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Flink实战(四) - DataSet API编程

1 你将学到 ◆ DataSet API开发概述 ◆ 计数器 ◆ DataSource ◆ 分布式缓存 ◆ Transformation ◆ Sink 2 Data Set API 简介 Flink中的DataSet程序是实现数据集转换(例如,过滤,映射,连接,分组)的常规程序. 最初从某些Source源创建数据集(例如,通过读取文件或从本地集合创建) 结果通过sink返回,接收器可以例如将数据写入(分布式)文件或标准输出(例如命令行终端) Flink程序可以在各种环境中运行,单机运行或嵌入其他程序中 执行可以在本地JVM中执行,也可以在集群机器上执行. 有关Flink API基本概念的介绍,请参阅本系列的上一篇 Flink实战(三) - 编程模型及核心概念 为了创建自己的Flink DataSet程序,鼓励从Flink程序的解剖开始,逐步添加自己的转换! 3

【小家Spring】Spring IoC是如何使用BeanWrapper和Java内省结合起来给Bean属性赋值的

【小家Spring】Spring IoC是如何使用BeanWrapper和Java内省结合起来给Bean属性赋值的前言书写此篇博文的缘由是出自一道面试题:面试题目大概如标题所述。我个人认为这道面试题问得是非常有水平的,因为它涉及到的知识点既有深度,又有广度,可谓一举两得~~~因此在这里分享给大家。 为了给此文做铺垫,前面已经有两篇文章分别叙述了Java内省和BeanWrapper,而且还分析了底层接口:属性访问器(PropertyAccessor)。若对此部分还不是很了解的话,建议可以先出门左拐或者单击【相关阅读】里的链接~ Spring IoC和Java内省的依赖关系说明Spring需要依赖注入就需要使用BeanWrapper,上章节说了BeanWrapperImpl的实现大都委托给了CachedIntrospectionResults去完成,而CachedIntrospectionResults它的核心说法就是Java内省机制。 从层层委托的依赖关系可以看出,Spring IoC的依赖注入(给属性赋值)是层层委托的最终给了Java内省机制,这是Spring框架设计精妙处之一。这也符...

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