Idea的快捷键

最新推荐文章于 2025-03-10 15:02:14 发布
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分类专栏： 快捷键 idea
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版权
本文介绍了IntelliJ IDEA的常用快捷键，如Ctrl +alt+t用于快速创建try-catch块，Ctrl Shift F10快速运行代码，以及如何配置Maven、解决SQL语句问题、修复关键字错误和JDK设置。此外，还提到了编辑器的特殊设置，如背景样式和输入框空格问题，以及在优快云上的相关操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

快捷键

idea

快捷键

Ctrl +alt+t try catch快捷
PSVM main方法快捷方式
ITER 循环遍历
Ctrl Shift F10 快速运行
Ctrl +X 删除行
Ctrl + Alt + V 得到类
ITAR for循环
Ctrl O
Ctrl + Alt + T try carth
Alt+Shift + ↑ 上移行↓ 下移行
Alt+Enter 注释行

标题服务器没链接成功 连起两次

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SQL语句中#{dname 少‘}’

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配置maven 文件

User settings file : 找到本地仓库 下面Local repository 找到本地仓库
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关键字错误line 22 new

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大数据平台性能调优：从入门到精通
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03-16 121
大数据平台承载着海量数据存储、计算、分析的任务，其性能直接影响到数据处理效率、查询响应速度和资源利用率。然而，在实际应用中，许多企业发现自己的大数据平台运行缓慢、资源消耗巨大、作业执行时间过长，导致业务受阻。本文将深入探讨从存储、计算、查询优化等多个维度的调优策略，并结合实际代码示例，帮助你提升大数据平台的性能。大数据平台的性能调优涉及多个层面，包括存储优化、计算优化、查询优化和资源分配。通过合理的存储格式选择、计算并行度调整、查询策略优化以及集群资源管理，可以显著提升大数据平台的效率。
Flink------优化
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1、Flink 内存优化 1.1Flink 的内存管理 开源的大数据框架基本上大多数都是基于 JVM 运行的，如 Hadoop、Spark、 Storm，但是基于 JVM 的内存管理机制往往存在着类似于内存溢出等问题，主要 是因为创建的对象过多而超过 JVM 的最大堆内存限制，却没有被有效的回收掉， 仅仅靠 JVM 所提供的各种垃圾回收机制很难解决内存溢出等问题。尤其是几十 甚至上百 G 的内存应用时会生成大量对象，Java GC 可能会被反复触发，其中 Full GC 或 Major GC 的开销是非常大
Flink企业级优化
大数据记录
11-03 2536
前言          最近花了一个星期的时间给大家整理了一份Flink优化从多方面下手。末尾有彩蛋。如果对大家有帮助动动发财的小手来个三连，感谢大家~ 1、资源配置调优          Flink性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的
Flink优化有史以来最详细版
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weixin_50227709的博客
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我将为你提供最全面、最详细的 Flink 优化方案，包括性能优化、资源优化、状态管理优化、窗口和水位线优化、运维优化、SQL & Table API 优化等方面，并结合具体场景来说明优化策略。我会整理所有相关信息，并尽快反馈给你。1. 性能优化：优化Flink作业的吞吐和延迟需从数据流设计和算子配置入手。首先，在数据处理速度方面充分利用批流一体的架构：对于有历史数据和实时增量的数据分析场景，可采用“先批后流”的方式，即先用Flink批处理模式处理历史数据，再无缝切换到流模式处理实时数据，以减少重复计算和延迟
Flink性能调优
xiaoyixiao_的博客
02-14 6316
目录资源配置调优Task Manager内存模型分配CPU资源并行度设置状态及CheckPoint调优RocksDB大状态调优CheckPoint设置反压处理数据倾斜处理Job优化FlinkSQL调优常见故障排除 资源配置调优 资源配置概述 Flink性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。提交方式主要是yarn-per-job，资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定 官
flink调优
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yingzi的技术博客
07-28 1742
Flink的内置函数在持续的优化当中，请尽量使用内部函数替换自定义函数。使用内置函数好处优化数据序列化和反序列化的耗时新增直接对字节单位进行操作的功能//初始化tableenvironmentTableEnvironmenttEnv=...//获取tableEnv的配置对象Configurationconfiguration=tEnv.getConfig().getConfiguration();//设置参数httpshttpshttps。...
