中电金信：技术实践｜Flink维度表关联方案解析

导语：Flink是一个对有界和无界数据流进行状态计算的分布式处理引擎和框架，主要用来处理流式数据。它既可以处理有界的批量数据集，也可以处理无界的实时流数据，为批处理和流处理提供了统一编程模型。

维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，它区别于事实表业务真实发生的数据，通常用来表示业务属性，以便为分析者提供有用的信息。在实际场景中，由于数据是实时变化的，因此需要通过将维度表进行关联，来保证业务的时效性和稳定性。本文主要围绕Flink维度表关联方案进行论述，分析不同关联方案的作用和特点，与各位读者共飨。

维度表与事实表的关联是数据分析中常见的一种分析方式，在传统数仓系统中，由于数据是有界的，因此关联实现相对简单。但是在实时系统或实时数仓中，数据是无界的，关联时需要考虑的问题就会复杂很多，如数据迟到导致的关联结果不准确、缓存数据消耗资源过大等等。

在典型的实时系统中，维表数据一般来源于源系统的OLTP数据库中，采用CDC技术将维表数据实时采集到Kafka或其他消息队列，最后保存到HBase、Hudi、Redis等组件中供数据分析使用。一个比较常见的架构图如下：

Flink维度表关联有多种方案，包括实时lookup数据库关联、预加载维表关联、广播维度表、Temporal Table Function Join等。每种方案都有各自的特点，需要结合实际情况综合判断，维表关联方案主要考虑的因素有如下几个方面：

■　实现复杂度：实现维表关联复杂度越低越好

■　数据库负载：随着事实表数据量增大，数据库吞吐量能否满足，数据库负载能否支撑

■　维表更新实时性：维表更新后，新的数据能否及时被应用到

■　内存消耗：是否占用太多内存

■　横向扩展：随着数据量增大，能否横向扩展

■　结果确定性：结果的正确性是否能够保证

01 实时lookup数据库关联

所谓实时lookup数据库关联，就是在用户自定义函数中通过关联字段直接访问数据库实现关联的方式。每条事实表数据都会根据关联键，到存储维度表的数据库中查询一次。

实时lookup数据库关联的特点是实现简单，但数据库压力较大，无法支撑大数据量的维度数据查询，并且在查询时只能根据当时的维度表数据查询，如果事实表数据重放或延迟，查询结果的正确性无法得到保证，且多次查询结果可能不一致。

实时lookup数据库关联还可以再细分为三种方式：同步lookup数据库关联、异步lookup数据库关联和带缓存的数据库lookup关联。

1.1 同步lookup数据库关联

同步实时数据库lookup关联实现最简单，只需要在一个RichMapFunction或者RichFlat-MapFunction中访问数据库，处理好关联逻辑后将结果数据输出即可。上游每输入一条数据就会前往外部表中查询一次，等待返回后输出关联结果。

同步lookup数据库关联的参考代码如下：

创建类并继承RichMapFunction抽象类。

public class HBaseMapJoinFun extends RichMapFunction<Tuple2<String,String>,Tuple3<String,String,String>> {

在open方法中实现连接数据库（该数据库存储了维度表信息）。

public void open(Configuration parameters) throws Exception {
    org.apache.hadoop.conf.Configuration hconf= HBaseConfiguration.create();
    InputStream hbaseConf = DimSource.class.getClassLoader().getResourceAsStream("hbase-site.xml");
    InputStream hdfsConf = DimSource.class.getClassLoader().getResourceAsStream("hdfs-site.xml");
    InputStream coreConf = DimSource.class.getClassLoader().getResourceAsStream("core-site.xml");
    hconf.addResource(hdfsConf);
    hconf.addResource(hbaseConf);
    hconf.addResource(coreConf);
    if (User.isHBaseSecurityEnabled(hconf)){
        String userName = "dl_rt";
        String keyTabFile = "/opt/kerberos/kerberos-keytab/keytab";
        LoginUtil.setJaasConf(ZOOKEEPER_DEFAULT_LOGIN_CONTEXT_NAME, userName, keyTabFile);
    }else {
        LOG.error("conf load error!");
    }
    connection = ConnectionFactory.createConnection(hconf);
}

