Flink SQL --命令行的使用（02）

news2024/11/16 13:48:57
1、窗口函数： 
1、创建表：
-- 创建kafka 表
CREATE TABLE bid (
    bidtime  TIMESTAMP(3),
    price  DECIMAL(10, 2) ,
    item  STRING,
    WATERMARK FOR bidtime AS bidtime
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'bid', -- 数据的topic
  'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- broker 列表
  'properties.group.id' = 'testGroup', -- 消费者组
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 读取数据的位置earliest-offset latest-offset
  'format' = 'csv' -- 读取数据的格式
);

kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic bid
2020-04-15 08:05:00,4.00,C
2020-04-15 08:07:00,2.00,A
2020-04-15 08:09:00,5.00,D
2020-04-15 08:11:00,3.00,B
2020-04-15 08:13:00,1.00,E
2020-04-15 08:17:00,6.00,F
2、滚动窗口：
        1、滚动的事件时间窗口：
-- TUMBLE: 滚动窗口函数，函数的作用时在原表的基础上增加[窗口开始时间，窗口结束时间，窗口时间]
-- TABLE；表函数，将里面函数的结果转换成动态表
SELECT * FROM 
TABLE(
   TUMBLE(TABLE bid, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '10' MINUTES)
);


-- 在基于窗口函数提供的字段进行聚合计算
-- 实时统计每隔商品的总的金额，每隔10分钟统计一次
SELECT 
    item,
    window_start,
    window_end,
    sum(price) as sum_price
FROM 
TABLE(
    -- 滚动的事件时间窗口
   TUMBLE(TABLE bid, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '10' MINUTES)
)
group by item,window_start,window_end;
        2、滚动的处理时间窗口：
CREATE TABLE words (
    word  STRING,
    proctime as PROCTIME() -- 定义处理时间，PROCTIME：获取处理时间的函数
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'words', -- 数据的topic
  'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- broker 列表
  'properties.group.id' = 'testGroup', -- 消费者组
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 读取数据的位置earliest-offset latest-offset
  'format' = 'csv' -- 读取数据的格式
);

kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic words
java
spark

-- 在flink SQL中处理时间和事件时间的sql语法没有区别
SELECT * FROM 
TABLE(
   TUMBLE(TABLE words, DESCRIPTOR(proctime), INTERVAL '5' SECOND)
);


SELECT 
    word,window_start,window_end,
    count(1) as c
FROM 
TABLE(
   TUMBLE(TABLE words, DESCRIPTOR(proctime), INTERVAL '5' SECOND)
)
group by 
    word,window_start,window_end
3、滑动窗口：
-- HOP: 滑动窗口函数
-- 滑动窗口一条数据可能会落到多个窗口中

SELECT * FROM 
TABLE(
   HOP(TABLE bid, DESCRIPTOR(bidtime),INTERVAL '5' MINUTES, INTERVAL '10' MINUTES)
);


-- 每隔5分钟计算最近10分钟所有商品总的金额
SELECT 
     window_start,
     window_end,
     sum(price) as sum_price
FROM 
TABLE(
   HOP(TABLE bid, DESCRIPTOR(bidtime),INTERVAL '5' MINUTES, INTERVAL '10' MINUTES)
)
group by 
    window_start,window_end
4、会话窗口：
CREATE TABLE words (
    word  STRING,
    proctime as PROCTIME() -- 定义处理时间，PROCTIME：获取处理时间的函数
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'words', -- 数据的topic
  'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- broker 列表
  'properties.group.id' = 'testGroup', -- 消费者组
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 读取数据的位置earliest-offset latest-offset
  'format' = 'csv' -- 读取数据的格式
);

kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic words
java
spark

select 
    word,
    SESSION_START(proctime,INTERVAL '5' SECOND) as window_start,
    SESSION_END(proctime,INTERVAL '5' SECOND) as window_end,
    count(1) as c
from 
    words
group by 
    word,SESSION(proctime,INTERVAL '5' SECOND);
2、OVER聚合：
        1、批处理：

