Flink系列之：窗口函数Windowing table-valued functions (Windowing TVFs)

news2024/11/23 15:22:29

Flink系列之：窗口函数Windowing table-valued functions Windowing TVFs

  • 一、窗口函数
  • 二、Tumble Windows
  • 三、Hop Windows
  • 四、Cumulate Windows
  • 四、Window Offset

  • 适用流、批

Windows 是处理无限流的核心。 Windows 将流分割成有限大小的“桶”，我们可以在其中应用计算。本文档重点介绍 Flink SQL 中如何执行窗口以及程序员如何从其提供的功能中获得最大收益。

Apache Flink 提供了多个窗口表值函数 (TVF) 将表的元素划分为窗口，包括：

  • Tumble Windows
  • Hop Windows
  • Cumulate Windows
  • 会话窗口（即将支持）

请注意，每个元素在逻辑上可以属于多个窗口，具体取决于您使用的窗口表值函数。例如，HOP 开窗创建重叠窗口，其中单个元素可以分配给多个窗口。

窗口 TVF 是 Fl​​ink 定义的多态表函数（缩写为 PTF）。 PTF 是 SQL 2016 标准的一部分，是一种特殊的表函数，但可以将表作为参数。 PTF 是一个强大的功能，可以改变表格的形状。由于 PTF 在语义上的使用与表类似，因此它们的调用发生在 SELECT 语句的 FROM 子句中。

窗口 TVF 是传统分组窗口函数的替代品。窗口 TVF 更符合 SQL 标准，并且更强大，可以支持复杂的基于窗口的计算，例如窗口 TopN、窗口连接。但是，分组窗口函数只能支持窗口聚合。

了解更多如何基于加窗 TVF 应用进一步计算：

  • 窗口聚合
  • 窗口顶部N
  • 窗口连接
  • 窗口重复数据删除

一、窗口函数

Apache Flink 提供了 3 个内置窗口 TVF：TUMBLE、HOP 和 CUMULATE。窗口TVF的返回值是一个新的关系，包括原始关系的所有列以及额外的3列，名为“window_start”，“window_end”，“window_time”以指示分配的窗口。在流模式下，“window_time”字段是窗口的时间属性。在批处理模式下，“window_time”字段是基于输入时间字段类型的 TIMESTAMP 或 TIMESTAMP_LTZ 类型的属性。 “window_time”字段可用于后续基于时间的操作，例如另一个基于聚合的窗口 TVF 或间隔连接。 window_time 的值始终等于 window_end - 1ms。

二、Tumble Windows

TUMBLE 函数将每个元素分配给指定窗口大小的窗口。翻滚窗口具有固定大小且不重叠。例如，假设您指定大小为 5 分钟的滚动窗口。在这种情况下，Flink 将评估当前窗口，并每五分钟启动一个新窗口，如下图所示。

在这里插入图片描述
TUMBLE 函数根据时间属性字段为关系的每一行分配一个窗口。在流模式下，时间属性字段必须是事件或处理时间属性。在批处理模式下，窗口表函数的时间属性字段必须是TIMESTAMP或TIMESTAMP_LTZ类型的属性。 TUMBLE 的返回值是一个新的关系，其中包括原始关系的所有列以及额外的 3 列，名为“window_start”、“window_end”、“window_time”以指示分配的窗口。原始时间属性“timecol”将是窗口TVF之后的常规时间戳列。

TUMBLE 函数采用 3 个必需参数和 1 个可选参数：

TUMBLE(TABLE data, DESCRIPTOR(timecol), size [, offset ])
  • data：是表参数，可以是与时间属性列的任意关系。
  • timecol：是一个列描述符，指示数据的哪些时间属性列应映射到滚动窗口。
  • size：是指定翻滚窗口宽度的持续时间。
  • offset：是一个可选参数，用于指定窗口开始移动的偏移量。

以下是对 Bid 表的调用示例：

-- 表必须具有时间属性，例如该表中的“bidtime”
Flink SQL> desc Bid;
+-------------+------------------------+------+-----+--------+---------------------------------+
|        name |                   type | null | key | extras |                       watermark |
+-------------+------------------------+------+-----+--------+---------------------------------+
|     bidtime | TIMESTAMP(3) *ROWTIME* | true |     |        | `bidtime` - INTERVAL '1' SECOND |
|       price |         DECIMAL(10, 2) | true |     |        |                                 |
|        item |                 STRING | true |     |        |                                 |
+-------------+------------------------+------+-----+--------+---------------------------------+

