本篇我们将介绍 4 种行为型模式，分别是 解释器模式（不常用） 迭代器模式 中介者模式（不常用） 备忘录模式（不常用） 1、解释器模式我国 IT 界历来有一个汉语编程梦，虽然各方对于汉语编程争论不休，甚至上升到民族大义的高度，本文不讨论其对与错，但我们不妨来尝试一下，定义一个简单的中文编程语法。 在设计模式中，解释器模式就是用来自定义语法的，它的定义如下。 解释器模式（Interpreter

我们将学习剩余的 5 种行为型模式，它们分别是： 观察者模式 状态模式 策略模式 模板方法模式 访问者模式（不常用） 1、观察者模式观察者模式非常常见，近年来逐渐流行的响应式编程就是观察者模式的应用之一。观察者模式的思想就是一个对象发生一个事件后，逐一通知监听着这个对象的监听者，监听者可以对这个事件马上做出响应。生活中有很多观察者模式的例子，比如我们平时的开关灯。当我们打开灯的开关时，灯马上亮

git remote 查看远程仓库如果想查看已经配置的远程仓库服务器，可以运行 git remote 命令。 它会列出指定的每一个远程服务器的简写。 如果已经克隆了远程仓库，那么至少应该能看到 origin ，这是 Git 克隆的仓库服务器的默认名字 git remote add <shortname> <url> 添加远程仓库git remote add <sho

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 任务（Tasks）和任务槽（Task Slots）从上一章我们最终得到结论：作业划分为 5 个并行子任务，需要 5 个线程并行执行。那在我们将应用提交到 Flink 集群之后

导航 git branch 查看分支 git branch 分支名 创建分支 git checkout 分支名 切换分支 git push origin 分支名 推送至远程仓库分支 git merge 分支名合并分支 git branch -m 分支名 修改当前分支名 git branch -d 分支名 删除分支 git branch 查看分支12345678# 列出所有本地分支git bran

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 作业提交流程1、Standalone 会话模式作业提交流程 2、逻辑流图/作业图/执行图/物理流图我们已经彻底了解了由代码生成任务的过程，现在来

列出已有的标签1234# 列出所有tag$ git tag# 查看tag信息$ git show [tag] git tag [tagName] 创建新标签12# 新建一个tag$ git tag [tagName] 打标签时，git 会将当前仓库的当前状态和标签关联，在恢复标签时，git会将打标签时的状态恢复。 git push [remote] [tag] 将标签推送至远程仓库12#

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ DataStream APIDataStream API 是 Flink 核心层 API。一个 Flink 程序，其实就是对 DataStream 的各种转换。具体来说，代码

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 分区是大数据处理中一个非常重要的一环。分区是将数据进行重新分布，传输到不同的通道进行下一步数据处理。 keyby 是按照键的哈希值进行的重分区操作。这种分区只能把数据按 ke

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 在批处理统计中，我们可以等待一批数据都到齐后，统一处理。但是在实时处理统计中，我们是来一条就得处理一条，那么我们怎么统计最近一段时间内的数据呢？引入“窗口”。 所谓的“

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 键控流（Keyed Streams）reduce 和 aggregate 的区别。 操作定义与功能： reduce：reduce 操作是将两个输入元素合并为一个元素的操作

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 1、时间语义1.1、Flink 中的时间语义 1.2、哪种时间语义更重要为了更加清晰地说明两种语义的区别，我们来举一个非常经典的例子：电影《星球大战》。 如上图所示，我

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 1、处理函数之前所介绍的流处理 API，无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实都是基于 DataStream 进行转换的，所以可以统称为 DataStream

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的功能。Flink 中的广播流（Broadcast Stream）是一种特殊的数据流，它允许将一个流的数据广播到其

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 背景在实际生产环境中，对报警的阈值需要根据经验不断的来修改，但是如果每次修改了之后，都通过重启 Flink 程序来实现，这个成本就有点高了，所以我们这次主要是讲解一下，如何使

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 1、状态管理1.1、Flink 中的状态1.1.1、概述 1.1.2、状态的分类1、托管状态（Managed State）和原始状态（Raw State） Flink 的

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 1、状态后端（State Backends）在 Flink 中，状态的存储、访问以及维护，都是由一个可插拔的组件决定的，这个组件就叫状态后端（state backend）。状

官方地址：https://docs.github.com/zh/search-github/searching-on-github 本文总结了目前GitHub搜索最常用的技巧，根据我们平时搜索的内容分为了搜索存储库、搜索主题、搜索代码和搜索用户四个小点，你可以根据自己想要的搜索内容定位到每个小点， 3.1、搜索存储库 官方地址：https://docs.github.com/zh/search

Flink 官网主页地址：https://flink.apache.org Flink 官方中文地址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/zh/ 1、容错机制在 Flink 中，有一套完整的容错机制来保证故障后的恢复，其中最重要的就是检查点。 1.1、检查点（CheckPoint）在流处理中，我们可以用存档读档的思路，

官网地址：https://git-scm.com/docs git congif 官网地址：https://git-scm.com/docs/git-config 知识前提：git 重要的三个工作区域： 工作区(Working Directory）：写代码的目录。就是项目代码存放的目录。 暂存区（index/stage）：工作区与版本库之间的缓冲地带。用 git add 把文件添