在Flink中的批处理的模式，over函数和hive是一致的。

SET 'execution.runtime-mode' = 'batch';
-- 有界流
CREATE TABLE students_hdfs_batch (
    sid STRING,
    name STRING,
    age INT,
    sex STRING,
    clazz STRING
)WITH (
  'connector' = 'filesystem',           -- 必选：指定连接器类型
  'path' = 'hdfs://master:9000/data/student',  -- 必选：指定路径
  'format' = 'csv'                     -- 必选：文件系统连接器指定 format
);

-- row_number,sum,count,avg,lag,lead,max,min
-- 需要注意的是sum，sum在有排序的是聚合，在没有排序的是全局聚合。
--  获取每隔班级年龄最大的前两个学生

select * 
from(
    select 
    *,
    row_number() over(partition by clazz order by age desc) as r
    from 
    students_hdfs_batch
) as a
where r <=2
        2、流处理：

flink流处理中over聚合使用限制

        1、order by 字段必须是时间字段升序排序或者使用over_number时可以增加条件过滤

        2、在流处理里面，Flink中目前只支持按照时间属性升序定义的over的窗口。因为在批处理中，数据量的大小是固定的，不会有新的数据产生，所以在做排序的时候，只需要一次排序，所以排序字段可以随便指定，但是在流处理中，数据量是源源不断的产生，当每做一次排序的时候，就需要将之前的数据都取出来存储，随着时间的推移，数据量会不断的增加，在做排序时计算量非常大。但是按照时间的顺序，时间是有顺序的，可以减少计算的代价。

        3、也可以选择top N 也可以减少计算量。

        4、在Flink中做排序时，需要考虑计算代价的问题，一般使用的排序的字段是时间字段。

SET 'execution.runtime-mode' = 'streaming'; 
-- 创建kafka 表
CREATE TABLE students_kafka (
    sid STRING,
    name STRING,
    age INT,
    sex STRING,
    clazz STRING,
    proctime as PROCTIME()
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'students', -- 数据的topic
  'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- broker 列表
  'properties.group.id' = 'testGroup', -- 消费者组
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', -- 读取数据的位置earliest-offset latest-offset
  'format' = 'csv' -- 读取数据的格式
);
-- 在流处理模式下，flink只能按照时间字段进行升序排序

-- 如果按照一个普通字段进行排序，在流处理模式下，每来一条新的数据都需重新计算之前的顺序，计算代价太大
-- 在row_number基础上增加条件，可以限制计算的代价不断增加

select * from (
select 
    *,
    row_number() over(partition by clazz order by age desc) as r
from 
    students_kafka
)
where r <= 2;


-- 在流处理模式下，flink只能按照时间字段进行升序排序
select 
*,
sum(age) over(partition by clazz order by proctime)
from 
students_kafka


-- 时间边界
-- RANGE BETWEEN INTERVAL '10' SECOND PRECEDING AND CURRENT ROW 
select 
*,
sum(age) over(
    partition by clazz
    order by proctime
    -- 统计最近10秒的数据
    RANGE BETWEEN INTERVAL '10' SECOND PRECEDING AND CURRENT ROW
)
from 
students_kafka /*+ OPTIONS('scan.startup.mode' = 'latest-offset') */;


-- 数据边界
--ROWS BETWEEN 10 PRECEDING AND CURRENT ROW
select 
*,
sum(age) over(
    partition by clazz
    order by proctime
    -- 统计最近10秒的数据
   ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
)
from 
students_kafka /*+ OPTIONS('scan.startup.mode' = 'latest-offset') */;


kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic students

1500100003,tom,22,女,理科六班
3、Order  By：

在使用order by进行排序的时候，排序的字段中必须使用到时间字段：

-- 排序字段必须带上时间升序排序，使用到时间字段：proctime
select * from 
students_kafka
order by proctime,age;

