(element); } }; // 创建 ClickHouseSink ClickHouseSink<String> clickHouseSink = new ClickHouseSink<>("jdbc:clickhouse://your_clickhouse_server:8123/default", clickHouseSinkFunction); // 将数据写入 ClickHouse dataStream.addSink(clickHouseSink); // 执行作业 env.execute("Flink ClickHouse Demo"); } } 请确保将 "your_table"、"column1"、"your_clickhouse_server" 替换为实际的表名、列名和 ClickHouse 服务器地址。 这只是一个简单的示例,您可以根据实际需求进行更复杂的数据处理和写入操作。 希望这个示例对您有所帮助!如有任何问题,请随时提问。
### 回答1: Flink是一个高效、可靠、易用的分布式流处理系统,而ClickHouse则是一个面向列的分布式关系数据库管理系统。Flink Connector ClickHouse是将这两个系统结合起来,实现Flink与ClickHouse之间的无缝连接。 Flink Connector ClickHouse提供了一个数据源和Sink的功能,它能够让Flink通过ClickHouse来存储和查询数据。这个功能在实时的大数据处理中非常重要,因为数据量很大,需要高效的存储和查询。通过使用这个Connector,我们可以加速数据处理效率,提高实时数据分析的准确性。 Flink Connector ClickHouse还支持多种数据格式的转换和传输,包括JSON和Avro等。这个Connector还提供了一些配置属性,可以让用户对其进行自定义的设置,以满足特定的需求。例如,我们可以设置ClickHouse的集群节点和端口,以及一些其他的参数,来满足我们的需求。 总之,Flink Connector ClickHouse是一个非常有用的工具,可以让我们更加方便地将Flink和ClickHouse结合起来,实现高效的数据处理和分析。它为企业提供了实时数据处理、分析和存储的完整解决方案,大大地提升了数据处理效率和准确性,是一款值得使用的工具。 ### 回答2: Flink Connector ClickHouse是Apache Flink的一种连接器,用于与ClickHouse分布式数据库进行交互。ClickHouse是一种以列为基础的分布式关系型数据库,具有高性能和可扩展性,并可用于快速的实时数据分析和处理。 Flink Connector ClickHouse可以通过简单的代码配置快速集成到Flink项目中,从而实现数据在Flink和ClickHouse之间的高效传输和转换。使用该连接器,可以实现流式数据的实时写入与查询操作,同时支持数据批处理,数据源和数据接收器等功能。 在使用Flink Connector ClickHouse时,需要注意ClickHouse的数据模型和表格结构,以及Flink的输入输出格式和数据类型转换。同时,还需关注连接器的性能和可靠性,以确保数据的准确和一致性。 总之,Flink Connector ClickHouse是一种强大、高效、可靠的连接器,可以帮助开发人员实现Flink与ClickHouse之间的数据流转换和处理,从而加速实时数据分析和处理的速度、降低成本、提高效率。 ### 回答3: Flink是一个分布式实时流计算引擎,ClickHouse是一个开源列存储数据库。Flink Connector ClickHouse是Flink提供的一个模块,用于将数据从Flink发送到ClickHouse中,实现数据在实时流处理过程中的存储和查询。 Flink Connector ClickHouse的优点包括: 1. 低延迟:Flink Connector ClickHouse能够实时处理流数据,并快速存储到ClickHouse中,从而实现低延迟的数据查询和分析。 2. 高性能:Flink Connector ClickHouse使用了ClickHouse的列存储技术,能够高效地存储和查询大规模数据集,提高了数据处理的效率。 3. 可扩展性:Flink Connector ClickHouse支持集群部署,可以随时根据数据量的增长对集群进行扩展,提高了系统的可扩展性和稳定性。 4. 灵活性:Flink Connector ClickHouse提供多种数据源和格式的支持,可以将不同来源的数据统一处理,并转换为ClickHouse支持的数据格式。 总之,Flink Connector ClickHouse是Flink生态系统中非常重要的一个组件,它帮助实现了实时流处理中数据的存储和查询,提高了数据处理的效率和可靠性。
通过使用 Flink 提供的标准化 Source 和 Sink API,您可以轻松地将 Flink 连接到 ClickHouse 数据库。您需要使用特定的驱动程序包,例如 flink-connector-clickhouse-22.07.11.jar。这个驱动包可以帮助您在 Flink 中操作 ClickHouse 数据库。通过使用 Flink,您可以实现流式数据的高效动态 JOIN,并将实时的关联数据写入 ClickHouse,以供应用层后续的分析和查询。这样,您可以充分利用 ClickHouse 引擎的强大性能来解决海量数据分析的问题。因此,使用 Flink 连接 ClickHouse 可以帮助您构建一个强大的数据处理和分析平台。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [流计算 Oceanus | 巧用 Flink 构建高性能 ClickHouse 实时数仓](https://blog.csdn.net/cloudbigdata/article/details/122206252)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [flink13.2 操作clickhouse 所需要的jar 包](https://download.csdn.net/download/wudonglianga/86501399)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
### 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。
flink是一种流处理框架,clickhouse是一种列式数据库。它们可以一起使用,以实现高效的实时数据处理和分析。 首先,flink支持和clickhouse集成,可以通过flink的clickhouse-connectors来读取和写入clickhouse的数据。这样,我们可以将flink作为数据处理引擎,从不同的数据源获取数据,并将处理后的结果写入clickhouse进行存储。 flink和clickhouse的结合可以带来以下好处: 1. 实时数据处理:flink具有低延迟和高吞吐量的特点,可以实时处理来自不同数据源的数据,并将结果写入clickhouse。这样,我们可以在实时或接近实时的情况下对数据进行处理和分析,以实现实时的业务需求。 2. 高效的存储和查询:clickhouse是一种专注于分析的列式数据库,具有高性能的存储和查询能力。通过将flink的处理结果写入clickhouse,我们可以充分利用clickhouse的优势,高效地存储和查询大量的实时和历史数据。 3. 多样化的数据处理能力:flink提供了丰富的操作符和函数,可以对数据进行转换、聚合、计算等各种操作。同时,clickhouse也提供了强大的查询语言和函数,可以进行复杂的分析和报表生成。将flink和clickhouse结合使用,可以实现对数据的多样化处理和分析需求。 总而言之,flink和clickhouse的结合可以提供高效的实时数据处理和分析能力。它们可以帮助我们满足实时业务需求,并对大量数据进行高效地存储和查询。这对于各种数据密集型应用和场景来说都非常有价值。
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.checkpoint.timeout 和 flink.checkpoint.interval 是 Flink 中与检查点相关的两个参数,它们之间存在一定的关系。 - flink.checkpoint.timeout 参数定义了执行检查点的超时时间,即当执行检查点操作时,如果超过了指定的超时时间仍未完成,则会被视为失败。 - flink.checkpoint.interval 参数定义了两次检查点之间的时间间隔,即多久执行一次检查点。 这两个参数的关系可以通过以下几点来说明: 1. flink.checkpoint.timeout 应该大于等于 flink.checkpoint.interval。确保超时时间足够长以容纳一个完整的检查点操作,否则可能会导致检查点失败。 2. 如果 flink.checkpoint.timeout 被设置得过小,可能会导致检查点操作在超时之前无法完成。在这种情况下,可以适当增加 flink.checkpoint.timeout 的值,以便给检查点操作足够的时间来完成。 3. 如果 flink.checkpoint.interval 被设置得过小,系统将更频繁地进行检查点操作,从而导致更高的系统开销和资源消耗。因此,在设置 flink.checkpoint.interval 时需要综合考虑系统的性能要求和资源限制。 需要根据应用程序的实际情况和需求来评估和调整 flink.checkpoint.timeout 和 flink.checkpoint.interval 的值。同时,还应该考虑 Flink 集群的配置和硬件资源是否能够支持所选的超时时间和间隔。在设置之后,建议进行性能测试和实际生产环境的实验来验证和优化这两个参数的值。

Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize class org.apache.flink.table.planner.plan.rules.FlinkStreamRuleSets$ at org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.program.FlinkStreamProgram$.buildProgram(FlinkStreamProgram.scala:56) at org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.StreamCommonSubGraphBasedOptimizer.$anonfun$optimizeTree$1(StreamCommonSubGraphBasedOptimizer.scala:158) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121) at org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.StreamCommonSubGraphBasedOptimizer.optimizeTree(StreamCommonSubGraphBasedOptimizer.scala:158) at org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.StreamCommonSubGraphBasedOptimizer.doOptimize(StreamCommonSubGraphBasedOptimizer.scala:83) at org.apache.flink.table.planner.plan.optimize.CommonSubGraphBasedOptimizer.optimize(CommonSubGraphBasedOptimizer.scala:77) at org.apache.flink.table.planner.delegation.PlannerBase.optimize(PlannerBase.scala:287) at org.apache.flink.table.planner.delegation.PlannerBase.translate(PlannerBase.scala:160) at org.apache.flink.table.api.internal.TableEnvironmentImpl.translate(TableEnvironmentImpl.java:1329) at org.apache.flink.table.api.internal.TableEnvironmentImpl.executeInternal(TableEnvironmentImpl.java:676) at org.apache.flink.table.api.internal.StatementSetImpl.execute(StatementSetImpl.java:98) at com.dtstack.chunjun.util.SqlTaskUtil.executeSql(SqlTaskUtil.java:117) at com.dtstack.chunjun.util.SqlTaskUtil.executeSqlJob(SqlTaskUtil.java:97) at com.dtstack.chunjun.Main.main(Main.java:59) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram.callMainMethod(PackagedProgram.java:366) at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram.invokeInteractiveModeForExecution(PackagedProgram.java:235) at org.apache.flink.client.program.PackagedProgramUtils.getPipelineFromProgram(PackagedProgramUtils.java:158) ... 14 more