在map方法中实现关联操作，并返回结果。

@Override
public Tuple3<String, String, String> map(Tuple2<String, String> stringStringTuple2) throws Exception 
    LOG.info("Search hbase data by key .");
    String row_key = stringStringTuple2.f1;
    String p_name = stringStringTuple2.f0;
    byte[] familyName = Bytes.toBytes("cf");
    byte[] qualifier = Bytes.toBytes("city_name");
    byte[] rowKey = Bytes.toBytes(row_key);
    table = connection.getTable(TableName.valueOf(table_name));
    Get get = new Get(rowKey);
    get.addColumn(familyName,qualifier);
    Result result = table.get(get);
    for (Cell cell : result.rawCells()){
        LOG.info("{}:{}:{}",Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell)),Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)),
            Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)),
            Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)));
    }
    String cityName = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("city_name")));
    return new Tuple3<String, String, String>(row_key,p_name,cityName);
}

在主类中调用。

//关联维度表
SingleOutputStreamOperator<Tuple3<String,String,String>> resultStream = dataSource.map(new HBaseMapJoinFun());
resultStream.print().setParallelism(1);

1.2 异步lookup数据库关联

异步实时数据库lookup关联需要借助AsyncIO来异步访问维表数据。AsyncIO可以充分利用数据库提供的异步Client库并发处理lookup请求，提高Task并行实例的吞吐量。

相较于同步lookup，异步方式可大大提高数据库查询的吞吐量，但相应的也会加大数据库的负载，并且由于查询只能查当前时间点的维度数据，因此可能造成数据查询结果的不准确。

AsyncIO提供lookup结果的有序和无序输出，由用户自己选择是否保证event的顺序。

示例代码参考如下：

创建Join类并继承RichAsyncFunction抽象类。

public class HBaseAyncJoinFun extends RichAsyncFunction<Tuple2<String,String>, Tuple3<String,String,String>> {

在open方法中实现连接数据库（存储了维度表的信息）。

public void open(Configuration parameters) throws Exception {
    org.apache.hadoop.conf.Configuration hconf= HBaseConfiguration.create();
    InputStream hbaseConf = DimSource.class.getClassLoader().getResourceAsStream("hbase-site.xml");
    InputStream hdfsConf = DimSource.class.getClassLoader().getResourceAsStream("hdfs-site.xml");
    InputStream coreConf = DimSource.class.getClassLoader().getResourceAsStream("core-site.xml");
    hconf.addResource(hdfsConf);
    hconf.addResource(hbaseConf);
    hconf.addResource(coreConf);
    if (User.isHBaseSecurityEnabled(hconf)){
        String userName = "dl_rt";
        String keyTabFile = "/opt/kerberos/kerberos-keytab/keytab";
        LoginUtil.setJaasConf(ZOOKEEPER_DEFAULT_LOGIN_CONTEXT_NAME, userName, keyTabFile);
    }else {
        LOG.error("conf load error!");
    }
    final ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(2,
        new ExecutorThreadFactory("hbase-aysnc-lookup-worker", Threads.LOGGING_EXCEPTION_HANDLER));
    try{
        connection = ConnectionFactory.createAsyncConnection(hconf).get();
        table=connection.getTable(TableName.valueOf(table_name),threadPool);
    }catch (InterruptedException | ExecutionException e){
        LOG.error("Exception while creating connection to HBase.",e);
        throw new RuntimeException("Cannot create connection to HBase.",e);
    }