-- 限制排序的计算代价，避免全局排序，在使用限制的时候，在做排序的时候，就只需要对限制的进行排序，减少了计算的代价。

select * 
from 
students_kafka
order by age
limit 10;
4、row_number去重
CREATE TABLE students_kafka (
    sid STRING,
    name STRING,
    age INT,
    sex STRING,
    clazz STRING,
    proctime as PROCTIME()
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'students', -- 数据的topic
  'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- broker 列表
  'properties.group.id' = 'testGroup', -- 消费者组
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', -- 读取数据的位置earliest-offset latest-offset
  'format' = 'csv' -- 读取数据的格式
);
kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic students
1500100003,tom,22,女,理科六班

select * from (
select 
sid,name,age,
row_number() over(partition by sid order by proctime) as r
from students_kafka /*+ OPTIONS('scan.startup.mode' = 'latest-offset') */
) 
where r = 1;
5、JOIN

Regular Joins: 主要用于批处理，如果在流处理上使用，状态会越来越大

Interval Join: 主要用于双流join

Temporal Joins:用于流表关联时态表（不同时间状态不一样，比如汇率表）

Lookup Join:用于流表关联维表（不怎么变化的表）

        1、Regular Joins
                1、批处理：
CREATE TABLE students_hdfs_batch (
    sid STRING,
    name STRING,
    age INT,
    sex STRING,
    clazz STRING
)WITH (
  'connector' = 'filesystem',           -- 必选：指定连接器类型
  'path' = 'hdfs://master:9000/data/student',  -- 必选：指定路径
  'format' = 'csv'                     -- 必选：文件系统连接器指定 format
);

CREATE TABLE score_hdfs_batch (
    sid STRING,
    cid STRING,
    score INT
)WITH (
  'connector' = 'filesystem',           -- 必选：指定连接器类型
  'path' = 'hdfs://master:9000/data/score',  -- 必选：指定路径
  'format' = 'csv'                     -- 必选：文件系统连接器指定 format
);

SET 'execution.runtime-mode' = 'batch';

-- inner join
select a.sid,a.name,b.score from 
students_hdfs_batch as a
inner join
score_hdfs_batch as b
on a.sid=b.sid;

-- left join
select a.sid,a.name,b.score from 
students_hdfs_batch as a
left join
score_hdfs_batch as b
on a.sid=b.sid;

-- full join
select a.sid,a.name,b.score from 
students_hdfs_batch as a
full join
score_hdfs_batch as b
on a.sid=b.sid;
        2、流处理：

CREATE TABLE students_kafka (
    sid STRING,
    name STRING,
    age INT,
    sex STRING,
    clazz STRING
)WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'students', -- 数据的topic
    'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- broker 列表
    'properties.group.id' = 'testGroup', -- 消费者组
    'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 读取数据的位置earliest-offset latest-offset
    'format' = 'csv', -- 读取数据的格式
    'csv.ignore-parse-errors' = 'true' -- 如果数据解析异常自动跳过当前行
);
kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic students
1500100001,tom,22,女,文科六班
1500100002,tom1,24,男,文科六班
1500100003,tom2,22,女,理科六班

CREATE TABLE score_kafka (
    sid STRING,
    cid STRING,
    score INT
)WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'scores', -- 数据的topic
    'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- broker 列表
    'properties.group.id' = 'testGroup', -- 消费者组
    'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 读取数据的位置earliest-offset latest-offset
    'format' = 'csv', -- 读取数据的格式
    'csv.ignore-parse-errors' = 'true'
);
kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic scores
1500100001,1000001,98
1500100001,1000002,5
1500100001,1000003,137


SET 'execution.runtime-mode' = 'streaming'; 

-- 使用常规关联方式做流处理，flink会将两个表的数据一直保存在状态中，状态会越来越大
-- 可以设置状态有效期避免状态无限增大
SET 'table.exec.state.ttl' = '5000';

-- full join
select a.sid,b.sid,a.name,b.score from 
students_kafka as a
full join
score_kafka as b
on a.sid=b.sid;
注意：以为在使用流处理的join的时候，首先流处理模式中，会将两张表中的实时数据存入当状态中

假设：前提是流处理模式，需要将两张实时的表中的姓名和成绩关联在一起，此时使用到join，当过了很长一段时间假设是一年，依旧可以将学生姓名和成绩关联在一起，原因就是之前的数据都会存储在状态中，但是也会产生问题，随着时间的推移，状态中的数据会越来越多。可能会导致任务失败。

