F Exactly K Steps 题目： 给出一棵n个点的树，边权为1，进行2e5次询问，每次输出任意一个离结点\(u\)距离为\(k\)的结点。 思路： 对于树上问题，我们的武器不多，而且时间复杂度为O(logn)，可以尝试往里套知识点。对于一棵树来说，易知一个结点距离最远的结点是树的直径的两个端点中的一个。
Vue3 中新建项目在VSCode报错The template root requires exactly one element.解决方法 教大家怎么关闭这个错误提示 找到 Vetur>Validation:Template 取消勾选 就不会报错了，解决啦
object KafkaToHbase { def main(args: Array[String]): Unit = { //true a1 g1 ta,tb val Array(isLocal, appName, groupId, allTopics) = args val conf = new SparkConf() .setAppName(appName) if (isLocal.toBoolean) { conf.setMas
/** * 从Kafka读取数据，实现ExactlyOnce，偏移量保存到MySQL中 * 1.将聚合好的数据，收集到Driver端， * 2.然后建计算好的数据和偏移量在一个事物中同时保存到MySQL中 * 3.成功了提交事物 * 4.失败了让这个任务重启 * * MySQL数据库中有两张表：保存计算好的结果、保存偏移
我在写子组件的时候出现了这个错误。把父组件中的内容中用根元素包起来就可以了 错误代码： <template id="register"> <h3>注册</h3> <router-link to="/register/phone"> 手机号注册</router-link>
测量宽高一般有三种模式 override fun onMeasure(widthMeasureSpec: Int, heightMeasureSpec: Int) { super.onMeasure(widthMeasureSpec, heightMeasureSpec) setMeasuredDimension(measureSize(widthMeasureSpec), measureSize(heightMeasureSpec)); } private fu
语义介绍 At-least-once（最少一次）：如果生产者从Kafka broker接收到一个确认(ack)并且ack = all，这意味着消息已经被写入Kafka topic一次。然而，如果生产者ack超时或收到一个错误，它可能会重试发送消息，假设消息没有写入Kafka topic，如果broker在它发送ack之前失败，但在消息被成功写入Kaf
一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确。例如，要对最近一小时登录的用户计数。在系统经理故障之后，计数结果是多少？如果有偏差，是有漏掉的计数还是重复计数？ 在流处理中，一致性
默认情况下，检查点被禁用。要启用检查点，请在StreamExecutionEnvironment上调用enableCheckpointing(n)方法，其中n是以毫秒为单位的检查点间隔。 检查点的其他参数包括： exactly-once vs. at-least-once：你可以从这两种模式中选择一种模式传递给enableCheckpointing(n)方法。Exactly
本文翻译自 streaml.io 网站上的一篇博文：“Exactly once is NOT exactly the same” ，分析了流计算系统中常说的『Exactly Once』特性，主要观点是：『精确一次』并不保证是完全一样。主要内容如下： 背景 1.1. 最多一次（At-most-once） 1.2. 至少一次（At-least-once） 1.3. 精确一次（Exact
报错内容 Vue Error: The template root requires exactly one element. 详见下图： VSCode 中报错信息 Node中报错信息 报错原因 Vue只允许模板里存在一个根节点。 解决方案 在 <template> 中添加一个 <div>标签，之后所有的组件全部加在 <div>即可解决。 原文地址：http://yao
secret更新时报错 error: exactly one NAME is required, got 3 See 'kubectl create secret generic -h' for help and examples 原因是[--from-literal=bus_datasource_username ='bus']在等号前面有空格。 参考地址： https://stackoverflow.com/questions/51251688/creat
Flink有对应的美中不同机制保证，提高exactly-once保障（二阶段事务提交方式） at-most once：最多一次，只管把数据消费，不管是否成功，会不会有数据丢失。 at-least-once：最少一次，可能会出现重复消费。 Exactly-once：仅有一次，事务性的保证，保证消息有且仅被处理一次。
boost::hana::drop_front_exactly用法的测试程序 实现功能 C++实现代码 实现功能 boost::hana::drop_front_exactly用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/hana/assert.hpp> #include <boost/hana/drop_front_exactly.hpp> #include <boost/hana/equal.hpp>
Flink+Kafka：End-to-End Exactly-Once Flink的 End-to-End Exactly-Once需要Checkpoint+事务的提交/回滚操作，在分布式系统中协调提交和回滚的方法就是使用两阶段提交协议。了解下Flink的TwoPhaseCommitSinkFunction是如何支持End-to-End Exactly-Once的。 版本说明 Flink 1.4
流处理引擎通常为应用程序提供了三种数据处理语义：最多一次、至少一次和精确一次。 如下是对这些不同处理语义的宽松定义(一致性由弱到强)： At most noce < At least once < Exactly once < End to End Exactly once At-most-once-最多一次 有可能会有数据丢失 这本质上是简单
https://stackoverflow.com/questions/2053029/how-exactly-does-attribute-constructor-work 今天看mtk的sdk，看到很多没有初始化的函数，就在想啥时候初始化的。 记得以前有看到过这个功能。所以重温一下，大概这是共享库初始化的一般方法。 所以搜索了一下，https://blog.csdn.net/a
昨天面试别人说他熟悉Flink，结果我问了他Flink是如何实现exactly-once语义的？ 王尼玛 大数据技术与架构 Flink跟其他的流计算引擎相比,最突出或者做的最好的就是状态的管理. 什么是状态呢?比如我们在平时的开发中,需要对数据进行count,sum,max等操作,这些中间的结果(即是状态)是需
精确一次消费（Exactly-once） 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理至少一次消费（at least once） 主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题最多一次消费 （at most once） 主要是保证数据不会重复，但有可能存在数据丢失问题 数据丢失 实时计算任务进行计
一、具体操作 要做到 Exactly-once，我们需要开启 Flink 的检查点功能： env.enableCheckpointing(60_000); env.setStateBackend((StateBackend) new FsStateBackend("/tmp/flink/checkpoints")); env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpoint
原文作者：实时流式计算 原文地址：从霍普金大学数据错误谈谈如何保证实时计算数据准确性 作为全球新冠疫情数据的实时统计的权威，约翰斯·霍普金斯大学的实时数据一直是大家实时关注的，也是各大媒体的主要数据来源。在今天早上的相当一段长的时间，霍普金斯大学的全球疫情分布大屏
一、ACK机制 为保证 producer 发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic，topic 的每个 partition 收到 producer 发 送的数据后，都需要向 producer 发送 ack（acknowledgement 确认收到），如果 producer 收到 ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。 二、副本同步策略 方案一：半
作者：大数据之心链接：https://www.jianshu.com/p/5d889a67dcd3来源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 很高兴地告诉大家，具备新的里程碑意义的功能的Kafka 0.11.x版本（对应 Confluent Platform 3.3）已经release，该版本引入了exactly-once语义
Kafka 0.11.x版本（对应 Confluent Platform 3.3），该版本引入了exactly-once语义。 精确一次确实很难实现（Exactly-once is a really hard problem） Mathias Verraes说，分布式系统中最难解决的两个问题是： 消息顺序保证（Guaranteed order of messages）。 消息的精确一次投递（Exactly-once de
基础 开源大数据计算引擎，支持批处理和流处理 Spark核心：RDD，Flink核心：Stream Spark微批处理、秒级，Flink流式计算、毫秒级 性能优势 灵活窗口 Exactly once语义保证