在AsyncInvoke方法中实现异步关联，并返回结果。

@Override
public void asyncInvoke(Tuple2<String, String> input, ResultFuture<Tuple3<String, String, String>> resultFuture) throws Exception {
    LOG.info("Search hbase data by key .");
    String row_key = input.f1;
    String p_name = input.f0;
    byte[] familyName = Bytes.toBytes("cf");
    byte[] qualifier = Bytes.toBytes("city_name");
    byte[] rowKey = Bytes.toBytes(row_key);
    Get get = new Get(rowKey);
    get.addColumn(familyName,qualifier);
    CompletableFuture<Result> responseFuture = table.get(get);
    responseFuture.whenCompleteAsync(
        (result, throwable) -> {
            if (throwable != null){
                if (throwable instanceof TableNotFoundException){
                    LOG.error("Table '{}' not found", table_name,throwable);
                    resultFuture.completeExceptionally(
                        new RuntimeException("HBase table '"+table_name+"' not found.",throwable)
                    );
                }else {
                    LOG.error(String.format("HBase asyncLookup error,retry times = %d",1),throwable);
                    responseFuture.completeExceptionally(throwable);
                }
            }else{
                List list = new ArrayList<Tuple3<String, String, String>>();
                if (result.isEmpty()){
                    String cityName="";
                    list.add(new Tuple3<String,String,String>(row_key,p_name,cityName));
                    resultFuture.complete(list);
                }else{
                    String cityName = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("city_name")));
                    list.add(new Tuple3<String,String,String>(row_key,p_name,cityName));
                    resultFuture.complete(list);
                }
            }
        }
    );


}

在主方法中调用。

//异步关联维度表
DataStream<Tuple3<String,String,String>> unorderedResult = AsyncDataStream.unorderedWait(dataSource, new HBaseAyncJoinFun(),
    5000L, TimeUnit.MILLISECONDS,2).setParallelism(2);
unorderedResult.print();

此处使用unorderedWait方式，允许返回结果存在乱序。

1.3 带缓存的数据库lookup关联

带缓存的数据库lookup关联是对上述两种方式的优化，通过增加缓存机制来降低查询数据库的请求数量，而且缓存不需要通过 Checkpoint 机制持久化，可以采用本地缓存，例如Guava Cache可以比较轻松的实现。

此种方式的问题在于缓存的数据无法及时更新，可能会造成关联数据不正确的问题。

02 预加载维表关联

预加载维表关联是在作业启动时就把维表全部加载到内存中，因此此种方式只适用于维度表数据量不大的场景。相较于lookup方式，预加载维表可以获得更好的性能。

预加载维表关联还可以再细分为四种方式：启动时预加载维表、启动时预加载分区维表、启动时预加载维表并定时刷新和启动时预加载维表并实时lookup数据库。

预加载维表的各种细分方案可根据实际应用场景进行结合应用，以此来满足不同的场景需求。

2.1 启动时预加载维表

启动时预加载维表实现比较简单，作业初始化时，在用户函数的open方法中读取数据库的维表数据放到内存中，且缓存的维表数据不作为State，每次重启时open方法都被再次执行，从而加载新的维表数据。

此方法需要占用内存来存储维度表数据，不支持大数据量的维度表，且维度表加载入内存后不能实时更新，因此只适用于对维度表更新要求不高且数据量小的场景。

2.2 启动时预加载分区维表

对于维表比较大的情况，可以在启动预加载维表基础之上增加分区功能。简单来说就是将数据流按字段进行分区，然后每个Subtask只需要加在对应分区范围的维表数据。此种方式一定要自定义分区，不要用KeyBy。

2.3 启动时预加载维表并定时刷新

预加载维度数据只有在Job启动时才会加载维度表数据，这会导致维度数据变更无法被识别，在open方法中初始化一个额外的线程来定时更新内存中的维度表数据，可以一定程度上缓解维度表更新问题，但无法彻底解决。

示例代码参考如下：

public class ProLoadDimMap extends RichMapFunction<Tuple2<String,Integer>,Tuple2<String,String>> {
    private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(ProLoadDimMap.class.getName());


    ScheduledExecutorService executor = null;
    private Map<String,String> cache;