可以通过参数指定保存状态的时间，时间一过，状态就会消失，数据就不存在：

-- 使用常规关联方式做流处理，flink会将两个表的数据一直保存在状态中，状态会越来越大
-- 可以设置状态有效期避免状态无限增大
SET 'table.exec.state.ttl' = '5000';



  'csv.ignore-parse-errors' = 'true' 
-- 如果数据解析异常自动跳过当前行
2、Interval Join

两个表在join时只关联一段时间内的数据，之前的数据就不需要保存在状态中，可以避免状态无限增大

CREATE TABLE students_kafka_time (
    sid STRING,
    name STRING,
    age INT,
    sex STRING,
    clazz STRING,
    ts TIMESTAMP(3),
    WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND
)WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'students', -- 数据的topic
    'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- broker 列表
    'properties.group.id' = 'testGroup', -- 消费者组
    'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 读取数据的位置earliest-offset latest-offset
    'format' = 'csv', -- 读取数据的格式
    'csv.ignore-parse-errors' = 'true' -- 如果数据解析异常自动跳过当前行
);
kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic students
1500100001,tom,22,女,文科六班,2023-11-10 17:10:10
1500100001,tom1,24,男,文科六班,2023-11-10 17:10:11
1500100001,tom2,22,女,理科六班,2023-11-10 17:10:12

CREATE TABLE score_kafka_time (
    sid STRING,
    cid STRING,
    score INT,
    ts TIMESTAMP(3),
    WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND
)WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'scores', -- 数据的topic
    'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- broker 列表
    'properties.group.id' = 'testGroup', -- 消费者组
    'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 读取数据的位置earliest-offset latest-offset
    'format' = 'csv', -- 读取数据的格式
    'csv.ignore-parse-errors' = 'true'
);
kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic scores
1500100001,1000001,98,2023-11-10 17:10:09
1500100001,1000002,5,2023-11-10 17:10:11
1500100001,1000003,137,2023-11-10 17:10:12

-- a.ts BETWEEN b.ts - INTERVAL '5' SECOND AND b.ts
-- a表数据的时间需要在b表数据的时间减去5秒到b表数据时间的范围内
SELECT a.sid,b.sid,a.name,b.score
FROM students_kafka_time a, score_kafka_time b
WHERE a.sid = b.sid
AND a.ts BETWEEN b.ts - INTERVAL '5' SECOND AND b.ts
3、Temporal Joins

        1、用于流表关联时态表，比如订单表和汇率表的关联

        2、每一个时间数据都会存在不同的状态，如果只是用普通的关联，之恶能关联到最新的数

-- 订单表
CREATE TABLE orders (
    order_id    STRING, -- 订单编号
    price       DECIMAL(32,2), --订单金额
    currency    STRING, -- 汇率编号
    order_time  TIMESTAMP(3), -- 订单时间
    WATERMARK FOR order_time AS order_time -- 水位线
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'orders', -- 数据的topic
  'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- broker 列表
  'properties.group.id' = 'testGroup', -- 消费者组
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 读取数据的位置earliest-offset latest-offset
  'format' = 'csv' -- 读取数据的格式
);

kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic orders
001,100,CN,2023-11-11 09:48:10
002,200,CN,2023-11-11 09:48:11
003,300,CN,2023-11-11 09:48:14
004,400,CN,2023-11-11 09:48:16
005,500,CN,2023-11-11 09:48:18

-- 汇率表
CREATE TABLE currency_rates (
    currency STRING, -- 汇率编号
    conversion_rate DECIMAL(32, 2), -- 汇率
    update_time TIMESTAMP(3),  -- 汇率更新时间
    WATERMARK FOR update_time AS update_time, -- 水位线
    PRIMARY KEY(currency) NOT ENFORCED -- 主键
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'currency_rates', -- 数据的topic
  'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- broker 列表
  'properties.group.id' = 'testGroup', -- 消费者组
  'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', -- 读取数据的位置earliest-offset latest-offset
  'format' = 'canal-json' -- 读取数据的格式
);

insert into currency_rates 
values
('CN',7.2,TIMESTAMP'2023-11-11 09:48:05'),
('CN',7.1,TIMESTAMP'2023-11-11 09:48:10'),
('CN',6.9,TIMESTAMP'2023-11-11 09:48:15'),
('CN',7.4,TIMESTAMP'2023-11-11 09:48:20');