Flink SQL> SELECT * FROM Bid;
+------------------+-------+------+
|          bidtime | price | item |
+------------------+-------+------+
| 2020-04-15 08:05 |  4.00 | C    |
| 2020-04-15 08:07 |  2.00 | A    |
| 2020-04-15 08:09 |  5.00 | D    |
| 2020-04-15 08:11 |  3.00 | B    |
| 2020-04-15 08:13 |  1.00 | E    |
| 2020-04-15 08:17 |  6.00 | F    |
+------------------+-------+------+

Flink SQL> SELECT * FROM TABLE(
   TUMBLE(TABLE Bid, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '10' MINUTES));
-- 或使用命名参数
-- 注意：DATA 参数必须是第一个
Flink SQL> SELECT * FROM TABLE(
   TUMBLE(
     DATA => TABLE Bid,
     TIMECOL => DESCRIPTOR(bidtime),
     SIZE => INTERVAL '10' MINUTES));
+------------------+-------+------+------------------+------------------+-------------------------+
|          bidtime | price | item |     window_start |       window_end |            window_time  |
+------------------+-------+------+------------------+------------------+-------------------------+
| 2020-04-15 08:05 |  4.00 | C    | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:09:59.999 |
| 2020-04-15 08:07 |  2.00 | A    | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:09:59.999 |
| 2020-04-15 08:09 |  5.00 | D    | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:09:59.999 |
| 2020-04-15 08:11 |  3.00 | B    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 | 2020-04-15 08:19:59.999 |
| 2020-04-15 08:13 |  1.00 | E    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 | 2020-04-15 08:19:59.999 |
| 2020-04-15 08:17 |  6.00 | F    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 | 2020-04-15 08:19:59.999 |
+------------------+-------+------+------------------+------------------+-------------------------+

-- 在翻滚窗口表上应用聚合
Flink SQL> SELECT window_start, window_end, SUM(price)
  FROM TABLE(
    TUMBLE(TABLE Bid, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '10' MINUTES))
  GROUP BY window_start, window_end;
+------------------+------------------+-------+
|     window_start |       window_end | price |
+------------------+------------------+-------+
| 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 | 11.00 |
| 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 | 10.00 |
+------------------+------------------+-------+

注意：为了更好地理解窗口的行为，我们简化了时间戳值的显示，不显示尾随零，例如如果类型为 TIMESTAMP(3)，2020-04-15 08:05 在 Flink SQL Client 中应显示为 2020-04-15 08:05:00.000。

三、Hop Windows

HOP 函数将元素分配给固定长度的窗口。与 TUMBLE 窗口函数一样，窗口的大小由窗口大小参数配置。附加的窗口滑动参数控制跳跃窗口启动的频率。因此，如果幻灯片小于窗口大小，则跳跃窗口可能会重叠。在这种情况下，元素被分配给多个窗口。跳跃窗口也称为“滑动窗口”。

例如，您可以将大小为 10 分钟的窗口滑动 5 分钟。这样，您每 5 分钟就会获得一个窗口，其中包含过去 10 分钟内到达的事件，如下图所示。

在这里插入图片描述
HOP 函数分配覆盖大小间隔内的行的窗口，并根据时间属性字段移动每张幻灯片。在流模式下，时间属性字段必须是事件或处理时间属性。在批处理模式下，窗口表函数的时间属性字段必须是TIMESTAMP或TIMESTAMP_LTZ类型的属性。 HOP的返回值是一个新的关系，包括原始关系的所有列以及额外的3列，名为“window_start”，“window_end”，“window_time”以指示分配的窗口。原始时间属性“timecol”将是加窗TVF后的常规时间戳列。

HOP 采用 4 个必需参数和 1 个可选参数：

HOP(TABLE data, DESCRIPTOR(timecol), slide, size [, offset ])
  • data：是一个表参数，可以是与时间属性列的任意关系。
  • timecol：是一个列描述符，指示数据的哪些时间属性列应映射到跳跃窗口。
  • Slide：是指定连续跳跃窗口开始之间的持续时间的持续时间
  • size：是指定跳跃窗口宽度的持续时间。
  • offset：是一个可选参数，用于指定窗口开始移动的偏移量。