    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        executor.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    load();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        },5,5, TimeUnit.MINUTES);//每隔 5 分钟拉取一次维表数据
    }


    @Override
    public void close() throws Exception {


    }
    @Override
    public Tuple2<String, String> map(Tuple2<String, Integer> stringIntegerTuple2) throws Exception {
        String username = stringIntegerTuple2.f0;
        Integer city_id = stringIntegerTuple2.f1;
        String cityName = cache.get(city_id.toString());
        return new Tuple2<String,String>(username,cityName);
    }


    public void load() throws Exception {
        Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
        Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://172.XX.XX.XX:XX06/yumd?useSSL=false&characterEncoding=UTF-8", "root", "Root@123");
        PreparedStatement statement = con.prepareStatement("select city_id,city_name from city_dim;");
        ResultSet rs = statement.executeQuery();
        //全量更新维度数据到内存
        while (rs.next()) {
            String cityId = rs.getString("city_id");
            String cityName = rs.getString("city_name");
            cache.put(cityId, cityName);
        }
        con.close();
    }
}

2.4 启动时预加载维表并实时lookup数据库

此种方案就是将启动预加载维表和实时look两种方式混合使用，将预加载的维表作为缓存给实时lookup使用，未命中则到数据库里查找。该方案可解决关联不上的问题。

03 广播维度表

广播维度表方案是将维度表数据用流的方式接入Flink Job 程序，并将维度表数据进行广播，再与事件流数据进行关联，此种方式可以及时获取维度表的数据变更，但因数据保存在内存中，因此支持的维度表数据量较小。

示例代码参考如下：

首先将维度表进行广播。

//维度数据源
DataStream<Tuple2<Integer,String>> dimSource = env.addSource(new DimSource1());


// 生成MapStateDescriptor
MapStateDescriptor<Integer,String> dimState = new MapStateDescriptor<Integer, String>("dimState",
    BasicTypeInfo.INT_TYPE_INFO,BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO);
BroadcastStream<Tuple2<Integer,String>> broadcastStream = dimSource.broadcast(dimState);

实现BroadcastProcessFunction类的processElement方法处理事实流与广播流的关联，并返回关联结果。

SingleOutputStreamOperator<String> output = dataSource.connect(broadcastStream).process(
    new BroadcastProcessFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<Integer, String>, String>() {
        @Override
        public void processElement(Tuple2<String, Integer> input, ReadOnlyContext readOnlyContext, Collector<String> collector) throws Exception {
            ReadOnlyBroadcastState<Integer,String> state = readOnlyContext.getBroadcastState(dimState);
            String name = input.f0;
            Integer city_id = input.f1;
            String city_name="NULL";
            if (state.contains(city_id)){
                city_name=state.get(city_id);
                collector.collect("result is : "+name+" ,"+city_id+" ,"+city_name);
            }
        }

实现BroadcastProcessFunction类的processBroadcastElement方法处理广播流数据，将新的维度表数据进行广播。

@Override
public void processBroadcastElement(Tuple2<Integer, String> input, Context context, Collector<String> collector) throws Exception {
    LOG.info("收到广播数据："+input);
    context.getBroadcastState(dimState).put(input.f0,input.f1);
}

04 Temporal Table Function Join

Temporal Table Function Join仅支持在Flink SQL API中使用，需要将维度表数据作为流的方式传入Flink Job。该种方案可支持大数据量的维度表，且维度表更新及时，关联数据准确性更高，缺点是会占用状态后端和内存的资源，同时自行实现的代码复杂度过高。

Temporal Table是持续变化表上某一时刻的视图，Temporal Table Function是一个表函数，传递一个时间参数，返回Temporal Table这一指定时刻的视图。可以将维度数据流映射为Temporal Table，主流与这个Temporal Table进行关联，可以关联到某一个版本（历史上某一个时刻）的维度数据。

示例代码参考如下：

public class TemporalFunTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
        EnvironmentSettings bsSettings = EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode().build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, bsSettings);
        env.setParallelism(1);