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"大数据企业级调优的完整过程涵盖了多个关键环节，包括Fetch抓取、本地模式、表的优化、数据倾斜处理...企业级的大数据调优是一个综合性的过程，需要结合不同的策略和技术来优化查询性能，提升大数据处理系统的效率。
使用云服务器模拟hive大数据调优
02-11
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Flink性能调优小小总结
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10.大数据技术之Flink
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​这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有Hadoop、Storm，以及后来的Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像Flink，也就在这个时候默默的发展着。​在国外一些社区，有很多人将大数据的计算引擎分成了4代，当然，也有很多人不会认同。我们先姑且这么认为和讨论。Flink版本Kafka版本1.12.X2.4.11.11.X。......
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Flink参数设置和性能优化
litlit023的专栏
04-02 946
4、分桶聚合-适用于去重聚合场景例如count(distinct userId)，将数据的key先打散到多个桶进行聚合，再对分桶中的数据最后聚合。去重计算的分桶聚合（例如groupby分钟去重，如果一个key数据500w，另一个key数据1w）导致数据倾斜，开启分桶聚合、分桶个数。0、状态访问性能差、大状态以及数据倾斜这3种场景提供的微批处理、去重场景BitMap复用、两阶段聚合以及去重计算的分桶聚合的优化原理。3、2阶段聚合（适合计数、累加的聚合场景）：热点数据倾斜，先聚合再传递给下游。
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本文主要介绍一些flink内存模型、参数配置、性能监控相关知识，直接先上一个思维导图。 Flink 性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。 资源配置调优 内存模型详解 JVM 特定内存 JVM 本身使用的内存，包含 JVM 的 metaspace 和 over-head 1）JVM metaspace：JVM 元空间 taskmanager.memory.jvm-metaspac
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VgfCbzgNIP32
07-08 4304
此章节主要介绍了 Flink的调优方式：1.资源配置调优 2.反压处理 3.数据倾斜 4.kafkasource调优 5.FlinkSQL调优几个部分。
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文章目录1 配置内存2 设置并行度3.配置进程参数1.配置JobManager内存2.配置TaskManager个数3.配置TaskManager Slot数4.配置TaskManager内存4.设计分区方法5.配置netty网络通信6.解决数据倾斜1)需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。2)修改并行度。3)调用rebalance操作，使数据分区均匀。4)缓冲区超时设置7.Checkpoint 调优1.什么是 checkpoint2.实例分析8.Flink 作业的问题定位1.问题定
尚大数据技术flink优化
02-28
### Flink 大数据处理优化技巧与最佳实践 #### 调优原则与方法概述 对于Flink SQL作业中的大状态导致的反压问题，调优的核心在于减少状态大小以及提高状态访问效率。通过合理配置参数和调整逻辑设计可以有效缓解此类瓶颈[^1]。 #### 参数设置建议 针对不同版本下的具体特性差异，在实施任何性能改进措施前应当充分理解当前使用的Flink版本特点及其局限性；同时也要考虑特定应用场景的需求特征来定制化解决方案。这包括但不限于并行度设定、内存分配策略等方面的选择[^2]。 #### 数据流模式优化 采用广播变量机制可作为一种有效的手段用于降低主数据流转过程中所需维护的状态量级。当存在一对多关系的数据集间需频繁交互时，将较小规模的一方作为广播状态保存下来供另一方查询匹配使用不失为明智之举。此方式特别适用于维表Join操作中，其中一方变动相对较少但又必须保持最新记录的情况[^3]。 ```sql -- 创建临时视图以支持后续JOIN操作 CREATE TEMPORARY VIEW dim_table AS SELECT * FROM kafka_source; -- 定义Temporal Table Function以便获取指定时间点上的历史快照 CREATE FUNCTION hist_dim_table AS 'com.example.HistoricalDimTableFunction'; -- 执行带有时态条件约束的JOIN语句 SELECT o.order_id, d.product_name FROM orders o LEFT JOIN LATERAL TABLE(hist_dim_table(o.event_time)) AS d ON o.product_id = d.id; ``` 上述代码片段展示了如何利用Flink SQL实现基于时间戳的历史维度表连接功能，从而确保每次都能准确捕捉到事件发生瞬间对应的最恰当的产品名称信息。
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