以下是对 Bid 表的调用示例：

> SELECT * FROM TABLE(
    HOP(TABLE Bid, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '5' MINUTES, INTERVAL '10' MINUTES));
-- 或使用命名参数
-- 注意：DATA 参数必须是第一个
> SELECT * FROM TABLE(
    HOP(
      DATA => TABLE Bid,
      TIMECOL => DESCRIPTOR(bidtime),
      SLIDE => INTERVAL '5' MINUTES,
      SIZE => INTERVAL '10' MINUTES));
+------------------+-------+------+------------------+------------------+-------------------------+
|          bidtime | price | item |     window_start |       window_end |           window_time   |
+------------------+-------+------+------------------+------------------+-------------------------+
| 2020-04-15 08:05 |  4.00 | C    | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:09:59.999 |
| 2020-04-15 08:05 |  4.00 | C    | 2020-04-15 08:05 | 2020-04-15 08:15 | 2020-04-15 08:14:59.999 |
| 2020-04-15 08:07 |  2.00 | A    | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:09:59.999 |
| 2020-04-15 08:07 |  2.00 | A    | 2020-04-15 08:05 | 2020-04-15 08:15 | 2020-04-15 08:14:59.999 |
| 2020-04-15 08:09 |  5.00 | D    | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:09:59.999 |
| 2020-04-15 08:09 |  5.00 | D    | 2020-04-15 08:05 | 2020-04-15 08:15 | 2020-04-15 08:14:59.999 |
| 2020-04-15 08:11 |  3.00 | B    | 2020-04-15 08:05 | 2020-04-15 08:15 | 2020-04-15 08:14:59.999 |
| 2020-04-15 08:11 |  3.00 | B    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 | 2020-04-15 08:19:59.999 |
| 2020-04-15 08:13 |  1.00 | E    | 2020-04-15 08:05 | 2020-04-15 08:15 | 2020-04-15 08:14:59.999 |
| 2020-04-15 08:13 |  1.00 | E    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 | 2020-04-15 08:19:59.999 |
| 2020-04-15 08:17 |  6.00 | F    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 | 2020-04-15 08:19:59.999 |
| 2020-04-15 08:17 |  6.00 | F    | 2020-04-15 08:15 | 2020-04-15 08:25 | 2020-04-15 08:24:59.999 |
+------------------+-------+------+------------------+------------------+-------------------------+

-- 在跳跃窗口表上应用聚合
> SELECT window_start, window_end, SUM(price)
  FROM TABLE(
    HOP(TABLE Bid, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '5' MINUTES, INTERVAL '10' MINUTES))
  GROUP BY window_start, window_end;
+------------------+------------------+-------+
|     window_start |       window_end | price |
+------------------+------------------+-------+
| 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 | 11.00 |
| 2020-04-15 08:05 | 2020-04-15 08:15 | 15.00 |
| 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 | 10.00 |
| 2020-04-15 08:15 | 2020-04-15 08:25 |  6.00 |
+------------------+------------------+-------+

四、Cumulate Windows

累积窗口在某些场景中非常有用，例如在固定窗口间隔内提前触发的翻滚窗口。例如，每日仪表板绘制从 00:00 到每分钟的累积 UV，10:00 的 UV 代表从 00:00 到 10:00 的 UV 总数。这可以通过累积窗口轻松有效地实现。

CUMULATE 函数将元素分配给覆盖初始步长间隔内的行的窗口，并每一步扩展为一个步长（保持窗口起始位置固定），直到达到最大窗口大小。您可以将 CUMULATE 函数视为首先应用最大窗口大小的 TUMBLE 窗口，并将每个翻滚窗口拆分为具有相同窗口开始和窗口结束步长差异的多个窗口。因此累积窗口确实会重叠并且没有固定的大小。

例如，您可以有一个 1 小时步长和 1 天最大大小的累积窗口，您将获得窗口：[00:00, 01:00)、[00:00, 02:00)、[00:00, 03:00), …, [00:00, 24:00) 每天。

