使用数据流的处理偏向于一个节点
处理不按数据流分布，而是由一个节点处理。
我创建了下面的程序，并验证它是否能正确地处理一个小数据。
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null
Dataflow认为按照Beam的习惯用法编写程序会以“好”的方式分布到许多节点，但它的工作方式与预期不同。
它是如何运作良好的？
共有1个答案
我做到了！太棒了！谢谢！！
p.apply("ReadFromBQ",BigQueryIO.readTableRows().fromQuery(query).usingStandardSql().withTemplateCompatibility())
.apply("shuffle as expressly", Reshuffle.viaRandomKey())
.apply("convert table row", ........
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顺便说一句：我的应用程序是一些REST控制器和一些批处理作业的组合。那么使用云数据流有意义吗？如果没有，那么是否有更好的控制台管理器用于批处理作业（如重新启动、取消作业门户）等？
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下面是我的流处理的伪代码。 上面的代码流程正在创建多个文件，我猜每个文件都有不同窗口的记录。例如，每个文件中的记录都有时间戳，范围在30-40秒之间，而窗口时间只有10秒。我预期的输出模式是将每个窗口数据写入单独的文件。对此的任何引用或输入都会有很大帮助。
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本文向大家介绍说说你对单向数据流和双向数据流的理解相关面试题，主要包含被问及说说你对单向数据流和双向数据流的理解时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 单向数据流：所有状态的改变可记录、可跟踪，源头易追溯；所有数据只有一份，组件数据只有唯一的入口和出口，使得程序更直观更容易理解，有利于应用的可维护性；一旦数据变化，就去更新页面(data-页面)，但是没有(页面-data)；如果用户在页面上做了
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我正在Kafka流中的处理器节点上工作。对于一个简单的代码，我编写如下代码只是为了过滤用户ID，这是在kafka流中处理处理器节点的正确方法吗？ 但是，下面的代码没有编译，抛出了一个错误：
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关于函数使用，与带来的问题。 函数 函数主要给数据提供处理与转换方便。 大多数SQL实现的函数 用于处理文本串(删除，充值，大小写转换) 用于在数值的数据上进行算术(返回绝对值，代数运算)操作。 用于处理日期时间值并从这些值中提取特定成份。 返回DBMS正使用的特殊信息(用户登录信息)。 文本处理函数 使用UPPER()函数来转换大小写。 mysql> SELECT vend_name, UPPE
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我使用Flink与运动源和事件时间键控窗口。应用程序将监听实时数据流，窗口化（事件时间窗口）并处理每个键控流。我有另一个用例，我也需要能够支持某些关键流的旧数据回填（这些将是具有事件时间的新关键流 鉴于我正在使用水印，这是一个问题，因为Flink不支持每键水印。因此，回填的任何键控流将最终被忽略，因为此流的事件时间将是 我经历了其他类似的问题，但没能得到一个可能的方法。以下是我正在考虑的可能方法，