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硬核!一文学完Flink流计算常用算子(Flink算子大全)

进入主页,点击右上角“设为星标” 比别人更快接收好文章 直入正题! Flink和Spark类似,也是一种一站式处理的框架;既可以进行批处理(DataSet),也可以进行实时处理(DataStream)。 所以下面将Flink的算子分为两大类:一类是DataSet,一类是DataStream。 DataSet 一、Source算子 1. fromCollection fromCollection:从本地集合读取数据 例: valenv=ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentvaltextDataSet:DataSet[String]=env.fromCollection(List("1,张三","2,李四","3,王五","4,赵六")) 2. readTextFile readTextFile:从文件中读取: valtextDataSet:DataSet[String]=env.readTextFile("/data/a.txt") 3. readTextFile:遍历目录 readTextFile可以对一个文件目录内的所有文件,包括所...

60秒定位问题,十倍程序员的Debug日常

作者:陶建辉 这是我在 2020 年 5 月写的一篇内部博客,当时是希望研发和技术支持同学能够帮助用户快速定位 Bug,解决问题。2020 年 12 月我又迭代了一版,并还针对此进行了内部的培训。这段时间我也一直在关注微信群中的提问,发现有不少用户觉得分析 TDengine 的日志或任何其他分布式系统的日志是有难度的。现在将我这篇博客公开,以分析 TDengine 的日志为例,介绍一套方法,如果你能掌握,那么分析分布式系统的日志就会变得极其之简单。 TDengine 是一个集群系统,任何一个操作,都会涉及到 APP、taosc、mnode 和 vnode 等逻辑节点。这些节点之间是通过 Socket 进行通讯的。而且在测试中,可能有多个 TDengine 实例,这让分析变得更为复杂。对于一个操作,如何将不同逻辑节点的日志匹配串通起来,高效过滤处理,成为分析问题的关键。 本文总结了一套方法,能够让大家快速找到 Bug 所在。 打开相关日志开关 TDengine 每个独立的模块都有自己的 debugFlag, 包括 taosc, dnode, vnode, mnode, tsdb, wal...

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