最新推荐

《剑指大数据——Flink学习精要(Java版)》(最终修订版).pdf

《剑指大数据——Flink学习精要(Java版)》(最终修订版).pdf

Flink基础讲义.docx

第一章 Flink简介【了解】 1 1.1. Flink的引入 1 1.2. 什么是Flink 4 1.3. Flink流处理特性 4 1.4. Flink基石 5 1.5. 批处理与流处理 6 第二章 Flink架构体系 8 第三章 Flink集群搭建 12 第四章 DataSet开发 48 第五...

基于Flink构建实时数据仓库.docx

基于Flink SQL的扩展工作,构建实时数仓的应用案例,未来工作的思考和展望4个方面介绍了OPPO基于Flink构建实时数仓的经验和未来的规划。

Flink实用教程_预览版_v1.pdf

最新Flink教程,基于Flink 1.13.2。书中所有示例和案例代码均为双语。这是预览版。 目录 第1 章Flink 架构与集群安装..............................................................................................

大数据之Flink,为你打通flink之路.doc

Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序,Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。...

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

语义Web动态搜索引擎:解决语义Web端点和数据集更新困境

跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1497语义Web检索与分析引擎Semih Yumusak†KTO Karatay大学,土耳其semih. karatay.edu.trAI 4 BDGmbH,瑞士s. ai4bd.comHalifeKodazSelcukUniversity科尼亚,土耳其hkodaz@selcuk.edu.tr安德烈亚斯·卡米拉里斯荷兰特文特大学utwente.nl计算机科学系a.kamilaris@www.example.com埃利夫·尤萨尔KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其elif. ogrenci.karatay.edu.tr土耳其安卡拉edogdu@cankaya.edu.tr埃尔多安·多杜·坎卡亚大学里扎·埃姆雷·阿拉斯KTO KaratayUniversity科尼亚,土耳其riza.emre.aras@ogrenci.karatay.edu.tr摘要语义Web促进了Web上的通用数据格式和交换协议,以实现系统和机器之间更好的互操作性。 虽然语义Web技术被用来语义注释数据和资源,更容易重用,这些数据源的特设发现仍然是一个悬 而 未 决 的 问 题 。 流 行 的 语 义 Web �

给出推荐算法的具体方法

### 回答1: 好的,下面是基于内容的推荐算法的具体方法: 1. 特征提取:根据音乐家的特征数据,提取出一些关键特征,比如音乐风格、代表作品等。可以使用TF-IDF算法或者词袋模型对特征进行处理。 2. 相似度计算:根据特征提取的结果,计算出音乐家之间的相似度。可以使用余弦相似度或者皮尔逊相关系数等算法计算相似度。 3. 推荐分数计算:根据用户的历史喜好和音乐家之间的相似度,计算出每个音乐家的推荐分数。可以使用加权平均数等方法计算推荐分数。 4. 结果排序:根据推荐分数,对音乐家进行排序,推荐给用户。 具体实现方法如下: 1. 特征提取:首先将音乐家的特征数据转化为向量形式,比如

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

数据搜索和分析

跟踪:PROFILES数据搜索:在网络上分析和搜索数据WWW 2018,2018年4月23日至27日,法国里昂1485表征数据集搜索查询艾米莉亚·卡普尔扎克英国南安普敦大学开放数据研究所emilia. theodi.org珍妮·坦尼森英国伦敦开放数据研究所jeni@theodi.org摘要在Web上生成和发布的数据量正在迅速增加,但在Web上搜索结构化数据仍然存在挑战。在本文中,我们探索数据集搜索分析查询专门为这项工作产生的通过众包-ING实验,并比较它们的搜索日志分析查询的数据门户网站。搜索环境的变化以及我们给人们的任务改变了生成的查询。 我们发现,在我们的实验中发出的查询比数据门户上的数据集的搜索查询要长得多。 它们还包含了七倍以上的地理空间和时间信息的提及,并且更有可能被结构化为问题。这些见解可用于根据数据集搜索的特定信息需求和特征关键词数据集搜索,