Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时流处理中的窗口操作与时间语义详解(135)

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Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时流处理中的窗口操作与时间语义详解(135)

  • 引言:
  • 正文:
    • 一、大数据实时流处理概述
      • 1.1 实时流处理的概念与重要性
      • 1.2 Java 在实时流处理中的优势
    • 二、窗口操作详解
      • 2.1 窗口操作的基本概念
      • 2.2 滚动窗口
      • 2.3 滑动窗口
      • 2.4 会话窗口
    • 三、时间语义详解
      • 3.1 时间语义的基本概念
      • 3.2 事件时间
      • 3.3 处理时间
      • 3.4 摄入时间
    • 四、窗口操作与时间语义的综合应用案例
      • 4.1 案例背景
      • 4.2 代码实现
      • 4.3 案例分析
  • 结束语:
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引言:

亲爱的 Java 和 大数据爱好者们,大家好!在大数据汹涌澎湃的时代浪潮之下,Java 凭借其卓越不凡的性能、高度的可靠性以及极为广泛的适用性,宛如一颗璀璨夺目的明星,稳居众多开发者编程语言选择的榜首。回首我们一路以来精心打造并发布的一系列精彩绝伦的文章,每一篇都恰似一座闪耀着智慧光芒的知识灯塔,在 Java 大数据广袤无垠的应用版图上,为开发者们照亮了前行的道路,指引着他们探索各个领域的深度应用。

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如今,我们将探索的目光聚焦于大数据实时流处理这一前沿且极具挑战性的领域,深入且细致地探讨基于 Java 的大数据实时流处理中的窗口操作与时间语义。在当今数字化飞速发展的时代,数据正以前所未有的速度和规模持续产生,实时流处理技术的重要性愈发凸显。它宛如一把精准的手术刀,能够帮助我们在海量的实时数据流中迅速、准确地提取有价值的信息,为各个行业的决策制定提供及时、可靠的支持,从而在激烈的市场竞争中抢占先机。现在,就让我们满怀期待地一同开启这段充满惊喜与收获的精彩探索之旅。

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正文:

一、大数据实时流处理概述

1.1 实时流处理的概念与重要性

实时流处理,简而言之,就是对源源不断、持续产生的数据流进行即时、实时的分析和处理的过程。在当下这个数字化高度发达的时代,数据犹如奔腾不息的洪流,以海量、高速的态势不断涌现。无论是金融市场中每秒数以万计的交易数据,还是物联网领域中各类传感器实时采集的环境参数、设备状态数据,亦或是社交媒体平台上用户持续发布的动态、评论等数据,其产生速度之快、规模之大,都远远超出了传统数据处理方式的承载能力。

传统的批量处理方式,需要等待数据积累到一定规模后再进行集中处理,这就不可避免地导致了处理延迟。在许多对数据时效性要求极高的场景中,这种延迟可能会带来严重的后果。例如,在高频金融交易场景下,市场行情瞬息万变,交易机会稍纵即逝。实时流处理技术能够在交易数据产生的瞬间就进行分析处理,帮助金融机构实时监测交易风险,迅速识别异常交易行为,及时采取止损措施,避免巨额损失。在物联网领域,实时流处理可以对传感器数据进行实时分析,根据设备运行状态及时调整控制策略,实现设备的远程监控和智能控制,提高设备运行效率,降低维护成本。

1.2 Java 在实时流处理中的优势

Java 作为一种在全球范围内广泛应用、深受开发者喜爱的编程语言,在大数据实时流处理领域展现出了诸多令人瞩目的优势。

首先,Java 具有与生俱来的强大跨平台特性。它能够凭借 Java 虚拟机(JVM)的卓越能力,在不同的操作系统(如 Windows、Linux、Mac OS 等)和硬件环境(从普通个人电脑到大型服务器集群)中无缝运行。这一特性极大地降低了开发者在开发和部署实时流处理应用程序时所面临的环境适配难度,使得开发者可以将更多的精力集中在业务逻辑实现和算法优化上。

其次,Java 拥有丰富多样、功能强大的类库和框架生态系统。在实时流处理领域,像 Apache Flink、Apache Kafka 等知名框架,为开发者提供了一整套完善的工具和解决方案。Apache Flink 作为一个高性能的流批一体化处理框架,具备强大的窗口操作、时间语义处理以及状态管理能力,能够高效地处理大规模的实时数据流。Apache Kafka 则是一个分布式流平台,擅长处理高吞吐量的消息队列,为实时流数据的可靠传输和存储提供了坚实保障。这些框架与 Java 的紧密结合,极大地提升了 Java 在实时流处理领域的开发效率和应用性能。

此外,Java 的多线程机制和精细的内存管理机制使其在处理大规模数据流时表现出色。多线程机制允许 Java 程序充分利用多核处理器的计算资源,实现并行处理,从而显著提高数据处理速度。而 Java 的内存管理机制,通过自动垃圾回收(GC)等技术,有效地避免了内存泄漏和悬空指针等常见问题,保证了程序在长时间运行过程中的稳定性和可靠性,能够高效、稳定地应对大规模数据流处理任务的挑战。

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二、窗口操作详解

2.1 窗口操作的基本概念

窗口操作在大数据实时流处理中占据着举足轻重的地位,它犹如一把精准的切割刀,将无限延伸、持续流动的数据流巧妙地划分为一个个有限的、固定大小的 “窗口”。通过这种划分方式,我们能够对窗口内的数据进行针对性的统计、分析和处理,从而挖掘出数据在特定时间段或数据量范围内所蕴含的规律和价值。

窗口操作的划分依据主要有两种,一种是基于时间,另一种是基于数据数量。基于时间的窗口操作,会按照设定的时间间隔来划分窗口;基于数据数量的窗口操作,则会根据数据元素的个数来确定窗口边界。常见的窗口类型包括滚动窗口、滑动窗口和会话窗口,它们各自具有独特的特点和适用场景。

