kafka对接flink

时间: 2023-09-02 21:12:59 浏览: 44
Kafka与Flink之间的对接可以通过Flink的Kafka Connector实现。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用Flink的Kafka Connector消费Kafka中的数据: ```java import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer; import org.apache.flink.streaming.util.serialization.SimpleStringSchema; import java.util.Properties; public class KafkaFlinkDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建Flink执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 配置Kafka连接参数 Properties props = new Properties(); props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.setProperty("group.id", "flink-consumer-group"); // 创建Kafka数据源 FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>( "topic-name", new SimpleStringSchema(), props); // 从Kafka中读取消息 env.addSource(kafkaConsumer) .print(); // 打印消息 // 执行任务 env.execute("Kafka Flink Demo"); } } ``` 在上面的示例中,我们创建了一个`FlinkKafkaConsumer`,配置了Kafka的连接参数和要消费的主题。然后,使用`env.addSource()`方法将Kafka数据源添加到Flink的执行环境中,并使用`print()`函数打印每条消息。最后,调用`env.execute()`方法执行任务。 当然,还可以使用Flink的Kafka Producer将处理后的数据发送回Kafka,实现完整的Kafka与Flink之间的数据流转。

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部署Kafka和Flink需要遵循以下步骤: 1. 安装Java运行环境:Kafka和Flink都需要Java运行环境,因此需要先安装Java运行环境。 2. 安装Zookeeper:Kafka需要依赖Zookeeper来完成一些工作,因此需要先安装Zookeeper。 3. 安装Kafka:下载Kafka安装包,解压缩后修改配置文件,启动Kafka。 4. 安装Flink:下载Flink安装包,解压缩后修改配置文件,启动Flink。 以下是具体的步骤: 1. 安装Java运行环境:使用 apt-get 等工具安装 Java 运行环境。 sudo apt-get install default-jre 2. 安装Zookeeper:下载Zookeeper安装包,解压缩后修改配置文件,启动Zookeeper。 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.6.3/apache-zookeeper-3.6.3-bin.tar.gz tar -zxvf apache-zookeeper-3.6.3-bin.tar.gz cd apache-zookeeper-3.6.3-bin/conf/ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg cd ../bin/ ./zkServer.sh start 3. 安装Kafka:下载Kafka安装包,解压缩后修改配置文件,启动Kafka。 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.8.0/kafka_2.13-2.8.0.tgz tar -zxvf kafka_2.13-2.8.0.tgz cd kafka_2.13-2.8.0/config/ cp server.properties server_0.properties vi server_0.properties # 修改以下配置项 broker.id=0 listeners=PLAINTEXT://localhost:9092 log.dirs=/tmp/kafka-logs-0 zookeeper.connect=localhost:2181 cd .. ./bin/kafka-server-start.sh config/server_0.properties 4. 安装Flink:下载Flink安装包,解压缩后修改配置文件,启动Flink。 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.13.2/flink-1.13.2-bin-scala_2.12.tgz tar -zxvf flink-1.13.2-bin-scala_2.12.tgz cd flink-1.13.2/conf/ cp flink-conf.yaml flink-conf-0.yaml vi flink-conf-0.yaml # 修改以下配置项 jobmanager.rpc.address: localhost jobmanager.rpc.port: 6123 taskmanager.numberOfTaskSlots: 1 taskmanager.memory.process.size: 1024m cd .. ./bin/start-cluster.sh 这些步骤完成后,Kafka和Flink就部署完成了。
### 回答1: Flink 和 Kafka 是一种分布式数据处理架构,可以帮助企业构建实时的、可靠的数据处理流程,为企业应用提供实时的数据服务。Flink 是 Apache 的一项开源项目,提供简单、高效、可靠的数据处理架构,Kafka 是一种分布式消息队列,支持高性能的消息传输。它们可以结合在一起,为企业提供实时数据处理能力。 ### 回答2: Kafka Flink数据处理架构是一种将Apache Kafka与Apache Flink集成的架构设计。Apache Kafka是一种高性能、可持久化、分布式流处理平台,而Apache Flink是一种强大的流处理框架。 在Kafka Flink数据处理架构中,Kafka作为数据源,负责收集、存储和分发数据。数据可以以流的形式实时流入Kafka,并被分为多个主题(topics)。每个主题可以有多个分区(partitions),以提高负载均衡和可伸缩性。 Flink作为数据处理引擎,连接到Kafka集群,实时处理从Kafka主题中读取的数据。Flink提供了各种功能和API来对数据进行转换、计算和分析,并将结果写回到Kafka主题或其他外部存储系统。 在Kafka Flink数据处理架构中,Flink提供了一些关键概念和机制来处理数据流。例如,窗口功能允许对数据流进行时间或其他属性的分段处理,以便进行聚合操作。流与表之间的无缝转换使得可以方便地进行复杂的流和批处理操作。 此外,Kafka Flink数据处理架构还支持故障处理和容错机制。Flink可以使用检查点机制来定期记录流处理应用程序的状态,并在故障恢复时恢复到最后一个一致的状态。 