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RSS订阅原创 Flink面试题002-状态 + Checkpoint + 窗口
Flink流式计算通过状态（State）和检查点（Checkpoint）机制实现可靠处理。状态存储计算中间结果（如UV统计的用户ID集合），但存在内存丢失风险；检查点定期将状态快照持久化存储。二者协同工作：状态实时更新数据，检查点定时备份；当任务失败时，从最近检查点恢复状态并重新处理后续数据，确保Exactly-Once语义。窗口机制则将无限数据流切分为有限块（如5分钟滑动窗口），支持按处理时间/事件时间等不同维度进行聚合计算，是流式处理的核心时间切片器。
2026-04-21 18:52:33
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原创 Flink面试题001-Kafka分区数与消费者并行度：如何规划以保障数据消费能力？
电商实时UV/PV统计大屏的技术实现方案摘要： 该方案基于Flink流处理框架，通过Kafka实时消费用户行为日志，实现电商大屏的UV/PV统计。核心设计包括：1) Kafka分区数与Flink消费者并行度1:1匹配，确保高吞吐消费能力；2) 采用滑动窗口计算（5分钟窗口，1分钟滑动），PV直接计数，UV通过HyperLogLog近似去重优化性能；3) Checkpoint机制配置30秒间隔和5分钟超时，保证Exactly-Once语义；4) 结果输出至Redis，利用其高并发特性支持大屏实时查询。整个方案
2026-04-20 16:39:34
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原创 【模块化开发+敏捷迭代】挑战2周完成居家点餐小程序第二天
其实如果潜心研究的话，或许会更精细打磨UI原型设计，但是目前来说，我是计划先上一个基础版本的小程序，后续再精细打磨。
2025-03-06 11:32:56
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原创 【模块化开发+敏捷迭代】挑战2周完成居家点餐小程序第一天
挑战2周完成居家点餐小程序，结合大模型辅助编程的核心思路，平衡效率与可行性。计划以 「模块化开发+敏捷迭代」 为主线，聚焦关键路径。
2025-03-05 13:59:02
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原创 Mysql 获取昨日、今日、明日凌晨时间，时间点大全
1、今日凌晨（起点）select CONCAT(DATE_SUB(curdate(), INTERVAL 0 DAY)," 00:00:00") ;或者SELECT FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(CAST(SYSDATE()AS DATE)))注意 以今天2022/03/31为例 前一天0点 2022-03-30 00:00:00SELECT FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP(CAST(SYSDATE()AS DATE) - IN
2022-03-31 14:50:05
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原创 MySQL数据库中查询表的所有列名和查询所有表名
查询某个数据库中某个表的所有列名SELECT COLUMN_NAME FROM information_schema.COLUMNSWHERE TABLE_SCHEMA = 'db_name' AND TABLE_NAME = 'tb_name';查询某个数据库中某个表的所有列名,并用逗号连接SELECT GROUP_CONCAT(COLUMN_NAME SEPARATOR ",") FROM information_schema.COLUMNS WHERE TABLE_SCHEMA = 'db
2021-12-29 10:10:26
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原创 SQL 中如何拼接时间
@SQL 中如何拼接时间TOCSET @month01 = CONCAT(LEFT(p_rpt_date,6),‘01’);SET @p_rpt_date1 = date_format(DATE_ADD(p_rpt_date,INTERVAL 1 DAY),’%Y%m%d’);SET @last_month_date1 = date_format(DATE_SUB(@p_rpt_date1,INTERVAL 1 MONTH),’%Y%m%d’);SET @p_month = CONCAT(date_
2021-12-01 16:31:34
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空空如也
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