2.2 滚动窗口

滚动窗口是一种最为基础且应用广泛的窗口类型,其显著特点是每个窗口的大小固定,并且窗口之间不存在任何重叠部分。形象地说,滚动窗口就像是在数据流上依次滚动的固定大小的箱子,每个箱子独立收集一段时间内的数据。

例如,我们可以定义一个大小为 5 分钟的滚动窗口。这意味着每隔 5 分钟,系统就会对当前这个 5 分钟窗口内的数据进行一次全面的统计和分析,然后关闭这个窗口,开启下一个全新的 5 分钟窗口。这种窗口类型适用于那些需要定期对数据进行阶段性汇总分析的场景,比如统计每 5 分钟内网站的访问量、每小时内工厂的产品产量等。

以下是一个使用 Apache Flink 实现滚动窗口的 Java 代码示例:

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;public class TumblingWindowExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 获取流执行环境,这是Flink流处理的基础环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 从本地主机的9999端口读取数据,构建输入数据流DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);// 对输入的字符串数据流进行处理,先将字符串转换为整数// 然后使用timeWindowAll方法创建一个基于时间的滚动窗口,窗口大小为5秒// 最后对窗口内的整数进行求和操作DataStream<Integer> windowedStream = inputStream.map(Integer::parseInt).timeWindowAll(Time.seconds(5)).sum(0);// 将窗口处理后的结果打印输出,方便查看处理结果windowedStream.print();// 触发Flink任务的执行,开始处理数据流env.execute("Tumbling Window Example");}
}

2.3 滑动窗口

滑动窗口是一种相对灵活的窗口类型,与滚动窗口不同,它允许窗口之间存在重叠部分。滑动窗口就像是在数据流上滑动的可变位置的箱子,其窗口大小固定,但每次滑动的步长可以根据实际需求进行设定。

例如,我们可以定义一个大小为 5 分钟、滑动步长为 1 分钟的滑动窗口。这意味着每隔 1 分钟,窗口就会滑动一次,每次滑动都会生成一个新的包含过去 5 分钟数据的窗口。这种窗口类型适用于对数据的实时性和连续性要求较高,同时又需要对不同时间段的数据进行重叠分析的场景,比如实时监测股票价格在过去 5 分钟内的波动情况,并且每分钟都要更新分析结果,以便及时发现价格趋势的变化。

以下是一个使用 Apache Flink 实现滑动窗口的 Java 代码示例:

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;public class SlidingWindowExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 获取流执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 从本地主机的9999端口读取数据,构建输入数据流DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);// 对输入的字符串数据流进行处理,先将字符串转换为整数// 然后使用timeWindowAll方法创建一个基于时间的滑动窗口,窗口大小为5秒,滑动步长为1秒// 最后对窗口内的整数进行求和操作DataStream<Integer> windowedStream = inputStream.map(Integer::parseInt).timeWindowAll(Time.seconds(5), Time.seconds(1)).sum(0);// 将窗口处理后的结果打印输出windowedStream.print();// 触发Flink任务的执行env.execute("Sliding Window Example");}
}

2.4 会话窗口

会话窗口是一种较为特殊的窗口类型,它并非像滚动窗口和滑动窗口那样基于固定的时间间隔或数据数量来划分窗口,而是根据数据之间的时间间隔来动态确定窗口边界。具体来说,如果两个数据之间的时间间隔超过了预先设定的会话间隔,那么这两个数据就会被划分到不同的会话窗口中。

例如,在一个在线购物平台中,用户的购物行为可以看作是一系列的事件流。如果我们设定会话间隔为 30 分钟,当一个用户在 30 分钟内连续进行了多次商品浏览、添加购物车等操作时,这些操作数据会被划分到同一个会话窗口中。一旦该用户停止操作超过 30 分钟,下一次操作数据就会开启一个新的会话窗口。这种窗口类型在分析用户行为模式、用户活跃度等场景中具有重要应用价值。

以下是一个使用 Apache Flink 实现会话窗口的 Java 代码示例:

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.EventTimeSessionWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;public class SessionWindowExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 获取流执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 从本地主机的9999端口读取数据,构建输入数据流DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);// 对输入的字符串数据流进行处理,先将字符串转换为整数// 然后使用windowAll方法创建一个基于事件时间的会话窗口,会话间隔为5秒// 最后对窗口内的整数进行求和操作DataStream<Integer> windowedStream = inputStream.map(Integer::parseInt).windowAll(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(5))).sum(0);// 将窗口处理后的结果打印输出windowedStream.print();// 触发Flink任务的执行env.execute("Session Window Example");}
}

为了更直观地理解这三种窗口类型的区别,我们通过以下表格进行对比:

窗口类型窗口大小窗口重叠情况适用场景
滚动窗口固定定期阶段性汇总分析,如统计每小时网站访问量
滑动窗口固定实时性和连续性要求高且需重叠分析,如实时监测股票价格波动
会话窗口不固定(由会话间隔决定)一般无(除非会话间隔内有重叠事件)分析用户行为模式、用户活跃度等,如电商平台用户购物行为分析

三、时间语义详解

3.1 时间语义的基本概念

时间语义在大数据实时流处理中扮演着至关重要的角色,它为数据赋予了准确的时间属性,使得我们在处理实时数据流时能够更加精准地把握数据的时效性和先后顺序。在实时流处理领域,常见的时间语义主要包括事件时间、处理时间和摄入时间,它们各自从不同的角度定义了数据的时间特征,并且在不同的应用场景中发挥着独特的作用。

3.2 事件时间

事件时间,顾名思义,指的是数据所对应的实际事件发生的时间。在许多实际应用场景中,数据的产生往往存在一定的传输延迟或者由于各种原因导致到达处理系统的顺序与事件发生顺序不一致(即乱序数据)。而使用事件时间语义进行数据处理,能够确保最终的处理结果不受这些传输延迟和数据乱序的影响,从而得到准确反映事件实际发生情况的分析结果。