总而言之,Kafka Flink数据处理架构结合了Kafka和Flink的优势,为实时数据处理提供了可靠,高效和可伸缩的解决方案。它能够处理大量的数据流,并提供丰富的功能和灵活的API来满足不同的数据处理需求。 ### 回答3: Kafka Flink数据处理架构是一种常用的大数据处理架构,它结合了Apache Kafka和Apache Flink这两个开源项目的特性,实现了高效、可扩展的数据流处理。 在这个架构中,Apache Kafka充当着数据流引擎的角色。它是一个分布式的流处理平台,用于高吞吐量、低延迟的发布和订阅消息。Kafka以主题(topic)为单位组织数据流,生产者将数据发布到特定的主题,消费者则从主题中订阅和消费数据。Kafka保证了消息的持久化存储和高可用性,能够支持大规模的数据流处理。 而Apache Flink则是一个分布式流处理框架,用于在数据流中进行实时的、有状态的计算和分析。Flink提供了丰富的流处理操作符和函数,可以进行窗口聚合、数据转换、流量控制等操作。Flink具有低延迟、高吞吐量的特性,并且支持Exactly-once语义,保证了数据的准确性和一致性。 在Kafka Flink数据处理架构中,Kafka作为输入源和输出目的地,将数据流通过主题传输到Flink。Flink通过Kafka的消费者接口实时获取数据流,进行各种计算和处理操作,并将结果写回到Kafka的指定主题。这种架构可以实现大规模数据的实时流处理和分析,具有高度容错性和可伸缩性。 此外,Kafka Flink数据处理架构还支持和其他数据存储和计算系统的集成,可以将计算结果写回到数据库、数据仓库或其他存储系统中,也可以将处理过的数据传输给其他分布式计算框架进行更复杂的计算和分析。 总之,Kafka Flink数据处理架构是一个强大而灵活的大数据处理方案,能够支持实时流处理和分析,实现高效可扩展的数据处理。
Kafka、Flink 和 ClickHouse 是现代数据处理中使用最广泛的技术之一。Kafka 是分布式流处理平台,Flink 是开源流处理框架,ClickHouse 是列式数据库。这三个技术的结合可以实现端到端的一致性,从而提高数据处理的效率和准确性。 Kafka 提供了高性能的消息传输和存储功能,可以实现数据的实时传输和持久化存储。Flink 可以通过连接 Kafka 实现流数据流的处理和计算。ClickHouse 则可以作为数据仓库或存储层,提供高效的数据查询和分析。 在使用这三个技术时,需要注意端到端的一致性,以确保数据的准确性和可靠性。具体而言,需要注意以下几点: 1. 数据格式的一致性:在 Kafka、Flink 和 ClickHouse 中使用相同的数据格式,以确保数据传输和处理的一致性。 2. 数据清洗和转换的一致性:在数据流转换和清洗时,需要保持一致的逻辑和规则,以确保数据的一致性和准确性。 3. 数据处理和存储的一致性:在使用 Flink 和 ClickHouse 进行数据处理和存储时,需要保持一致的配置和参数设置,以确保数据的一致性和可靠性。 4. 数据监控和管理的一致性:在数据处理过程中,需要对数据进行监控和管理,以确保数据的完整性和可靠性。 综上所述,Kafka、Flink 和 ClickHouse 的结合可以实现端到端的一致性,从而提高数据处理的效率和准确性。在使用这三个技术时,需要注意数据格式、数据清洗和转换、数据处理和存储、数据监控和管理等方面的一致性。
### 回答1: 下面是一个简单的 Flink 应用程序,将 Kafka 主题中的数据读取并写入到另一个 Kafka 主题: java 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.FlinkKafkaProducer; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer; import java.util.Properties; public class KafkaToFlinkToFlinkKafka { public static void main(String[] args) throws Exception { // set up the execution environment final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // configure Kafka consumer Properties consumerProps = new Properties(); consumerProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); consumerProps.setProperty("group.id", "test-group"); // create a Kafka consumer data source FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("input-topic", new SimpleStringSchema(), consumerProps); // read from Kafka DataStream<String> stream = env.addSource(consumer); // configure Kafka producer Properties producerProps = new Properties(); producerProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); // create a Kafka producer sink FlinkKafkaProducer<String> producer = new FlinkKafkaProducer<>("output-topic", new KafkaSerializationSchema<String>() { @Override public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(String s, Long aLong) { return new ProducerRecord<>("output-topic", s.getBytes()); } }, producerProps, FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE); // write to Kafka stream.addSink(producer); // execute the Flink job env.execute("Kafka to Flink to Kafka"); } } 在上面的代码中,我们首先创建了一个 StreamExecutionEnvironment 对象,然后使用 Kafka 的消费者API读取一个名为 input-topic 的 Kafka 主题中的数据,并将其转换为 Flink 数据流。接下来,我们创建一个 Kafka 生产者,并将数据流写入名为 output-topic 的 Kafka 主题。最后,我们调用 env.execute() 来启动 Flink 作业。 请注意,上面的代码只是一个简单的入门级示例。在生产环境中,您可能需要更复杂的逻辑来处理数据并将其写入 Kafka 主题。 ### 回答2: Flink是一个流处理框架,它可以处理流式数据,并且可以与Kafka等消息队列相结合,实现数据的实时处理和分析。下面是一个使用Flink将Kafka数据写入Kafka的入门级示例。 