        //定义主流
        DataStream<Tuple3<String,Integer,Long>> dataSource = env.addSource(new EventSource2())
            .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Tuple3<String,Integer,Long>>(Time.seconds(0)){
            @Override
            public long extractTimestamp(Tuple3<String, Integer, Long> stringIntegerLongTuple3) {
                return stringIntegerLongTuple3.f2;
            }
        });


        //定义维度流
        DataStream<Tuple3<Integer, String, Long>> cityStream = env.addSource(new DimSource())
            .assignTimestampsAndWatermarks(
                //指定水位线、时间戳
                new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<Tuple3<Integer, String, Long>>(Time.seconds(0)) {
                    @Override
                    public long extractTimestamp(Tuple3<Integer, String, Long> element) {
                        return element.f2;
                    }
                });
        //主流，用户流, 格式为：user_name、city_id、ts
        Table userTable = tableEnv.fromDataStream(dataSource,"user_name,city_id,ts.rowtime");
        //定义城市维度流,格式为：city_id、city_name、ts
        Table cityTable = tableEnv.fromDataStream(cityStream,"city_id,city_name,ts.rowtime");
        tableEnv.createTemporaryView("userTable", userTable);
        tableEnv.createTemporaryView("cityTable", cityTable);


        //定义一个TemporalTableFunction
        TemporalTableFunction dimCity = cityTable.createTemporalTableFunction("ts", "city_id");
        //注册表函数
        tableEnv.registerFunction("dimCity", dimCity);


        Table u = tableEnv.sqlQuery("select * from userTable");
        u.printSchema();
        tableEnv.toAppendStream(u, Row.class).print("user streaming receive : ");


        Table c = tableEnv.sqlQuery("select * from cityTable");
        c.printSchema();
        tableEnv.toAppendStream(c, Row.class).print("city streaming receive : ");


        //关联查询
        Table result = tableEnv
            .sqlQuery("select u.user_name,u.city_id,d.city_name,u.ts " +
                "from userTable as u " +
                ", Lateral table (dimCity(u.ts)) d " +
                "where u.city_id=d.city_id");
        //打印输出
        DataStream resultDs = tableEnv.toAppendStream(result, Row.class);
        resultDs.print("\t\t join result out:");
        env.execute("joinDemo");


    }
}

最后，总结各种维度表关联方案的特点如下：

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/458584.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

HTML案例-2.标签综合练习

HTML案例-2.标签综合练习

目录 效果 知识点 1.图像标签 2.链接标签 3.锚点定位 4.base标签 源码 页面1 页面2 效果 知识点 1.图像标签 <img src="图像URL" /> 单标签 属性 属性值 描述 src URL 图像的路径 alt 文本
阅读更多...
phpstudy自定义安装mysql8.3并启动

phpstudy自定义安装mysql8.3并启动

phpstudy自定义安装mysql8.3并启动 先去官网:https://dev.mysql.com/downloads/下载压缩包文件 然后按下面的图片一步一步操作 选择版本&#xff0c;选择第一个压缩包文件&#xff0c;下载 下载完成后&#xff0c;解压到phpstudy环境目录下&#xff0c;如下图 然后进入mysq…
阅读更多...
欧科云链：比特币现货ETF后时代，链上数据揭示真实供需关系

欧科云链：比特币现货ETF后时代，链上数据揭示真实供需关系

出品&#xff5c;欧科云链研究院 作者&#xff5c;Hedy Bi 本文于3月11日首发TechFlow深潮&#xff0c;原标题为《比特币现货ETF通过后的2个月&#xff1a;链上数据揭示BTC供不应求》。文中观点纯属笔者基于链上数据进行分析&#xff0c;不构成对任何潜在投资目标的推荐或意见…
阅读更多...
github 中的java前后端项目整合到本地运行

github 中的java前后端项目整合到本地运行

前言: 本文章中所有内容仅供学习交流使用&#xff0c;不用于其他任何目的&#xff0c;不提供完整代码&#xff0c;抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理&#xff0c;严禁用于商业用途和非法用途&#xff0c;否则由此产生的一切后果均与作者无关&#xff01; 本文章未…
阅读更多...
【MySQL基础】MySQL基础操作