例如,在一个分布式传感器网络中,各个传感器会实时采集环境数据并发送给中央处理系统。由于网络传输状况的不确定性,不同传感器的数据到达中央处理系统的时间可能会有先后差异。但通过事件时间语义,我们可以根据每个数据所携带的事件发生时间戳,对数据进行重新排序和处理,从而准确分析出环境参数随时间的真实变化趋势。

以下是一个使用 Apache Flink 实现事件时间的 Java 代码示例:

import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPeriodicWatermarks;
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;import javax.annotation.Nullable;public class EventTimeExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 获取流执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 设置流处理的时间特性为事件时间env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);// 从本地主机的9999端口读取数据,构建输入数据流DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);// 定义一个自定义的水印提取器,用于生成水印,处理乱序数据DataStream<String> streamWithTimestampsAndWatermarks = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(new CustomWatermarkExtractor());// 对带有时间戳和水印的数据流进行处理,先将字符串转换为整数// 然后使用timeWindowAll方法创建一个基于事件时间的滚动窗口,窗口大小为5秒// 最后对窗口内的整数进行求和操作DataStream<Integer> windowedStream = streamWithTimestampsAndWatermarks.map(Integer::parseInt).timeWindowAll(Time.seconds(5)).sum(0);// 将窗口处理后的结果打印输出windowedStream.print();// 触发Flink任务的执行env.execute("Event Time Example");}public static class CustomWatermarkExtractor implements AssignerWithPeriodicWatermarks<String> {// 设定最大允许的乱序时间为3.5秒private final long maxOutOfOrderness = 3500;// 用于记录当前遇到的最大时间戳private long currentMaxTimestamp;@Nullable@Override// 获取当前水印,水印时间为当前最大时间戳减去最大允许乱序时间public Watermark getCurrentWatermark() {return new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness);}@Override// 从输入数据中提取时间戳,并更新当前最大时间戳public long extractTimestamp(String element, long previousElementTimestamp) {// 假设数据格式为时间戳,数据内容,这里提取时间戳部分long timestamp = Long.parseLong(element.split(",")[0]);currentMaxTimestamp = Math.max(timestamp, currentMaxTimestamp);return timestamp;}}
}

3.3 处理时间

处理时间是指数据在流处理系统中实际被处理的时间。相较于事件时间,处理时间的概念更为直观和简单。当使用处理时间语义时,系统会直接依据数据进入处理算子的时刻来确定时间属性,并不考虑数据实际产生的时间或者传输过程中的延迟。

在一些对数据实时性要求极高且数据传输延迟相对稳定、对乱序数据处理要求不高的场景中,处理时间语义能够极大地简化数据处理逻辑。例如,在一个实时监控服务器负载的系统中,我们更关注当前时刻服务器的实时负载情况,此时使用处理时间来统计和分析服务器在过去一段时间内的负载数据,能够快速得到即时的监控结果,帮助运维人员迅速做出响应。

以下是一个使用 Apache Flink 实现处理时间的 Java 代码示例:

import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;public class ProcessingTimeExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 获取流执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 设置流处理的时间特性为处理时间env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);// 从本地主机的9999端口读取数据,构建输入数据流DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);// 对输入的字符串数据流进行处理,先将字符串转换为整数// 然后使用timeWindowAll方法创建一个基于处理时间的滚动窗口,窗口大小为5秒// 最后对窗口内的整数进行求和操作DataStream<Integer> windowedStream = inputStream.map(Integer::parseInt).timeWindowAll(Time.seconds(5)).sum(0);// 将窗口处理后的结果打印输出windowedStream.print();// 触发Flink任务的执行env.execute("Processing Time Example");}
}

然而,处理时间语义存在一个明显的局限性,即如果数据传输存在较大延迟或者乱序,那么基于处理时间得到的分析结果可能无法准确反映数据的真实情况。例如,在一个分布式日志收集与分析系统中,如果部分日志数据由于网络拥塞等原因延迟到达,那么按照处理时间进行窗口统计时,可能会导致统计结果出现偏差,无法准确呈现各个时间段内实际发生的事件数量。

3.4 摄入时间

摄入时间指的是数据进入流处理系统的时间点。它介于事件时间和处理时间之间,具有一定的特点和适用场景。与事件时间相比,摄入时间不需要额外从数据中提取时间戳并处理乱序问题,实现相对简单;与处理时间相比,摄入时间在一定程度上能够缓解数据传输延迟对结果的影响,因为它记录的是数据进入系统的时刻,而不是真正处理的时刻,在数据处理流程复杂、存在多个处理阶段且处理时间不确定时,摄入时间可以提供一个相对稳定的时间参考。

例如,在一个大规模的电商订单处理系统中,订单数据从各个业务系统汇聚到流处理平台。使用摄入时间语义,可以按照订单进入流处理系统的先后顺序,对订单进行窗口统计,如统计每小时内进入系统的订单数量、订单总金额等。这样可以在一定程度上避免由于处理过程中的延迟或并发处理导致的统计偏差,同时又不需要像事件时间那样复杂的时间戳提取和水印机制。

以下是一个使用 Apache Flink 实现摄入时间的 Java 代码示例:

import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;public class IngestionTimeExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 获取流执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 设置流处理的时间特性为摄入时间env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.IngestionTime);// 从本地主机的9999端口读取数据,构建输入数据流DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);// 对输入的字符串数据流进行处理,先将字符串转换为整数// 然后使用timeWindowAll方法创建一个基于摄入时间的滚动窗口,窗口大小为5秒// 最后对窗口内的整数进行求和操作DataStream<Integer> windowedStream = inputStream.map(Integer::parseInt).timeWindowAll(Time.seconds(5)).sum(0);// 将窗口处理后的结果打印输出windowedStream.print();// 触发Flink任务的执行env.execute("Ingestion Time Example");}
}

为了更清晰地对比三种时间语义,我们通过以下表格进行总结:

