planner

想要一款简单易用的3D家具设计工具？Planner 5D for Mac推荐给大家!Planner 5D for Mac支持直接在电脑上创建二位和三维平面图，浏览3000多个项目目录，并创建项目的照片般逼真的图像，是室内设计师的好助手！ Planner 5D for Mac下载 https://www.macdown.com/mac/3796.html 软件介绍 Planner 5D for Mac是一款3D家居设计软件 ，是一个帮助用户设计家庭装修效果的模拟工具，该平台支持多系统平台，如电脑、平板电脑、只能手机都可以使用。家居设计师或者个人都可以使用Planner5d来创造精美的的平面设计图，你可以像一个专业的室内设计师一样，无需培训通过该平台你就可以设计你梦想中的房子或装修中的公寓平面图。 功能介绍 高清Vizualizations 使用“快照”功能将您的设计捕捉为逼真的图像 - 这会增加阴影，光线和丰富的色彩，使您的作品看起来像一张照片！ 2D / 3D模式 从各个角度设计时，可以尝试2D和3D视图。排列，编辑和应用自定义曲面和材质。 4000+商品目录 浏览我们的项目库并浏览我们的内容。我们在用户生成的库中为每个人提供了很棒的东西。 简单的用户界面 直观且以用户为中心的界面提供了简单的设计过程，无需任何教程或说明。 物品编辑 将定制颜色，图案和材料应用于家具，墙壁和地板

本文为 Flink Weekly 的第三期，由 Tang Yun 整理，主要内容包括：Flink 1.10.0 的发布进展，将 blink planner 设置为 SQL client 默认 planner 的讨论，以及如何支持 SQL client gateway 的 FLIP。 作者：唐云（茶干） 大家好，2020 年转眼就来了，先恭喜大家新年快乐，Flink 社区也会在新的一年中继续陪伴大家，一起将 Flink 做大做好。 本文为 Flink Weekly 的第三期，由 Tang Yun 整理，主要内容包括：Flink 1.10.0 的发布进展，将 blink planner 设置为 SQL client 默认 planner 的讨论，以及如何支持 SQL client gateway 的 FLIP。 Flink 开发进展 [Release] Yu 分享了目前 Flink-1.10 发布的喜人进展，release-1.10 分支刚被拉出来时有 46 个 blocker，11 个 critical 级别的 issue，目前已经下降到只有 12 个 blocker 级别的 issue，一个 RC 版本有望于近期发布，可以访问下面的链接一睹为快： http://apache-flink-mailing-list-archive.1008284.n3.nabble.com

前言 Flink 1.9 版本可以说是一个具有里程碑意义的版本，其内部合入了很多 Blink Table/SQL 方面的功能，同时也开始增强 Flink 在批处理方面的能力，真的是向批流统一的终极方向开始前进。Flink 1.9 版本在 8.22 号也终于发布了。本文主要介绍学习 Flink SQL 维表 Join，维表 Join 对于SQL 任务来说，一般是一个很正常的功能，本文给出代码层面的实现，和大家分享用户如何自定义 Flink 维表。 1. 什么是维表 维表作为 SQL 任务中一种常见表的类型，其本质就是关联表数据的额外数据属性，通常在 Join 语句中进行使用。比如源数据有人的身份证号，人名，你现在想要得到人的家庭地址，那么可以通过身份证号去关联人的身份证信息，就可以得到更全的数据。 维表可以是静态的数据，也可以是动态的数据(比如定时更新的数据)，一般会通过特定的主键来进行关联。它可以在 Mysql 中进行存储，也可以在 Nosql 数据库中进行存储，比如 HBase等。 2. Flink 中的维表 Flink 1.9 中维表功能来源于新加入的Blink中的功能，如果你要使用该功能，那就需要自己引入 Blink 的 Planner，而不是引用社区的 Planner。由于新合入的 Blink 相关功能，使得 Flink 1.9 实现维表功能很简单，只要自定义实现

StreamTableEnvironment 该类包含sql解析、验证、优化、执行等各环节需要的元数据管理器 CatalogManager ,模块管理器(模块包含函数集、类型集、规则集) moduleManager ，用户自定义函数管理器 FunctionCatalog ,线程池、sql解析器 Planner 。 StreamTableEnvironmentImpl.create(executionEnvironment, settings, new TableConfig) def create( executionEnvironment: StreamExecutionEnvironment, settings: EnvironmentSettings, tableConfig: TableConfig) : StreamTableEnvironmentImpl = { val catalogManager = new CatalogManager( settings.getBuiltInCatalogName, new GenericInMemoryCatalog(settings.getBuiltInCatalogName, settings.getBuiltInDatabaseName)) val moduleManager = new ModuleManager val

本文翻译自官网： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/common.html Table API和SQL集成在共同API中。 该API的中心概念是 Table ，用作查询的输入和输出。 本文档介绍了使用Table API和SQL查询的程序的通用结构，如何注册 Table ，如何查询 Table 以及如何发出 Table（数据） 。 两个 planner 之间的主要区别 表API和SQL程序的结构 创建一个TableEnvironment 在 Catalog 中注册表 注册表格 注册一个TableSource 注册一个TableSink 注册 扩展 Catalog 查询表 表API SQL 混合 表API和SQL 发出表 (数据) 翻译并执行查询 与DataStream和DataSet API集成 Scala的隐式转换 将DataStream或DataSet注册为表 将DataStream或DataSet转换为表 将表转换为DataStream或DataSet 数据类型到表结构的映射 查询优化 解释表 两个 planner 之间的主要区别 Blink将批处理作业视为流的特殊情况。 因此，还不支持Table和DataSet之间的转换，并且批处理作业不会转换成DateSet ，而是