首先,我们需要引入Flink和Kafka的相关依赖包,并创建一个Flink程序入口。 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.FlinkKafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig; import java.util.Properties; public class KafkaToKafkaDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建Flink程序入口 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置Kafka的相关配置 Properties properties = new Properties(); properties.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka1:9092,kafka2:9092,kafka3:9092"); properties.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "flink-consumer"); properties.setProperty(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka1:9092,kafka2:9092,kafka3:9092"); // 创建Kafka消费者 FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("input-topic", new SimpleStringSchema(), properties); // 添加Kafka消费者到Flink程序中 DataStream<String> input = env.addSource(kafkaConsumer); // 创建Kafka生产者 FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>("output-topic", new SimpleStringSchema(), properties); // 将输入数据写入Kafka input.addSink(kafkaProducer); // 执行Flink程序 env.execute("Kafka to Kafka Demo"); } } 上述代码中,我们首先创建了一个Flink程序入口,然后设置了连接Kafka所需的配置信息。之后,我们创建了一个Kafka消费者,并将其添加到Flink程序中。接着,我们创建了一个Kafka生产者,并将输入的数据写入到Kafka中。最后,我们执行了Flink程序。 需要注意的是,在上述代码中,我们需要将kafka1:9092,kafka2:9092,kafka3:9092替换为实际的Kafka集群地址,input-topic和output-topic替换为实际的输入和输出主题名称。 这是一个简单的入门级示例,演示了如何使用Flink将Kafka数据写入Kafka。你可以根据自己的需求,在此基础上进行更复杂的流处理操作。 ### 回答3: Flink是一个流计算引擎,可以用来处理大规模的实时数据流。而Kafka是一种高吞吐量的分布式消息队列,常用于构建数据流处理平台。那么如果想要将Kafka中的数据写入到另一个Kafka集群中,可以使用Flink来实现。下面是一个入门级的示例代码,演示了如何使用Java编写一个简单的Flink作业来实现将Kafka数据写入到另一个Kafka集群中。 首先,需要在项目的pom.xml文件中添加Flink和Kafka相关的依赖: xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId> <version>1.11.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <<artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId> <version>1.11.2</version> </dependency> </dependencies> 接下来,可以编写一个简单的Flink作业,该作业从一个Kafka主题中消费数据,并将其写入到另一个Kafka主题中: java 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.FlinkKafkaProducer; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaSerializationSchemaWrapper; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import java.util.Properties; public class KafkaToFlinkToFlinkKafkaDemo { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置Kafka消费者的配置 Properties consumerProps = new Properties(); consumerProps.setProperty(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka_source:9092"); consumerProps.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "flink-consumer"); // 创建一个从Kafka读取数据的数据流 DataStream<String> kafkaSource = env .addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("input_topic", new SimpleStringSchema(), consumerProps)); // 设置Kafka生产者的配置 Properties producerProps = new Properties(); producerProps.setProperty("bootstrap.servers", "kafka_target:9092"); // 创建一个写入Kafka的数据流 // 注意:这里将消息序列化为字符串,所以消费者也需要使用相同的字符串序列化器来读取数据 DataStream<String> kafkaSink = kafkaSource .addSink(new FlinkKafkaProducer<>("output_topic", new KafkaSerializationSchemaWrapper<>(new SimpleStringSchema()), producerProps)); // 执行作业并等待任务完成 env.execute("Kafka to Flink to Kafka Demo"); } } 在上述代码中,首先通过FlinkKafkaConsumer创建一个从Kafka中读取数据的数据流,然后通过FlinkKafkaProducer创建一个将数据写入到Kafka中的数据流。注意,需要为消费者和生产者配置正确的Kafka集群地址和主题名称。 以上就是一个简单的使用Flink将Kafka数据写入到另一个Kafka集群的示例。当然,实际应用中还需要考虑更多的业务需求和数据转换操作。希望对您有帮助!