时间语义定义优点缺点适用场景
事件时间数据实际发生的时间处理结果不受传输延迟和乱序影响,能准确反映事件真实情况需要处理时间戳提取和乱序数据,实现复杂对结果准确性要求极高,数据传输延迟和乱序常见的场景,如金融交易分析、物联网设备状态监测
处理时间数据被处理的时间概念简单,实现直接,处理速度快受数据传输延迟和乱序影响大,结果可能不准确对实时性要求极高,数据传输延迟稳定且对乱序不敏感的场景,如服务器实时负载监控
摄入时间数据进入流处理系统的时间实现相对简单,能在一定程度上缓解传输延迟影响不能完全消除延迟影响,对乱序数据处理能力有限数据处理流程复杂,需要一个相对稳定时间参考,对乱序和延迟不太敏感的场景,如电商订单汇总统计

四、窗口操作与时间语义的综合应用案例

4.1 案例背景

假设我们运营一个大型的电商平台,每天都会产生海量的实时交易数据流。这些交易数据包含交易时间、商品 ID、交易金额、用户 ID 等丰富信息。为了更好地了解商品的销售动态,优化库存管理和营销策略,我们需要对这些交易数据进行实时分析,统计每个商品在不同时间窗口内的交易总额。例如,我们希望知道每个商品在过去 1 小时、过去 1 天内的交易总额,以及在不同时间段内的销售趋势变化,从而及时调整商品的推广策略和库存备货计划。

4.2 代码实现

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPeriodicWatermarks;
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;import javax.annotation.Nullable;public class EcommerceTransactionAnalysis {public static void main(String[] args) throws Exception {// 获取流执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 设置流处理的时间特性为事件时间,以确保结果准确性env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);// 从本地主机的9999端口读取数据,构建输入数据流,假设数据格式为交易时间,商品ID,交易金额DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);// 定义一个自定义的水印提取器,用于生成水印,处理乱序数据DataStream<String> streamWithTimestampsAndWatermarks = inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(new CustomWatermarkExtractor());// 对带有时间戳和水印的数据流进行处理,提取商品ID和交易金额DataStream<Tuple2<String, Double>> transactionStream = streamWithTimestampsAndWatermarks.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Double>>() {@Overridepublic Tuple2<String, Double> map(String value) throws Exception {// 解析输入数据,提取商品ID和交易金额String[] fields = value.split(",");String productId = fields[1];double amount = Double.parseDouble(fields[2]);return new Tuple2<>(productId, amount);}});// 对商品ID进行分组,使用滚动窗口统计每个商品在不同时间窗口内的交易总额// 这里设置滚动窗口大小为1小时DataStream<Tuple2<String, Double>> windowedStream = transactionStream.keyBy(0).timeWindow(Time.hours(1)).sum(1);// 将窗口处理后的结果打印输出,方便查看统计结果windowedStream.print();// 触发Flink任务的执行env.execute("Ecommerce Transaction Analysis");}public static class CustomWatermarkExtractor implements AssignerWithPeriodicWatermarks<String> {// 设定最大允许的乱序时间为5分钟private final long maxOutOfOrderness = 5 * 60 * 1000;// 用于记录当前遇到的最大时间戳private long currentMaxTimestamp;@Nullable@Override// 获取当前水印,水印时间为当前最大时间戳减去最大允许乱序时间public Watermark getCurrentWatermark() {return new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness);}@Override// 从输入数据中提取时间戳,并更新当前最大时间戳public long extractTimestamp(String element, long previousElementTimestamp) {// 假设数据格式为时间戳,商品ID,交易金额,这里提取时间戳部分long timestamp = Long.parseLong(element.split(",")[0]);currentMaxTimestamp = Math.max(timestamp, currentMaxTimestamp);return timestamp;}}
}

4.3 案例分析

通过这个案例,我们清晰地看到了窗口操作与时间语义如何紧密结合,共同实现对实时数据流的高效分析和处理。在本案例中,我们选择事件时间语义,是因为电商交易数据的准确性至关重要,我们需要确保交易数据按照实际发生的时间顺序进行统计,避免因数据传输延迟或乱序导致统计偏差。而滚动窗口的使用,则使得我们能够按照固定的时间间隔(这里是 1 小时)对每个商品的交易数据进行汇总统计,直观地呈现出每个商品在不同时间段内的销售业绩。

在实际应用中,我们可以根据具体的业务需求灵活调整窗口类型和时间语义。例如,如果我们更关注商品销售的实时变化趋势,可能会选择滑动窗口,以更频繁地更新统计结果;如果对数据处理的实时性要求极高,且数据传输相对稳定,处理时间语义可能是一个不错的选择。通过合理选择和配置窗口操作与时间语义,能够充分发挥大数据实时流处理技术的优势,为企业提供精准、及时的决策支持,在激烈的市场竞争中赢得先机。

在这里插入图片描述

结束语:

亲爱的 Java 和 大数据爱好者们,在本次深入探索中,我们全方位地研究了基于 Java 的大数据实时流处理中的窗口操作与时间语义。窗口操作犹如一把精准的手术刀,将无限的数据流巧妙地划分为一个个便于处理的窗口,使得我们能够对数据进行细致的统计和深入的分析;而时间语义则为这些数据赋予了准确的时间属性,如同为数据处理过程注入了灵魂,确保处理结果的准确性和可靠性,使其能够真实反映现实世界中的事件发生顺序和规律。

亲爱的 Java 和 大数据爱好者们,至此,我们在《大数据新视界》和《 Java 大视界》专栏联合推出的第三个三阶段系列中,已经圆满完成了第 39 篇文章的精彩分享。每一篇文章都是我们对 Java 大数据技术深度探索的结晶,希望能够为广大读者在技术学习和实践应用的道路上提供有力的支持和启发。