在这里插入图片描述
CUMULATE 函数根据时间属性列分配窗口。在流模式下，时间属性字段必须是事件或处理时间属性。在批处理模式下，窗口表函数的时间属性字段必须是TIMESTAMP或TIMESTAMP_LTZ类型的属性。 CUMULATE 的返回值是一个新的关系，其中包括原始关系的所有列以及额外的 3 个名为“window_start”、“window_end”、“window_time”的列来指示分配的窗口。原始时间属性“timecol”将是窗口TVF之后的常规时间戳列。

CUMULATE 采用四个必需参数和一个可选参数：

CUMULATE(TABLE data, DESCRIPTOR(timecol), step, size)
  • data：是一个表参数，可以是与时间属性列的任意关系。
  • timecol：是一个列描述符，指示数据的哪些时间属性列应映射到累积窗口。
  • 步骤：是指定连续累积窗口末尾之间增加的窗口大小的持续时间。
  • size：是指定累积窗口最大宽度的持续时间。 size 必须是step 的整数倍。
  • offset：是一个可选参数，用于指定窗口开始移动的偏移量。

以下是对 Bid 表的调用示例：

> SELECT * FROM TABLE(
    CUMULATE(TABLE Bid, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '2' MINUTES, INTERVAL '10' MINUTES));
-- 或使用命名参数
-- 注意：DATA 参数必须是第一个
> SELECT * FROM TABLE(
    CUMULATE(
      DATA => TABLE Bid,
      TIMECOL => DESCRIPTOR(bidtime),
      STEP => INTERVAL '2' MINUTES,
      SIZE => INTERVAL '10' MINUTES));
+------------------+-------+------+------------------+------------------+-------------------------+
|          bidtime | price | item |     window_start |       window_end |            window_time  |
+------------------+-------+------+------------------+------------------+-------------------------+
| 2020-04-15 08:05 |  4.00 | C    | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:06 | 2020-04-15 08:05:59.999 |
| 2020-04-15 08:05 |  4.00 | C    | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:08 | 2020-04-15 08:07:59.999 |
| 2020-04-15 08:05 |  4.00 | C    | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:09:59.999 |
| 2020-04-15 08:07 |  2.00 | A    | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:08 | 2020-04-15 08:07:59.999 |
| 2020-04-15 08:07 |  2.00 | A    | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:09:59.999 |
| 2020-04-15 08:09 |  5.00 | D    | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:09:59.999 |
| 2020-04-15 08:11 |  3.00 | B    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:12 | 2020-04-15 08:11:59.999 |
| 2020-04-15 08:11 |  3.00 | B    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:14 | 2020-04-15 08:13:59.999 |
| 2020-04-15 08:11 |  3.00 | B    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:16 | 2020-04-15 08:15:59.999 |
| 2020-04-15 08:11 |  3.00 | B    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:18 | 2020-04-15 08:17:59.999 |
| 2020-04-15 08:11 |  3.00 | B    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 | 2020-04-15 08:19:59.999 |
| 2020-04-15 08:13 |  1.00 | E    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:14 | 2020-04-15 08:13:59.999 |
| 2020-04-15 08:13 |  1.00 | E    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:16 | 2020-04-15 08:15:59.999 |
| 2020-04-15 08:13 |  1.00 | E    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:18 | 2020-04-15 08:17:59.999 |
| 2020-04-15 08:13 |  1.00 | E    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 | 2020-04-15 08:19:59.999 |
| 2020-04-15 08:17 |  6.00 | F    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:18 | 2020-04-15 08:17:59.999 |
| 2020-04-15 08:17 |  6.00 | F    | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 | 2020-04-15 08:19:59.999 |
+------------------+-------+------+------------------+------------------+-------------------------+

-- 对累积窗口表应用聚合
> SELECT window_start, window_end, SUM(price)
  FROM TABLE(
    CUMULATE(TABLE Bid, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '2' MINUTES, INTERVAL '10' MINUTES))
  GROUP BY window_start, window_end;
+------------------+------------------+-------+
|     window_start |       window_end | price |
+------------------+------------------+-------+
| 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:06 |  4.00 |
| 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:08 |  6.00 |
| 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 | 11.00 |
| 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:12 |  3.00 |
| 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:14 |  4.00 |
| 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:16 |  4.00 |
| 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:18 | 10.00 |
| 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 | 10.00 |
+------------------+------------------+-------+