要使用 Flink 从 Kafka 中读取数据或者将数据写入 Kafka,需要先将 Flink 的 Kafka 连接器添加到 Flink 应用程序的依赖中。可以在 Flink 的官方文档中找到详细的说明和示例代码。 以下是一个简单的 Flink 应用程序示例,它从 Kafka 主题中读取字符串消息,并将它们写入到另一个 Kafka 主题中: java 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.FlinkKafkaProducer; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSink; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer; import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer; import java.util.Properties; public class KafkaExample { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 配置 Kafka 消费者 Properties consumerProps = new Properties(); consumerProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); consumerProps.setProperty("group.id", "test-group"); consumerProps.setProperty("auto.offset.reset", "earliest"); FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("input-topic", new StringDeserializer(), consumerProps); DataStream<String> input = env.addSource(consumer); // 数据处理 DataStream<String> output = input.map(str -> str.toUpperCase()); // 配置 Kafka 生产者 Properties producerProps = new Properties(); producerProps.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); KafkaSerializationSchema<String> schema = new KafkaSerializationSchema<String>() { @Override public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(String element, Long timestamp) { return new ProducerRecord<>("output-topic", element.getBytes()); } }; FlinkKafkaProducer<String> producer = new FlinkKafkaProducer<>("output-topic", schema, producerProps, FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE); // 将数据写入 Kafka output.addSink(producer); env.execute("Kafka Example"); } } 该示例中,首先配置了一个 Kafka 消费者来读取输入主题中的消息。然后对消息进行处理,将其转换成大写字母。最后,使用一个 Kafka 生产者将处理后的消息写入到输出主题中。 在实际的应用程序中,需要根据具体的需求调整配置和实现方式。同时,还需要注意 Flink 与 Kafka 版本的兼容性问题,以及应用程序的容错机制和性能优化等方面的考虑。
Kafka SQL Connector是Apache Kafka社区提供的一个工具,用于将Kafka消息流转换成关系型数据,并支持在SQL中进行查询、聚合和窗口操作。Flink是一个流处理框架,可以实现实时的数据处理和计算。在Flink 1.11版本中,可以使用Kafka SQL Connector将Kafka消息流集成到Flink中,并直接在Flink SQL中进行流处理和分析。 使用Kafka SQL Connector需要进行以下步骤: 1. 安装Kafka SQL Connector 需要下载并安装Kafka SQL Connector包,可以从Apache官网或者Kafka社区下载。 2. 将Kafka SQL Connector添加到Flink Classpath中 可以通过修改flink-conf.yaml文件或使用--classpath参数将Kafka SQL Connector添加到Flink Classpath中。 3. 创建Kafka数据源 可以使用Flink提供的Kafka连接器,从Kafka中读取数据流,并转换成Flink DataStream。代码示例: java Properties props = new Properties(); props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.setProperty("group.id", "test"); FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("my-topic", new SimpleStringSchema(), props); DataStream<String> stream = env.addSource(consumer); 4. 创建Kafka SQL表 使用CREATE TABLE语句,将Kafka数据流转换成Kafka SQL表。代码示例: sql CREATE TABLE kafka_table ( key STRING, value STRING, timestamp TIMESTAMP(3) METADATA, WATERMARK FOR timestamp AS timestamp - INTERVAL '5' SECOND ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'my-topic', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'properties.group.id' = 'test', 'format' = 'json' ) 5. 在Flink SQL中进行数据处理和分析 可以使用Flink SQL语句,在Kafka SQL表上进行数据处理和分析。代码示例: sql SELECT COUNT(*) FROM kafka_table WHERE key = 'foo' 以上就是使用Kafka SQL Connector在Flink 1.11中将Kafka消息流集成到Flink中的基本步骤。
要自定义 Flink 的 Kafka Sink,您可以通过实现 org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema 接口来实现自定义的序列化逻辑。以下是一个简单的示例: java import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; public class CustomKafkaSerializationSchema implements KafkaSerializationSchema<String> { private final String topic; public CustomKafkaSerializationSchema(String topic) { this.topic = topic; } @Override public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(String element, Long timestamp) { // 将 String 类型的数据序列化为字节数组,可以根据需要进行自定义序列化逻辑 byte[] serializedValue = element.getBytes(); return new ProducerRecord<>(topic, serializedValue); } } 然后,您可以在 Flink 程序中使用这个自定义的 KafkaSink,示例如下: java import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer; public class CustomKafkaSinkExample { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 创建数据流 DataStream<String> stream = ... // 创建自定义的 KafkaSink String topic = "your-topic"; FlinkKafkaProducer<String> kafkaSink = new FlinkKafkaProducer<>( topic, new CustomKafkaSerializationSchema(topic), properties); // 将数据流写入 Kafka stream.addSink(kafkaSink); env.execute("Custom Kafka Sink Example"); } }

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