接下来,让我们满怀期待地迎接系列的第 40 篇文章 ——《Java 大视界 – Java 大数据在智慧交通自动驾驶仿真与测试数据处理中的应用(136)》。在即将到来的这篇文章中,我们将踏入充满创新活力的智慧交通领域,深入探讨 Java 大数据在自动驾驶仿真与测试数据处理方面的关键应用。自动驾驶技术作为未来交通发展的核心方向,其背后离不开大数据的强大支撑。Java 大数据将如何助力自动驾驶系统的研发和优化?如何高效处理海量的测试数据,确保自动驾驶技术的安全性和可靠性?让我们一同期待这场技术与交通融合的盛宴,共同揭开 Java 大数据在智慧交通领域的神秘面纱。

亲爱的 Java 和 大数据爱好者们,在您的实际项目中,是否使用过基于 Java 的大数据实时流处理技术?在处理窗口操作和时间语义时,遇到过哪些挑战?您是如何解决的呢?欢迎在评论区或【青云交社区 – Java 大视界频道】 分享您的经验和见解。无论是成功的实践案例,还是在过程中遇到的问题及解决方案,都将对其他读者具有极大的参考价值,让我们一起在交流中共同成长,推动大数据实时流处理技术在更多领域的广泛应用。

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———— 精 选 文 章 ————

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  3. Java 大视界 – Java 大数据在智能教育虚拟实验室建设与实验数据分析中的应用(132)(最新)
  4. Java 大视界 – Java 大数据分布式计算中的资源调度与优化策略(131)(最新)
  5. Java 大视界 – Java 大数据在智慧文旅虚拟导游与个性化推荐中的应用(130)(最新)
  6. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据机器学习模型的迁移学习应用与实践(129)(最新)
  7. Java 大视界 – Java 大数据在智能安防视频摘要与检索技术中的应用(128)(最新)
  8. Java 大视界 – Java 大数据中的数据可视化大屏设计与开发实战(127)(最新)
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  10. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据分布式数据库架构设计与实践(125)(最新)
  11. Java 大视界 – Java 大数据在智慧农业农产品质量追溯与品牌建设中的应用(124)(最新)
  12. Java 大视界 – Java 大数据机器学习模型的在线评估与持续优化(123)(最新)
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  23. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据流处理容错机制与恢复策略(113)(最新)
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  39. Java 大视界 – 深入剖析 Java 大数据实时 ETL 中的数据质量保障策略(97)(最新)
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  41. 技术逐梦十二载:CSDN 相伴,400 篇文章见证成长,展望新篇(最新)
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  43. Java 大视界 – 国际竞争与合作:Java 大数据在全球市场的机遇与挑战(94)(最新)
  44. Java 大视界 – 企业数字化转型中的 Java 大数据战略与实践(93)(最新)
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  46. Java 大视界 – 开源社区对 Java 大数据发展的推动与贡献(91)(最新)
  47. Java 大视界 – 绿色大数据:Java 技术在节能减排中的应用与实践(90)(最新)
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  50. Java 大视界 – 大数据伦理与法律:Java 技术在合规中的作用与挑战(87)(最新)
  51. Java 大视界 – 云计算时代 Java 大数据的云原生架构与应用实践(86)(最新)
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  53. Java 大视界 – 区块链赋能 Java 大数据:数据可信与价值流转(84)(最新)
  54. Java 大视界 – 人工智能驱动下 Java 大数据的技术革新与应用突破(83)(最新)
  55. Java 大视界 – 5G 与 Java 大数据融合的行业应用与发展趋势(82)(最新)
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  58. Java 大视界 – Java 大数据在智能家居中的应用与场景构建(79)(最新)
  59. 解锁 DeepSeek 模型高效部署密码:蓝耘平台深度剖析与实战应用(最新)
  60. Java 大视界 – Java 大数据在智能政务中的应用与服务创新(78)(最新)
  61. Java 大视界 – Java 大数据在智能金融监管中的应用与实践(77)(最新)
  62. Java 大视界 – Java 大数据在智能供应链中的应用与优化(76)(最新)
  63. 解锁 DeepSeek 模型高效部署密码:蓝耘平台全解析(最新)
  64. Java 大视界 – Java 大数据在智能教育中的应用与个性化学习(75)(最新)
  65. Java 大视界 – Java 大数据在智慧文旅中的应用与体验优化(74)(最新)
  66. Java 大视界 – Java 大数据在智能安防中的应用与创新(73)(最新)
  67. Java 大视界 – Java 大数据在智能医疗影像诊断中的应用(72)(最新)
  68. Java 大视界 – Java 大数据在智能电网中的应用与发展趋势(71)(最新)
  69. Java 大视界 – Java 大数据在智慧农业中的应用与实践(70)(最新)
  70. Java 大视界 – Java 大数据在量子通信安全中的应用探索(69)(最新)
  71. Java 大视界 – Java 大数据在自动驾驶中的数据处理与决策支持(68)(最新)
  72. Java 大视界 – Java 大数据在生物信息学中的应用与挑战(67)(最新)
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  76. Java 大视界 – Java 大数据中的自然语言生成技术与实践(63)(最新)
  77. Java 大视界 – Java 大数据中的知识图谱构建与应用(62)(最新)
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  79. Java 大视界 – Java 大数据中的数据脱敏技术与合规实践(60)(最新)
  80. Java 大视界 – Java 大数据中的时间序列预测高级技术(59)(最新)
  81. Java 大视界 – Java 与大数据分布式机器学习平台搭建(58)(最新)
  82. Java 大视界 – Java 大数据中的强化学习算法实践与优化 (57)(最新)
  83. Java 大视界 – Java 大数据中的深度学习框架对比与选型(56)(最新)
  84. Java 大视界 – Java 大数据实时数仓的构建与运维实践(55)(最新)
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  87. Java 大视界 – 深度洞察 Java 大数据安全多方计算的前沿趋势与应用革新(52)(最新)
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  89. Java 大视界 – 基于 Java 的大数据分布式索引技术探秘(50)(最新)
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  93. Java 大数据实时数据同步:基于 CDC 技术的实现(46)(最新)
  94. Java 大数据与区块链的融合:数据可信共享与溯源(45)(最新)
  95. Java 大数据数据增强技术:提升数据质量与模型效果(44)(最新)
  96. Java 大数据模型部署与运维:生产环境的挑战与应对(43)(最新)
  97. Java 大数据无监督学习:聚类与降维算法应用(42)(最新)
  98. Java 大数据数据虚拟化:整合异构数据源的策略(41)(最新)
  99. Java 大数据可解释人工智能(XAI):模型解释工具与技术(40)(最新)
  100. Java 大数据高性能计算:利用多线程与并行计算框架(39)(最新)