本文翻译自官网： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/ 一直没有用 flink 的 table 或 sql api，最近开始要使用这部分功能了，先把官网对应的文档翻译一遍，方便自己慢慢查看 ----------------------------------------------- Apache Flink 具有两个关联 API-Table API 和 SQL - 用于统一流和批处理。 Table API 是用 Scala 和Java 的语言集成查询 API，它允许以非常直观的方式组合来自关系运算符（例如选择，过滤和联接）的查询。 Flink 的 SQL 基于 实现 SQL 标准的 Apache Calcite 。 无论输入是批处理输入（DataSet）还是流输入（DataStream），在两个接口中指定的查询都具有相同的语义并指定相同的结果。 Table API 和 SQL 接口与 Flink 的 DataStream 和 DataSet API 紧密集成在一起。 您可以轻松地在所有 API 和基于 API 的库之间切换。 例如，您可以使用 CEP 库 从 DataStream 中提取模式， 然后再使用 Table API 分析模式，或者您可以 在预处理程序上 运行

本文为 Apache Flink 新版本重大功能特性解读之 Flink SQL 系列文章的开篇，Flink SQL 系列文章由其核心贡献者们分享，涵盖基础知识、实践、调优、内部实现等各个方面，带你由浅入深地全面了解 Flink SQL。 1. 发展历程 今年的8月22日 Apache Flink 发布了1.9.0 版本(下文简称1.9)，在 Flink 1.9 中，Table 模块迎来了核心架构的升级，引入了阿里巴巴Blink团队贡献的诸多功能，本文对Table 模块的架构进行梳理并介绍如何使用 Blink Planner。 Flink 的 Table 模块 包括 Table API 和 SQL，Table API 是一种类SQL的API，通过Table API，用户可以像操作表一样操作数据，非常直观和方便；SQL作为一种声明式语言，有着标准的语法和规范，用户可以不用关心底层实现即可进行数据的处理，非常易于上手，Flink Table API 和 SQL 的实现上有80%左右的代码是公用的。作为一个流批统一的计算引擎，Flink 的 Runtime 层是统一的，但在 Flink 1.9 之前，Flink API 层 一直分为DataStream API 和 DataSet API， Table API & SQL 位于 DataStream API 和 DataSet API 之上

本文为 Apache Flink 新版本重大功能特性解读之 Flink SQL 系列文章的开篇，Flink SQL 系列文章由其核心贡献者们分享，涵盖基础知识、实践、调优、内部实现等各个方面，带你由浅入深地全面了解 Flink SQL。 1. 发展历程 今年的8月22日 Apache Flink 发布了1.9.0 版本(下文简称1.9)，在 Flink 1.9 中，Table 模块迎来了核心架构的升级，引入了阿里巴巴Blink团队贡献的诸多功能，本文对Table 模块的架构进行梳理并介绍如何使用 Blink Planner。 Flink 的 Table 模块 包括 Table API 和 SQL，Table API 是一种类SQL的API，通过Table API，用户可以像操作表一样操作数据，非常直观和方便；SQL作为一种声明式语言，有着标准的语法和规范，用户可以不用关心底层实现即可进行数据的处理，非常易于上手，Flink Table API 和 SQL 的实现上有80%左右的代码是公用的。作为一个流批统一的计算引擎，Flink 的 Runtime 层是统一的，但在 Flink 1.9 之前，Flink API 层 一直分为DataStream API 和 DataSet API， Table API & SQL 位于 DataStream API 和 DataSet API 之上

本文为 Apache Flink 新版本重大功能特性解读之 Flink SQL 系列文章的开篇，Flink SQL 系列文章由其核心贡献者们分享，涵盖基础知识、实践、调优、内部实现等各个方面，带你由浅入深地全面了解 Flink SQL。 1. 发展历程 今年的8月22日 Apache Flink 发布了1.9.0 版本(下文简称1.9)，在 Flink 1.9 中，Table 模块迎来了核心架构的升级，引入了阿里巴巴Blink团队贡献的诸多功能，本文对Table 模块的架构进行梳理并介绍如何使用 Blink Planner。 Flink 的 Table 模块 包括 Table API 和 SQL，Table API 是一种类SQL的API，通过Table API，用户可以像操作表一样操作数据，非常直观和方便；SQL作为一种声明式语言，有着标准的语法和规范，用户可以不用关心底层实现即可进行数据的处理，非常易于上手，Flink Table API 和 SQL 的实现上有80%左右的代码是公用的。作为一个流批统一的计算引擎，Flink 的 Runtime 层是统一的，但在 Flink 1.9 之前，Flink API 层 一直分为DataStream API 和 DataSet API， Table API & SQL 位于 DataStream API 和 DataSet API 之上