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server  master:9092,node1:9092,node2:9092 --from-beginning --topic currency_rates

-- 如果使用常规关联方式，取的时最新的汇率，不是对应时间的汇率
select a.order_id,b.* from 
orders as a
left join
currency_rates as b
on a.currency=b.currency;


-- 时态表join
-- FOR SYSTEM_TIME AS OF orders.order_time: 使用订单表的时间到汇率表中查询对应时间的数据
SELECT 
     order_id,
     price,
     conversion_rate,
     order_time
FROM orders
LEFT JOIN currency_rates FOR SYSTEM_TIME AS OF orders.order_time
ON orders.currency = currency_rates.currency;

 4、Look Join：主要是用来关联维度表。维度表：指的是数据不怎么变化的表。

        1、传统的方式是将数据库中的数据都读取到流表中，当来一条数据就会取关联一条数据。如果数据库中学生表更新了，flink不知道，关联不到最新的数据。

        2、Look Join使用的原理：是当流表中的数据发生改变的时候，就会使用关联字段维表的数据源中查询数据。

优化：

        在使用的时候可以使用缓存，将数据进行缓存，但是随着时间的推移，缓存的数量就会越来大，此时就可以对缓存设置一个过期时间。可以在建表的时候设置参数：

 'lookup.cache.max-rows' = '1000', -- 缓存的最大行数
 'lookup.cache.ttl' = '20000' -- 缓存过期时间
-- 学生表
CREATE TABLE students_jdbc (
    id BIGINT,
    name STRING,
    age BIGINT,
    gender STRING,
    clazz STRING,
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED -- 主键
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:mysql://master:3306/student',
    'table-name' = 'students',
    'username' ='root',
    'password' ='123456',
    'lookup.cache.max-rows' = '1000', -- 缓存的最大行数
    'lookup.cache.ttl' = '20000' -- 缓存过期时间
);

-- 分数表
CREATE TABLE score_kafka (
    sid BIGINT,
    cid STRING,
    score INT,
    proc_time as PROCTIME()
)WITH (
    'connector' = 'kafka',
    'topic' = 'scores', -- 数据的topic
    'properties.bootstrap.servers' = 'master:9092,node1:9092,node2:9092', -- broker 列表
    'properties.group.id' = 'testGroup', -- 消费者组
    'scan.startup.mode' = 'latest-offset', -- 读取数据的位置earliest-offset latest-offset
    'format' = 'csv', -- 读取数据的格式
    'csv.ignore-parse-errors' = 'true'
);
kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092,node1:9092,node2:9092 --topic scores
1500100001,1000001,98
1500100001,1000002,5
1500100001,1000003,137


-- 使用常规关联方式，关联维度表
-- 1、任务在启动的时候会将维表加载到flink 的状态中，如果数据库中学生表更新了，flink不知道，关联不到最新的数据
select 
b.id,b.name,a.score
from 
score_kafka as a
left join 
students_jdbc as b
on a.sid=b.id; 


-- lookup join 
-- FOR SYSTEM_TIME AS OF a.proc_time : 使用关联字段到维表中查询最新的数据
-- 优点: 流表每来一条数据都会去mysql中查询，可以关联到最新的数据
-- 每次查询mysql会降低性能
select 
b.id,b.name,a.score
from 
score_kafka as a
left join 
students_jdbc FOR SYSTEM_TIME AS OF a.proc_time  as b
on a.sid=b.id;

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图论14-最短路径-Dijkstra算法+Bellman-Ford算法+Floyed算法

图论14-最短路径-Dijkstra算法+Bellman-Ford算法+Floyed算法

文章目录 0 代码仓库1 Dijkstra算法2 Dijkstra算法的实现2.1 设置距离数组2.2 找到当前路径的最小值 curdis&#xff0c;及对应的该顶点cur2.3 更新权重2.4 其他接口2.4.1 判断某个顶点的连通性2.4.2 求源点s到某个顶点的最短路径 3使用优先队列优化-Dijkstra算法3.1 设计内部类…
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通过Python设置及读取PDF属性，轻松管理PDF文档

