FlinkSQL在音乐的产品化实践-TSY，云计算大佬的干货分享。
FlinkSQL是Flink实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准SQL语义的开发语言。
FlinkSQL是Flink实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准SQL语义的开发语言。
2023/6/28 15:34:52
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在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。
Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。
在美团?大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。
大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
然而，通过Spark开发出高性能的大数据计算作业，并不是那么简单的。
如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算
Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。
在美团?大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。
大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
然而，通过Spark开发出高性能的大数据计算作业，并不是那么简单的。
如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算
2023/6/13 9:27:09
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Storm官方网站有段简介Storm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。
利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。
Storm简单，可以使用任何编程语言。
利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。
Storm简单，可以使用任何编程语言。
2023/6/13 0:35:05
12.76MB
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大概思路：1）创建项目，上传应用到百度定位sdk获得应用对应key，并配置定位服务成功。
2）将配置的定位代码块放入service中，使程序在后台不断更新经纬度3）为应用创建数据库和相应的数据表，编写增删改查业务逻辑方法4）编写界面，通过点击按钮控制能否开始计算距离，并引用数据库，初始化表数据，实时刷新界面5）在service的定位代码块中计算距离，并将距离和经纬度实时的保存在数据库(注：只要经纬度发生改变，计算出来的距离就要进行保存)6）界面的刷新显示
2）将配置的定位代码块放入service中，使程序在后台不断更新经纬度3）为应用创建数据库和相应的数据表，编写增删改查业务逻辑方法4）编写界面，通过点击按钮控制能否开始计算距离，并引用数据库，初始化表数据，实时刷新界面5）在service的定位代码块中计算距离，并将距离和经纬度实时的保存在数据库(注：只要经纬度发生改变，计算出来的距离就要进行保存)6）界面的刷新显示
2017/1/13 4:20:27
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大概思路：1）创建项目，上传应用到百度定位sdk获得应用对应key，并配置定位服务成功。
2）将配置的定位代码块放入service中，使程序在后台不断更新经纬度3）为应用创建数据库和相应的数据表，编写增删改查业务逻辑方法4）编写界面，通过点击按钮控制能否开始计算距离，并引用数据库，初始化表数据，实时刷新界面5）在service的定位代码块中计算距离，并将距离和经纬度实时的保存在数据库(注：只要经纬度发生改变，计算出来的距离就要进行保存)6）界面的刷新显示
2）将配置的定位代码块放入service中，使程序在后台不断更新经纬度3）为应用创建数据库和相应的数据表，编写增删改查业务逻辑方法4）编写界面，通过点击按钮控制能否开始计算距离，并引用数据库，初始化表数据，实时刷新界面5）在service的定位代码块中计算距离，并将距离和经纬度实时的保存在数据库(注：只要经纬度发生改变，计算出来的距离就要进行保存)6）界面的刷新显示
2021/7/2 18:56:05
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简历最好能覆盖以下三方面的项目经历：基础平台搭建与线上问题解决一方面，许多中小型企业，大数据这一块其实还处于刚刚起步阶段，对于平台搭建这一块是刚需；
另一方面，一线大厂对于线上基础组件，比方说hdfs与spark的补丁修复（能二次开发就更好了）比较感兴趣。
而这些，都可以以项目的方式写进去。
实时计算类项目一个稍微复杂点的实时类项目几乎可以覆盖大数据生态圈的所有核心技术点，具体可以参考本人前期写的一篇文章:征信画像项目实施文档摘要机器学习类项目个人认为，数据部门终极价值的落地需要靠机器学习。
仅仅搞传统BI与实时计算的话，对于大部分中小型企业而言，大数据团队没有多大的存在价值。
另一方面，一线大厂对于线上基础组件，比方说hdfs与spark的补丁修复（能二次开发就更好了）比较感兴趣。
而这些，都可以以项目的方式写进去。
实时计算类项目一个稍微复杂点的实时类项目几乎可以覆盖大数据生态圈的所有核心技术点，具体可以参考本人前期写的一篇文章:征信画像项目实施文档摘要机器学习类项目个人认为，数据部门终极价值的落地需要靠机器学习。
仅仅搞传统BI与实时计算的话，对于大部分中小型企业而言，大数据团队没有多大的存在价值。
2018/2/6 15:10:15
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Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。
Storm适用的场景： 1、Storm可以用来用来处理源源不断的音讯，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。
2、由于Storm的处理组件都是分布式的，而且处理延迟都极低，所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用。
Storm适用的场景： 1、Storm可以用来用来处理源源不断的音讯，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。
2、由于Storm的处理组件都是分布式的，而且处理延迟都极低，所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用。
2021/6/21 18:04:08
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ApacheStorm（apache-storm-2.3.0-src.zip源码）是一个免费的开源分布式实时计算系统。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
在教程中阅读更多内容。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
在教程中阅读更多内容。
2016/11/13 21:51:24
55.72MB
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ApacheStorm（apache-storm-2.3.0-src.tar.gz源码）是一个免费的开源分布式实时计算系统。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
在教程中阅读更多内容。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
在教程中阅读更多内容。
2016/7/9 10:52:24
41.11MB
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ApacheStorm（apache-storm-2.3.0.zip）是一个免费的开源分布式实时计算系统。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
在教程中阅读更多内容。
ApacheStorm可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像Hadoop进行批处理一样。
ApacheStorm很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ApacheStorm有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。
ApacheStorm速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。
它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得四处理，并且易于设置和操作。
ApacheStorm与您已经使用的队列和数据库技术集成。
ApacheStorm拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。
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2020/8/2 23:26:50
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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