四、Window Offset

Offset 是一个可选参数，可用于更改窗口分配。它可以是正持续时间和负持续时间。窗口偏移的默认值为0。如果设置不同的偏移值，同一条记录可能会分配到不同的窗口。
例如，对于大小为 10 MINUTE 的 Tumble 窗口，时间戳为 2021-06-30 00:00:04 的记录将分配给哪个窗口？

  • 如果偏移值为-16 MINUTE，则记录分配给窗口[2021-06-29 23:54:00, 2021-06-30 00:04:00)。
  • 如果偏移值为-6 MINUTE，则记录分配给窗口[2021-06-29 23:54:00, 2021-06-30 00:04:00)。
  • 如果偏移量为-4 MINUTE，则记录分配给窗口[2021-06-29 23:56:00, 2021-06-30 00:06:00)。
  • 如果 offset 为 0，则记录分配给窗口 [2021-06-30 00:00:00, 2021-06-30 00:10:00)。
  • 如果偏移量为 4 MINUTE，则记录分配给窗口 [2021-06-29 23:54:00, 2021-06-30 00:04:00)。
  • 如果偏移量为 6 MINUTE，则记录分配给窗口 [2021-06-29 23:56:00, 2021-06-30 00:06:00)。
  • 如果偏移量为 16 MINUTE，则记录分配给窗口 [2021-06-29 23:56:00, 2021-06-30 00:06:00)。我们可以发现，一些窗口偏移参数可能对窗口的分配有同样的影响。在上述情况下，-16 MINUTE、-6 MINUTE 和 4 MINUTE 对于大小为 10 MINUTE 的翻滚窗口具有相同的效果。

注意：窗口偏移的作用只是更新窗口分配，对 Watermark 没有影响。

我们通过一个例子来描述如何在下面的 SQL 中使用 Tumble 窗口中的偏移量。

-- 注意：目前 Flink 不支持评估单个窗口表值函数，
-- 窗口表值函数应与聚合操作一起使用，
-- 此示例仅用于解释表值函数的语法和产生的数据。
Flink SQL> SELECT * FROM TABLE(
   TUMBLE(TABLE Bid, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '10' MINUTES, INTERVAL '1' MINUTES));
-- 或使用命名参数
-- 注意：DATA 参数必须是第一个
Flink SQL> SELECT * FROM TABLE(
   TUMBLE(
     DATA => TABLE Bid,
     TIMECOL => DESCRIPTOR(bidtime),
     SIZE => INTERVAL '10' MINUTES,
     OFFSET => INTERVAL '1' MINUTES));
+------------------+-------+------+------------------+------------------+-------------------------+
|          bidtime | price | item |     window_start |       window_end |            window_time  |
+------------------+-------+------+------------------+------------------+-------------------------+
| 2020-04-15 08:05 |  4.00 | C    | 2020-04-15 08:01 | 2020-04-15 08:11 | 2020-04-15 08:10:59.999 |
| 2020-04-15 08:07 |  2.00 | A    | 2020-04-15 08:01 | 2020-04-15 08:11 | 2020-04-15 08:10:59.999 |
| 2020-04-15 08:09 |  5.00 | D    | 2020-04-15 08:01 | 2020-04-15 08:11 | 2020-04-15 08:10:59.999 |
| 2020-04-15 08:11 |  3.00 | B    | 2020-04-15 08:11 | 2020-04-15 08:21 | 2020-04-15 08:20:59.999 |
| 2020-04-15 08:13 |  1.00 | E    | 2020-04-15 08:11 | 2020-04-15 08:21 | 2020-04-15 08:20:59.999 |
| 2020-04-15 08:17 |  6.00 | F    | 2020-04-15 08:11 | 2020-04-15 08:21 | 2020-04-15 08:20:59.999 |
+------------------+-------+------+------------------+------------------+-------------------------+

-- 在翻滚窗口表上应用聚合
Flink SQL> SELECT window_start, window_end, SUM(price)
  FROM TABLE(
    TUMBLE(TABLE Bid, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '10' MINUTES, INTERVAL '1' MINUTES))
  GROUP BY window_start, window_end;
+------------------+------------------+-------+
|     window_start |       window_end | price |
+------------------+------------------+-------+
| 2020-04-15 08:01 | 2020-04-15 08:11 | 11.00 |
| 2020-04-15 08:11 | 2020-04-15 08:21 | 10.00 |
+------------------+------------------+-------+

