网络电子邮件表格 此应用程序接收来自用户的邮件消息并将其依次发送到多个邮件服务，如果一个服务失败，则从一个服务转移到另一个服务。 很容易扩展到任意数量，只需提供一个扩展 com.service.EmailService 的类并将其添加到 SendEmailServlet-> initializeEmailServices() 中的列表中。 它专注于后端。 初始配置：要使其工作，请填写以下几行：在 src/main/webapp/WEB-INF/appengine-web.xml 中。 它使用 Java/JSP 并托管在 Google App Engine 上。 我选择这个是因为我想尝试 Google App Engine 并且不想在截止日期的同时学习一门语言。 大部分代码是我的，一些配置文件是由 Google 的设置提供的。 总体来说还是比较简单的。 它只有一个前端页面，带有使用 v

flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar

flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0

flink-shaded-hadoop-2-uber-3.1.4-12.0.jar 是flink1.12集成hadoop3.1.4的jar依赖。

hive-jdbc-uber-2.6.5.0-292.jar DbVisualizer (as of version 9.5.5) Below is an example configuration using DbVisualizer: Open the Diver Manager dialog ("Tools" > "Driver Manager...") and hit the "Create a new driver" icon. Fill in the information as seen below. For the "Driver File Paths" you are pointing to hive-jdbc-uber-x.jar. jdbc:hive2://:/ Create a new connection ("Database" > "Create Database Connection") and fill out the details based on your cluster as seen below. Hit the "Connect" button to test the connection. You should see something like the following in the "Connection Message" text area if the connection is successful. Apache Hive 1.2.1000.2.5.3.0-37 null null JetBrains DataGrip (as of version 2016.3) Below is an example configuration using JetBrains DataGrip: Under "File" > "Data Sources...", create a new Driver. jdbc:hive2://{host}:{port}/{database}[;] Then create a new Project Data Source using the new Driver. After creating the Project Data Source, test the connection. You should see the following:

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该项目旨在揭示所有有趣的见解，这些见解可以从对数据集的详细分析中获得，甚至无需进行任何机器学习。 确定这些变化点将对预测需求非常有用。 此外，它将通过计划不同的战略来帮助扩展Uber的业务。 在对如此大的数据集以及错误的输入进行适当的分析和可视化之后，我们能够显示许多图形，这些图形指向一些非常重要的结果。

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Flink sink cdh6.2 hadoop3.0.0 jar包

当前的flink版本是一个纯净的版本，如果需要依赖其他系统（例如咱们当前flink的相关数据都存储到了hdfs），则需要添加相应的jar包 下载完成后上传到${FLINK_HOME}/lib/目录下