  101. Java 大数据时空数据处理:地理信息系统与时间序列分析(38)(最新)
  102. Java 大数据图计算:基于 GraphX 与其他图数据库(37)(最新)
  103. Java 大数据自动化机器学习(AutoML):框架与应用案例(36)(最新)
  104. Java 与大数据隐私计算:联邦学习与安全多方计算应用(35)(最新)
  105. Java 驱动的大数据边缘计算:架构与实践(34)(最新)
  106. Java 与量子计算在大数据中的潜在融合:原理与展望(33)(最新)
  107. Java 大视界 – Java 大数据星辰大海中的团队协作之光:照亮高效开发之路(十六)(最新)
  108. Java 大视界 – Java 大数据性能监控与调优:全链路性能分析与优化(十五)(最新)
  109. Java 大视界 – Java 大数据数据治理:策略与工具实现(十四)(最新)
  110. Java 大视界 – Java 大数据云原生应用开发:容器化与无服务器计算(十三)(最新)
  111. Java 大视界 – Java 大数据数据湖架构:构建与管理基于 Java 的数据湖(十二)(最新)
  112. Java 大视界 – Java 大数据分布式事务处理:保障数据一致性(十一)(最新)
  113. Java 大视界 – Java 大数据文本分析与自然语言处理:从文本挖掘到智能对话(十)(最新)
  114. Java 大视界 – Java 大数据图像与视频处理:基于深度学习与大数据框架(九)(最新)
  115. Java 大视界 – Java 大数据物联网应用:数据处理与设备管理(八)(最新)
  116. Java 大视界 – Java 与大数据金融科技应用:风险评估与交易分析(七)(最新)
  117. 蓝耘元生代智算云:解锁百亿级产业变革的算力密码(最新)
  118. Java 大视界 – Java 大数据日志分析系统:基于 ELK 与 Java 技术栈(六)(最新)
  119. Java 大视界 – Java 大数据分布式缓存:提升数据访问性能(五)(最新)
  120. Java 大视界 – Java 与大数据智能推荐系统:算法实现与个性化推荐(四)(最新)
  121. Java 大视界 – Java 大数据机器学习应用:从数据预处理到模型训练与部署(三)(最新)
  122. Java 大视界 – Java 与大数据实时分析系统:构建低延迟的数据管道(二)(最新)
  123. Java 大视界 – Java 微服务架构在大数据应用中的实践:服务拆分与数据交互(一)(最新)
  124. Java 大视界 – Java 大数据项目架构演进:从传统到现代化的转变(十六)(最新)
  125. Java 大视界 – Java 与大数据云计算集成:AWS 与 Azure 实践(十五)(最新)
  126. Java 大视界 – Java 大数据平台迁移与升级策略:平滑过渡的方法(十四)(最新)
  127. Java 大视界 – Java 大数据分析算法库:常用算法实现与优化(十三)(最新)
  128. Java 大视界 – Java 大数据测试框架与实践:确保数据处理质量(十二)(最新)
  129. Java 大视界 – Java 分布式协调服务:Zookeeper 在大数据中的应用(十一)(最新)
  130. Java 大视界 – Java 与大数据存储优化:HBase 与 Cassandra 应用(十)(最新)
  131. Java 大视界 – Java 大数据可视化:从数据处理到图表绘制(九)(最新)
  132. Java 大视界 – Java 大数据安全框架:保障数据隐私与访问控制(八)(最新)
  133. Java 大视界 – Java 与 Hive:数据仓库操作与 UDF 开发(七)(最新)
  134. Java 大视界 – Java 驱动大数据流处理:Storm 与 Flink 入门(六)(最新)
  135. Java 大视界 – Java 与 Spark SQL:结构化数据处理与查询优化(五)(最新)
  136. Java 大视界 – Java 开发 Spark 应用:RDD 操作与数据转换(四)(最新)
  137. Java 大视界 – Java 实现 MapReduce 编程模型:基础原理与代码实践(三)(最新)
  138. Java 大视界 – 解锁 Java 与 Hadoop HDFS 交互的高效编程之道(二)(最新)
  139. Java 大视界 – Java 构建大数据开发环境:从 JDK 配置到大数据框架集成(一)(最新)
  140. 大数据新视界 – Hive 多租户资源分配与隔离(2 - 16 - 16)(最新)
  141. 大数据新视界 – Hive 多租户环境的搭建与管理(2 - 16 - 15)(最新)
  142. 技术征途的璀璨华章:青云交的砥砺奋进与感恩之心(最新)
  143. 大数据新视界 – Hive 集群性能监控与故障排查(2 - 16 - 14)(最新)
  144. 大数据新视界 – Hive 集群搭建与配置的最佳实践(2 - 16 - 13)(最新)
  145. 大数据新视界 – Hive 数据生命周期自动化管理(2 - 16 - 12)(最新)
  146. 大数据新视界 – Hive 数据生命周期管理:数据归档与删除策略(2 - 16 - 11)(最新)
  147. 大数据新视界 – Hive 流式数据处理框架与实践(2 - 16 - 10)(最新)
  148. 大数据新视界 – Hive 流式数据处理:实时数据的接入与处理(2 - 16 - 9)(最新)
  149. 大数据新视界 – Hive 事务管理的应用与限制(2 - 16 - 8)(最新)
  150. 大数据新视界 – Hive 事务与 ACID 特性的实现(2 - 16 - 7)(最新)
  151. 大数据新视界 – Hive 数据倾斜实战案例分析(2 - 16 - 6)(最新)
  152. 大数据新视界 – Hive 数据倾斜问题剖析与解决方案(2 - 16 - 5)(最新)
  153. 大数据新视界 – Hive 数据仓库设计的优化原则(2 - 16 - 4)(最新)
  154. 大数据新视界 – Hive 数据仓库设计模式:星型与雪花型架构(2 - 16 - 3)(最新)
  155. 大数据新视界 – Hive 数据抽样实战与结果评估(2 - 16 - 2)(最新)
  156. 大数据新视界 – Hive 数据抽样:高效数据探索的方法(2 - 16 - 1)(最新)
  157. 智创 AI 新视界 – 全球合作下的 AI 发展新机遇(16 - 16)(最新)
  158. 智创 AI 新视界 – 产学研合作推动 AI 技术创新的路径(16 - 15)(最新)
  159. 智创 AI 新视界 – 确保 AI 公平性的策略与挑战(16 - 14)(最新)
  160. 智创 AI 新视界 – AI 发展中的伦理困境与解决方案(16 - 13)(最新)
  161. 智创 AI 新视界 – 改进 AI 循环神经网络(RNN)的实践探索(16 - 12)(最新)
  162. 智创 AI 新视界 – 基于 Transformer 架构的 AI 模型优化(16 - 11)(最新)
  163. 智创 AI 新视界 – AI 助力金融风险管理的新策略(16 - 10)(最新)
  164. 智创 AI 新视界 – AI 在交通运输领域的智能优化应用(16 - 9)(最新)
  165. 智创 AI 新视界 – AIGC 对游戏产业的革命性影响(16 - 8)(最新)
  166. 智创 AI 新视界 – AIGC 重塑广告行业的创新力量(16 - 7)(最新)
  167. 智创 AI 新视界 – AI 引领下的未来社会变革预测(16 - 6)(最新)
  168. 智创 AI 新视界 – AI 与量子计算的未来融合前景(16 - 5)(最新)
  169. 智创 AI 新视界 – 防范 AI 模型被攻击的安全策略(16 - 4)(最新)
  170. 智创 AI 新视界 – AI 时代的数据隐私保护挑战与应对(16 - 3)(最新)
  171. 智创 AI 新视界 – 提升 AI 推理速度的高级方法(16 - 2)(最新)
  172. 智创 AI 新视界 – 优化 AI 模型训练效率的策略与技巧(16 - 1)(最新)
  173. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 临时表与视图的应用场景(下)(30 / 30)(最新)
  174. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 临时表与视图:灵活数据处理的技巧(上)(29 / 30)(最新)
  175. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 元数据管理工具与实践(下)(28 / 30)(最新)
  176. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 元数据管理:核心元数据的深度解析(上)(27 / 30)(最新)