注意：为了更好地理解窗口的行为，我们简化了时间戳值的显示，不显示尾随零，例如如果类型为 TIMESTAMP(3)，2020-04-15 08:05 在 Flink SQL Client 中应显示为 2020-04-15 08:05:00.000。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1317074.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

Android动画（二）——补间动画

Android动画（二）——补间动画

目录 介绍 Xml文件定义View动画 补充 alpha_animation.xml（透明度） rotate_animation.xml（旋转） scale_animation.xml（伸缩） translate_animation.xml （平移） group_animation.…
阅读更多...
STM32迪文屏图标控件保姆级教程

STM32迪文屏图标控件保姆级教程

要主图的去末尾，末尾福利图在等着你~~~ 文章目录 前言 开发环境 二、使用步骤 1.添加图标控件 2.设置图标属性 3.图标库ICL文件生成 4.单片机程序编写 容易踩得坑 一、前言 本篇文章主要介绍了在DGBUS平台上使用图标变量的步骤。首先需要在DGBUS中添加一个图标变量控…
阅读更多...
项目抛异常:‘Date‘ 不是可以识别的 内置函数名称。 关键字 ‘AS‘ 附近有语法错误。

项目抛异常:‘Date‘ 不是可以识别的 内置函数名称。 关键字 ‘AS‘ 附近有语法错误。

今天在解决公司C#项目bug问题，顺便记录一下问题及解决方案。入库日报表和出库日报表执行查询失败： ‘DATE’ 不是可以识别的 内置函数名称。 问题截图如下： 这个错误信息看起来是由于在执行远程方法 SIE.WMS.Statistics.StatisticsControll…
阅读更多...
Windows 10如何关闭系统自动更新（实用教程）

Windows 10如何关闭系统自动更新（实用教程）

本章教程，用最简洁的方式介绍在windows10中如何关闭系统自动更新。 目录 一、关闭自动更新服务 二、关闭自动更新组策略 一、关闭自动更新服务 1、 winr 2、services.msc 3、找到并双击 Windows Update 修改启动类型为禁用 二、关闭自动更新组策略 1、winr 2、gp…
阅读更多...
【算法Hot100系列】最长回文子串

【算法Hot100系列】最长回文子串

💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学…
阅读更多...
前端已死，网安当立。

前端已死，网安当立。

随着人工智能和低代码的崛起，“前端已死”的声音逐渐兴起。前端已死？尊嘟假嘟？快来发表你的看法吧！ 此为内容创作模板，在发布之前请将不必要的内容删除 一、为什么会出现“前端已死”的言论 “前端已死”的言论通常…
阅读更多...
结构体基础全家桶（1）创建与初始化

结构体基础全家桶（1）创建与初始化

目录 结构体概念： 结构体类型： 结构体变量的创建： 定义结构体变量的三种方式： 结构体变量的引用： 结构体变量的初始化: 结构体数组： 结构体数组定义： 结构体数组初始化： 结…
阅读更多...
MySQL中的时间函数整理汇总

MySQL中的时间函数整理汇总

1.获取当前时间 -- 获取当前时间 SELECT NOW(); -- 获取当前日期 SELECT CURDATE(); -- 获取当前时分秒 SELECT CURTIME(); 2.获取对应日期对应的年/月/日/月份名/星期数 -- 返回对应日期对应的年/月/日/月份名/星期数 select year(now())as 年,month(now())as 月,day(now())…
阅读更多...
Java Wait Notify

Java Wait Notify

概念 所有对象继承Object方法 用于同步资源锁控制等待以及唤醒 Demo： Message 类同步资源 Waiter 持有Msg，New两个线程Waiter等待 Notifier 持有Msg，通过Msg通知Waiter线程继续 实战 package com.example.demo.java.base.wait;/*** messa…
阅读更多...
LeetCode-克服链表不能随机访问的问题