【MySQL基础】MySQL基础操作

文章目录 &#x1f349;什么是数据库&#xff1f;&#x1f353;MySQL数据库&#x1f9c0;1.数据库操作&#x1f346;1.1展示数据库&#x1f346;1.2创建数据库&#x1f346;1.3使用数据库&#x1f346;1.4删除数据库 &#x1f9c0;2.常用数据类型&#x1f9c0;3.数据表操作&…
阅读更多...
SkyWalking上报Java应用数据

SkyWalking上报Java应用数据

重要 本文中含有需要您注意的重要提示信息&#xff0c;忽略该信息可能对您的业务造成影响&#xff0c;请务必仔细阅读。 通过SkyWalking为应用埋点并上报链路数据至可观测链路 OpenTelemetry 版后&#xff0c;可观测链路 OpenTelemetry 版即可开始监控应用&#xff0c;您可以…
阅读更多...
容联云携手农商行，大模型应用·容犀Copilot重塑营销与服务

容联云携手农商行，大模型应用·容犀Copilot重塑营销与服务

当下银行业希望通过大模型探索&#xff0c;提升客服中心的效能和产能&#xff0c;并获得更佳的客户体验及业务转化效果。 某上市农商行与容联云携手&#xff0c;在智能客服、智能荐卡、智能分期、智能运营等业务场景中&#xff0c;通过大模型知识库、会话洞察、话术挖掘等&…
阅读更多...
高端，漂亮，看的过眼的模板才能激起我的学习兴趣嘛

高端，漂亮，看的过眼的模板才能激起我的学习兴趣嘛

在这个万物vue的年代&#xff0c;网页设计越来越框架化。 上网搜个资料学习学习吧&#xff0c;咵咵咵&#xff0c;“游泳健身&#xff0c;vue了解一下” 我只是想简单地学个html&#xff0c;js啊&#xff01;怎么就这么复杂&#xff01; 曾几何时&#xff0c;在网上找个网页…
阅读更多...
日志 | 日志级别 | c/c++ | 终端显示不同的颜色

日志 | 日志级别 | c/c++ | 终端显示不同的颜色

日志想必都知道 优先级从高到低依次为&#xff1a;OFF、FATAL、ERROR、WARN、INFO、DEBUG、TRACE、 ALL日志参考1 #define RED "\x1B[31m" #define GRN "\x1B[32m" #define YEL "\x1B[33m" #define BLU "\x1B[34m" #define MAG "…
阅读更多...
Spring Boot 中使用 Redis + Aop 进行限流

Spring Boot 中使用 Redis + Aop 进行限流

Spring Boot 中使用 Redis 进行限流&#xff0c;通常你可以采用如下几种方式&#xff1a; 令牌桶算法&#xff08;Token Bucket&#xff09;漏桶算法&#xff08;Leaky Bucket&#xff09;固定窗口计数器&#xff08;Fixed Window Counter&#xff09;滑动日志窗口&#xff08…
阅读更多...
【Redis学习_介绍与安装】

【Redis学习_介绍与安装】

Redis学习_介绍与安装 Redis学习_介绍与安装Redis介绍Redis安装命令介绍问题集 Redis学习_介绍与安装 Redis介绍 Redis 是一种开源的高性能、非关系型、基于键值对的数据存储系统&#xff0c;也被称为数据结构服务器。Redis 数据库支持多种数据结构&#xff0c;如字符串&…
阅读更多...
CH343 使用USB转串口发送CAN报文