通过Python设置及读取PDF属性，轻松管理PDF文档

PDF文档属性是嵌入在PDF文档中的一些与文档有关的信息&#xff0c;如作者、制作软件、标题、主题等。PDF属性分为默认属性和自定义属性两种&#xff0c;其中默认属性是一些固定的文档信息&#xff0c;部分信息自动生成&#xff08;如文件大小、页数、页面大小等信息&#xff09…
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Linux上C++通过LDAP协议使用kerberos认证AES加密连接到AD服务器

Linux上C++通过LDAP协议使用kerberos认证AES加密连接到AD服务器

一.前言 记录自己在实现这个流程遇到的各种问题&#xff0c;因为我也是看了许多优质的文章以及组内大佬的帮助下才弄成的&#xff0c;这里推荐一个大佬的文章&#xff0c;写的非常优秀&#xff0c;比我这篇文章写得好得很多&#xff0c;最后我也是看这个大佬的代码最终才实现的…
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数据运营基础：用户场景营销

数据运营基础：用户场景营销

一、概述 场景营销模型是顶层模型&#xff0c;是站在用户经营和用户场景角度来制定经营策略的模型。本质上&#xff0c;场景营销模型是在用户使用产品的每个细分场景中通过分析用户需求整合功能、实体和体验等为用户提供服务的模型。 二、场景的起源和特点 数据运营体系在发展…
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【C++】日期类实现，与日期计算相关OJ题

【C++】日期类实现，与日期计算相关OJ题

文章目录 日期类的设计日期计算相关OJ题HJ73 计算日期到天数转换KY111 日期差值KY222 打印日期KY258 日期累加 在软件开发中&#xff0c;处理日期是一项常见的任务。为了方便地操作日期&#xff0c;我们可以使用C编程语言来创建一个简单的日期类。在本文中&#xff0c;我们将介…
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[工业自动化-18]：西门子S7-15xxx编程 - 软件编程 - PLC用于工业领域的嵌入式系统：硬件原理图、指令系统、系统软件架构、开发架构等

[工业自动化-18]：西门子S7-15xxx编程 - 软件编程 - PLC用于工业领域的嵌入式系统：硬件原理图、指令系统、系统软件架构、开发架构等

目录 前言&#xff1a; 一、PLC的硬件电路原理 1.1 硬件框图 1.2 硬件模块详解 &#xff08;1&#xff09;CPU &#xff08;2&#xff09;存储器 &#xff08;3&#xff09;输入/输出&#xff08;I/O&#xff09;模块 &#xff08;4&#xff09;编程器 &#xff08;5&a…
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（只需三步）Vmvare tools安装教程，实现与windows互通复制粘贴与文件拖拽

（只需三步）Vmvare tools安装教程，实现与windows互通复制粘贴与文件拖拽

首先确保Ubuntu是联网的&#xff0c;如果连不上网可以参考我的这个联网教程&#xff0c;也很简单 &#xff08;只需三步&#xff09;虚拟机上vm的ubuntu不能联上网怎么办-CSDN博客 第一步&#xff1a;卸载之前的tools,确保没有残留 sudo apt-get autoremove open-vm-tools 第…
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第2关：计算二叉树的深度和节点个数

第2关：计算二叉树的深度和节点个数

任务描述相关知识 二叉树深度概念二叉树节点二叉树叶子节点概念编程要求测试说明 任务描述 本关任务&#xff1a;给定一棵二叉树&#xff0c;计算该二叉树的深度、总节点个数和叶子节点个数。 相关知识 为了完成本关任务&#xff0c;你需要掌握&#xff1a;1.二叉树深度概念…
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Linux高级编程：IPC之管道

Linux高级编程：IPC之管道

一、无名管道 1.1 无名管道的概述 管道(pipe)又称无名管道。 无名管道是一种特殊类型的文件&#xff0c;在应用层体现为两个打开的文件描述符。 任何一个进程在创建的时候&#xff0c;系统都会 给他分配4G的虚拟内存&#xff0c;分为3G的用户空间和1G 的内核空间&#xff0c;内…
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SOME/IP学习笔记2