  177. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据湖集成与数据治理(下)(26 / 30)(最新)
  178. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据湖架构中的角色与应用(上)(25 / 30)(最新)
  179. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive MapReduce 性能调优实战(下)(24 / 30)(最新)
  180. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 基于 MapReduce 的执行原理(上)(23 / 30)(最新)
  181. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 窗口函数应用场景与实战(下)(22 / 30)(最新)
  182. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 窗口函数:强大的数据分析利器(上)(21 / 30)(最新)
  183. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据压缩算法对比与选择(下)(20 / 30)(最新)
  184. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据压缩:优化存储与传输的关键(上)(19/ 30)(最新)
  185. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据质量监控:实时监测异常数据(下)(18/ 30)(最新)
  186. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据质量保障:数据清洗与验证的策略(上)(17/ 30)(最新)
  187. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据安全:加密技术保障数据隐私(下)(16 / 30)(最新)
  188. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据安全:权限管理体系的深度解读(上)(15 / 30)(最新)
  189. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 与其他大数据工具的集成:协同作战的优势(下)(14/ 30)(最新)
  190. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 与其他大数据工具的集成:协同作战的优势(上)(13/ 30)(最新)
  191. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 函数应用:复杂数据转换的实战案例(下)(12/ 30)(最新)
  192. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 函数库:丰富函数助力数据处理(上)(11/ 30)(最新)
  193. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据桶:优化聚合查询的有效手段(下)(10/ 30)(最新)
  194. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据桶原理:均匀分布数据的智慧(上)(9/ 30)(最新)
  195. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据分区:提升查询效率的关键步骤(下)(8/ 30)(最新)
  196. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据分区:精细化管理的艺术与实践(上)(7/ 30)(最新)
  197. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 查询性能优化:索引技术的巧妙运用(下)(6/ 30)(最新)
  198. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 查询性能优化:基于成本模型的奥秘(上)(5/ 30)(最新)
  199. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据导入:优化数据摄取的高级技巧(下)(4/ 30)(最新)
  200. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据导入:多源数据集成的策略与实战(上)(3/ 30)(最新)
  201. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据仓库:构建高效数据存储的基石(下)(2/ 30)(最新)
  202. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据仓库:架构深度剖析与核心组件详解(上)(1 / 30)(最新)
  203. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:量子计算启发下的数据加密与性能平衡(下)(30 / 30)(最新)
  204. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:融合人工智能预测的资源预分配秘籍(上)(29 / 30)(最新)
  205. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:分布式环境中的优化新视野(下)(28 / 30)(最新)
  206. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:跨数据中心环境下的挑战与对策(上)(27 / 30)(最新)
  207. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能突破:处理特殊数据的高级技巧(下)(26 / 30)(最新)
  208. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能突破:复杂数据类型处理的优化路径(上)(25 / 30)(最新)
  209. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:资源分配与负载均衡的协同(下)(24 / 30)(最新)
  210. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:集群资源动态分配的智慧(上)(23 / 30)(最新)
  211. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能飞跃:分区修剪优化的应用案例(下)(22 / 30)(最新)
  212. 智创 AI 新视界 – AI 助力医疗影像诊断的新突破(最新)
  213. 智创 AI 新视界 – AI 在智能家居中的智能升级之路(最新)
  214. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能飞跃:动态分区调整的策略与方法(上)(21 / 30)(最新)
  215. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 存储格式转换:从原理到实践,开启大数据性能优化星际之旅(下)(20/30)(最新)
  216. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:基于数据特征的存储格式选择(上)(19/30)(最新)
  217. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能提升:高级执行计划优化实战案例(下)(18/30)(最新)
  218. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能提升:解析执行计划优化的神秘面纱(上)(17/30)(最新)
  219. 大数据新视界 – 大数据大厂之 Impala 性能优化:优化数据加载的实战技巧(下)(16/30)(最新)
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目录 一、前言 二、Langchain4j概述 2.1 Langchain4j 介绍 2.1.1 Langchain4j 是什么 2.1.2 主要特点 2.2 Langchain4j 核心组件介绍 2.3 Langchain4j 核心优势 2.4 Langchain4j 核心应用场景 三、SpringBoot 整合 LangChain4j 组件使用 3.1 前置准备 3.1.1 获取apik…

