liuchangxus的博客

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment env.setParallelism(1) val inputdata: DataStream[String] = env.socketTextStream("hadoop102", 6666) //时间窗口 滚动窗口 10秒执行一次每次执行10以内的数据 数据执行不重叠 inputdata.map(p=>{ val s = p.split(",") (

初识Redis 一. 为什么在多线程并发情况下，以Redis实现的“自增ID工具”能保证ID按顺序自增长且不重复: 此处的自增ID工具用的是redis的增加score方法 , 每调用一次 , redis的key ‘id’ 就自增1 , 返回值为增加后的数值 , 故获取id的动作不会有重复值. /** * “自增ID工具” * @description: * @author: Jeff * @date: 2020年9月21日 * @return */ public Long getId(){

初识Redis 一. 为什么在多线程并发情况下，以Redis实现的“自增ID工具”能保证ID按顺序自增长且不重复: 此处的自增ID工具用的是redis的增加score方法 , 每调用一次 , redis的key ‘id’ 就自增1 , 返回值为增加后的数值 , 故获取id的动作不会有重复值. /** * “自增ID工具” * @description: * @author: Jeff * @date: 2020年9月21日 * @return */ public Long getId(){