LeetCode-克服链表不能随机访问的问题

1.重排链表 题目描述： 给定一个单链表 L 的头节点 head ，单链表 L 表示为： L0 → L1 → … → Ln - 1 → Ln 请将其重新排列后变为： L0 → Ln → L1 → Ln - 1 → L2 → Ln - 2 → … 不能只是单纯的改变节点内部的值&#xff0…
阅读更多...
node 版本管理(windows/linux)

node 版本管理(windows/linux)

windows 下载 Releases coreybutler/nvm-windows GitHub 查看版本 nvm --version 查看已经安装的版本 nvm ls 安装指定版本 nvm install 5.8.0 卸载制定的版本 nvm uninstall 5.8.0 切换使用指定的版本 nvm use 14.21.3 linux 下载 https://github.com/nvm-sh/nvm/t…
阅读更多...
Azure Machine Learning - 提示工程简介

Azure Machine Learning - 提示工程简介

OpenAI的GPT-3、GPT-3.5和GPT-4模型基于用户输入的文本提示工作。有效的提示构造是使用这些模型的关键技能，涉及到配置模型权重以执行特定任务。这不仅是技术操作，更像是一种艺术，需要经验和直觉。本文旨在介绍适用于所有GPT模型的提示概念和…
阅读更多...
IP代理如何影响网站的速度？代理ip服务器有哪些作用？

IP代理如何影响网站的速度？代理ip服务器有哪些作用？

目录 前言 一、如何影响速度 二、代理服务器的作用 1. 隐藏真实IP地址 2. 绕过访问限制 3. 分布式访问 4. 数据缓存和加速 总结 前言 IP代理是一种通过在用户和目标网站之间引入代理服务器来访问目标网站的方式。代理服务器充当中间人，将用户的请求转发给目…
阅读更多...
基于Hadoop的农产品价格信息检测分析系统

基于Hadoop的农产品价格信息检测分析系统

基于Hadoop的农产品价格信息检测分析系统 前言数据处理模块1. 数据爬取2. 数据清洗与处理3. 数据存储 数据分析与检测模块1. 农产品价格趋势分析2. 农产品价格检索3. 不同市场价格对比 创新点 前言 为了更好地了解农产品市场价格趋势和不同市场之间的价格差异，我设…
阅读更多...
JavaOOP篇----第一篇

JavaOOP篇----第一篇

系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言一、什么是B/S架构？什么是C/S架构二、Java都有那些开发平台？三、什么是JDK？什么是JRE?四、Java语言有哪些特点五、面向对象和面向过程的区别 前言 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站&#xff…
阅读更多...
科大讯飞（深圳）测开面试真题

科大讯飞（深圳）测开面试真题

一面（测试组长面） 1、上家公司项目以及团队的规模是怎么样的？ 2、你负责的项目整体的流程是怎么样的？ 3、自动化实施过程中，是如何和业务测试进行沟通的？ 4、在上家公司你已经是专职做自动化了&#xf…
阅读更多...
【C语言】——认识指针变量和地址，以及指针变量类型的意义

【C语言】——认识指针变量和地址，以及指针变量类型的意义

🎥 岁月失语唯石能言的个人主页 🔥个人栏专：秒懂C语言 ⭐若在许我少年时，一两黄金一两风 目录 前言 一、指针变量和地址 1.1 取地址操作符（&） 1.2 指针变量和解引用操作符&#xff…
阅读更多...
Kuaipu-M6 整合管理平台系统 SQL注入漏洞复现

Kuaipu-M6 整合管理平台系统 SQL注入漏洞复现

0x01 产品简介 Kuaipu-M6 整合管理平台系统是一款功能丰富、易于使用和高度灵活的企业级管理软件，为企业提供了一体化的管理解决方案，帮助企业实现优化运营和提高竞争力的目标。 0x02 漏洞概述 Kuaipu-M6 整合管理平台系统 SalaryAccounting.asmx接口处存在SQL注入漏洞，未…
阅读更多...
YOLOv5改进 | Neck篇 | Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (又轻量又超级涨点)

YOLOv5改进 | Neck篇 | Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (又轻量又超级涨点)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是Slim-neck提出的Neck部分，Slim-neck是一种设计用于优化卷积神经网络中neck部分的结构。在我们YOLOv5中，neck是连接主干网络（backbone）和头部网络（head）的部分&…
阅读更多...
springCloud项目打包如何把jar放到指定目录下

springCloud项目打包如何把jar放到指定目录下

springCloud项目打包如何把jar发放到指定目录下 maven-antrun-plugin springCloud微服务打包jar，模块过多；我的项目模块结构如下： 我把实体类相关的单独抽离一个模块在service-api下服务单独写在service某块下， 每个模块的jar都…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023