SOME/IP学习笔记2

1. SOME/IP 协议 SOME/IP目前支持UDP&#xff08;用户传输协议&#xff09;和TCP&#xff08;传输控制协议&#xff09;&#xff0c; PS:UDP和TCP区别如下 TCP面向连接的&#xff0c;可靠的数据传输服务&#xff1b;UDP面向无连接的&#xff0c;尽最大努力的数据传输服务&…
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springboot容器

springboot容器

1.主要指的是servlet容器 servlet组件由sevlet Filter Listener等 2.自动配置原理 通过ServletWebServerFactoryAutoConfiguration 配置这些内容 (自动配置类开始分析功能) conditionalOnclass开启条件 ServletRequest类 import导入嵌入式的tomcat Jetty等 这些是配置类&…
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鸿蒙原生应用开发-DevEco Studio中HarmonyOS与OpenHarmony项目的切换

鸿蒙原生应用开发-DevEco Studio中HarmonyOS与OpenHarmony项目的切换

一、找到该目录 二、修改操作系统类型 三、分别进行开发&#xff0c;一些常规的应用功能实现后&#xff0c;相互切换后都可以正常运行的。前期OpenHarmony项目如果连接开发板比较困难的化&#xff0c;开发完成后&#xff0c;切换成为HarmonyOS后就可以比较详细地看看效果了。
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接口开放太麻烦？试试阿里云API网关吧

接口开放太麻烦？试试阿里云API网关吧

前言 我在多方合作时&#xff0c;系统间的交互是怎么做的&#xff1f;这篇文章中写过一些多方合作时接口的调用规则和例子&#xff0c;然而&#xff0c;接口开放所涉及的安全、权限、监控、流量控制等问题&#xff0c;可不是简简单单就可以解决的&#xff0c;这一般需要专业的…
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高防IP可以抵御哪些恶意攻击

高防IP可以抵御哪些恶意攻击

高防IP协议可以隐藏用户的站点&#xff0c;使得攻击者无法发现恶意攻击的目标网络资源&#xff0c;从而提高了源站的安全性。能够有效抵御常见的恶意攻击类型ICMPFlood、UDPFlood、 TCPFlood、SYNFlood、ACKFlood等&#xff0c;帮助游戏、金 融、电子商务、互联网、政企等行业抵…
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套接字的多种可选项

套接字的多种可选项

套接字可选项和I/O缓冲大小 套接字的多种可选项 套接字可选项分为 IPPROTO_IP、IPPROTO_TCP、SOL_SOCKET 三层&#xff0c;各层的含义为&#xff1a; IPPROTO_IP&#xff1a;IP 协议相关事项&#xff1b; IPPROTO_TCP&#xff1a;TCP 协议相关事项&#xff1b; SOL_SOCKET&am…
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HCIE-灾备技术和安全服务

HCIE-灾备技术和安全服务

灾备技术 灾备包含两个概念&#xff1a;容灾、备份 备份是为了保证数据的完整性&#xff0c;数据不丢失。全量备份、增量备份&#xff0c;备份数据还原。 容灾是为了保证业务的连续性&#xff0c;尽可能不断业务。 快照&#xff1a;保存的不是底层块数据&#xff0c;保存的是逻…
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算法笔记—第五章-最大公约数与最小公倍数

算法笔记—第五章-最大公约数与最小公倍数

算法笔记-最大公约数与最小公倍数 最大公约数最小公倍数最大公约数 2最小公倍数2互质互质2 最大公约数 //最大公约数与最小公倍数#include <cstdio> int gcd(int a, int b) {if (b 0) //截止的条件{return a; }else {return gcd(b, a % b);//这里是a与b和b&#xff…
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车载通信与DDS标准解读系列（1）：DDS-RPC

车载通信与DDS标准解读系列（1）：DDS-RPC

▎RPC & DDS-RPC RPC&#xff1a;Remote Procedure Call&#xff0c;远程过程调用。 远程过程调用是一种进程间通信&#xff0c;它允许计算机程序在另一个地址空间中执行子程序&#xff0c;就好像用别人的东西像用自己的一样&#xff0c;常用于分布式系统。 远程过程调用…
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