【图片批量转换合并PDF】多个文件夹的图片以文件夹为单位批量合并成一个PDF,基于wpf的实现方案

项目背景: 多个图片分布在不同文件夹,如何以文件夹为单位批量合并成一个PDF,还要保证文件夹里面图片大小和顺序 实现功能: 1、单张图片的转换PDF:一张图临时转一下 2、多张图片转换成PDF:多张图单独转成PDF 3、多级目录多张图转换成PDF:多级目录多张图单独转成多个PDF…

因果推荐|可解释推荐系统的反事实语言推理

论文&#xff1a;https://arxiv.org/pdf/2503.08051 代码&#xff1a;GitHub - kylokano/CausalX 很新的论文&#xff0c;南大五天前挂到arxiv的&#xff0c;代码基于Recbole&#xff0c;没给全但是提供了足够的验证。 1 动机 可解释推荐不仅提供高质量的推荐&#xff0c;而…

Zabbix安装(保姆级教程)

Zabbix 是一款开源的企业级监控解决方案,能够监控网络的多个参数以及服务器、虚拟机、应用程序、服务、数据库、网站和云的健康状况和完整性。它提供了灵活的通知机制,允许用户为几乎任何事件配置基于电子邮件的告警,从而能够快速响应服务器问题。Zabbix 基于存储的数据提供…

【spring boot 实现图片验证码 前后端】

导入hutool依赖 <!--hutool--><dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>5.8.36</version>获取验证码接口 Autowiredprivate Captcha captcha;private final static Long VALIDA…

arthas基础命令

文章目录 1. help2. cat3. grep4. pwd5. cls6. session7. reset8. version9. history10. quit11. stop12. keymapArthas 命令行快捷键后台异步命令相关快捷键小结 1. help 作用&#xff1a;查看命令帮助信息 2. cat 作用&#xff1a;打印文件内容&#xff0c;和linux里的cat命…

痉挛性斜颈护理宝典:重拾生活平衡

痉挛性斜颈会给患者的生活带来诸多不便&#xff0c;有效的健康护理对缓解症状、提升生活质量十分关键。 在日常活动方面&#xff0c;患者应保持正确的姿势。站立和坐姿要挺直脊背&#xff0c;避免长时间低头或歪头&#xff0c;减少颈部肌肉的额外负担。睡眠时&#xff0c;选择高…

虚拟定位 1.2.0.2 | 虚拟定位,上班打卡,校园跑步模拟

Fake Location是一款运行于安卓平台上的功能强大、简单实用的虚拟定位软件。它能够帮助用户自定义位置到地图上的任意地方&#xff0c;以ROOT环境运行不易被检测&#xff0c;同时也支持免ROOT运行。提供路线模拟、步频模拟、WIFI模拟等方式&#xff0c;支持反检测。 大小&…

C++基础 [五] - String的模拟实现

目录 前言 string类的模拟实现 成员函数的实现 构造函数 拷贝构造函数 赋值运算符重载 析构函数 元素访问的实现 operator[ ] Iterator - 迭代器 容量大小的实现 size capacity reserve ​编辑resize 内容修改的实现 push_back append operator(char ch) …

嵌入式硬件--开发工具-AD使用常用操作

ad16.1.12 1.如何显示/隐藏其他图层 在pcb界面点击L--试图界面中找到“视图选项”--单层模式选择 not in single layer mode 在pcb界面点击L--试图界面中找到“视图选项”--单层模式选择 gray scale other layers 【Altium】AD如何只显示一层&#xff0c;隐藏其他层显示&…

浏览器好用的去广告插件和暗黑模式护眼插件

提升浏览体验&#xff1a;Edge浏览器的Adblock和Dark Mode扩展 Adblock&#xff1a;告别广告干扰 功能&#xff1a;高效拦截弹窗、横幅和视频广告&#xff0c;提升网页整洁度&#xff0c;加快加载速度&#xff0c;节省流量。安装链接&#xff1a;安装Adblock Dark Mode for E…

MySQL-基础篇

从数据库的基础的概念特性到数据库当中的SQL语句&#xff0c;再到数据库当中的存储引擎、索引优化以及分库分表、数据库的集群&#xff0c;甚至于数据库的底层原理 MySQL概述SQL函数约束多表查询事务 这块由于上学期学过一些就速过。 MySQL概述 通过SQL就可以操作数据库管理…

fastapi+angular外卖系统

说明&#xff1a; fastapiangular外卖系统 1.美食分类&#xff08;粥&#xff0c;粉&#xff0c;面&#xff0c;炸鸡&#xff0c;炒菜&#xff0c;西餐&#xff0c;奶茶等等&#xff09; 2.商家列表 &#xff08;kfc&#xff0c;兰州拉面&#xff0c;湘菜馆&#xff0c;早餐店…