CH343 使用USB转串口发送CAN报文

文章目录 原启UART 走CAN收发器CH343 模拟CAN发送CPP ASIO SocketCANVXCANGithub Link 原启 早些年自动驾驶激光雷达还不支持PTP之类的时间同步, 很多都是用PPS时间同步, 激光雷达一般装的离控制器或者GNSS天线较远, 车上的线束一般数据电源各种都包在一起的, 如果3.3V直接从域…
阅读更多...
ASP.NET区域检验云LIS平台源码 标本全生命周期管理

ASP.NET区域检验云LIS平台源码 标本全生命周期管理

目录 一、云LIS系统功能亮点 二、收费项目管理 三、检验项目管理 系统功能 云LIS系统源码是一款全面的实验室信息管理系统源码&#xff0c;其主要功能包括样本管理、检测项目管理、质控管理、报告管理、数据分析、两癌筛查等多个方面。具有独立的配套SaaS模式运维管理系统&…
阅读更多...
ABAP 服务的代码调试

ABAP 服务的代码调试

文章目录 ABAP 服务的代码调试事务代码SICF-服务的代码调试 ABAP 服务的代码调试 事务代码SICF-服务的代码调试
阅读更多...
爱普生晶振发布RTC模块晶振（压电侠）

爱普生晶振发布RTC模块晶振（压电侠）

爱普生晶振一直以”省&#xff0c;小&#xff0c;精”技术作为资深核心&#xff0c;并且已经建立了一个原始的垂直整合制造模型&#xff0c;可以自己创建独特的核心技术和设备&#xff0c;使用这些作为基地的规划和设计提供独特价值的产品. 世界领先的石英晶体技术精工爱普生公…
阅读更多...
echarts tooltip提示组件框自定义浮窗内容

echarts tooltip提示组件框自定义浮窗内容

echarts tooltip提示组件框自定义浮窗内容 tooltip提示组件框 有三种浮窗展示方法 第一种&#xff1a;默认展示 第二种&#xff1a;字符串模板 第三种&#xff1a;回调函数 第二种 formatter&#xff08;字符串模板&#xff09; 模板变量有 {a}, {b}&#xff0c;{c}&#xff0…
阅读更多...
【rk3368 android6.0 恢复出厂设置功能】

【rk3368 android6.0 恢复出厂设置功能】

rk3368 android6.0 恢复出厂设置功能 恢复出厂设置三种方法一&#xff0c;设置--进入恢复出厂设置页面二&#xff0c;发送广播形式三&#xff0c;命令形式总结 郑重声明:本人原创博文&#xff0c;都是实战&#xff0c;均经过实际项目验证出货的 转载请标明出处:攻城狮2015 恢复…
阅读更多...
C++的类和对象（五）：赋值运算符重载与日期类的实现

C++的类和对象（五）：赋值运算符重载与日期类的实现

目录 比较两个日期对象 运算符重载 赋值运算符重载 连续赋值 日期类的实现 Date.h文件 Date.cpp文件 Test.cpp文件 const成员 取地址及const取地址操作符重载 比较两个日期对象 问题描述&#xff1a;内置类型可直接用运算符比较&#xff0c;自定义类型的对象是多个…
阅读更多...
视觉系统对透明胶水的检测都有哪些方案?

视觉系统对透明胶水的检测都有哪些方案?

透明胶水的检测在工业生产中是一个挑战&#xff0c;因为传统的基于RGB相机的视觉系统通常难以检测透明物体。然而&#xff0c;随着技术的发展&#xff0c;现在有多种方法可以有效地检测透明胶水。 1. 高光谱相机&#xff1a;高光谱相机可以提供不同于传统RGB相机的解决方案。例…
阅读更多...
企业为什么需要内容管理平台？应该如何搭建？

企业为什么需要内容管理平台？应该如何搭建？

企业进行内容管理在提升员工工作效率、促进知识共享、优化业务流程、支持数字化转型和创新以及增强企业竞争力等方面发挥着重要作用。因此&#xff0c;对于希望在现代商业环境中保持竞争力的企业来说&#xff0c;建立和维护一个高效的内容管理平台是非常必要的。 | 企业搭建内容…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023