[最小权限原则在Oracle数据库实践]的搜索结果

...adle展开了一系列实践与探讨，包括如何结合持续集成/持续部署(CI/CD)工具如Jenkins、GitHub Actions等实现自动化构建流水线，以及如何利用Gradle插件生态系统来扩展其功能以满足特定场景需求。这些深入的应用解读与实战经验分享，为开发者提供了宝贵的学习资源和发展方向。 总而言之，Gradle作为一个强大且灵活的构建工具，其不断演进的功能特性和活跃的社区生态将有力推动软件开发行业的进步，值得广大开发者关注并深入研究。

... 其实她也是往这里写数据，android的java层就不关心她了。好了，然后可以在android启动后设置一个闹钟来测试下了，发现可以，至此android的vibrator移植成功。 突然发现了，其实以前觉得很难得东西，很不好理解的东西，在过一段时间后再回过头去看的时候才会恍然大悟。学习是个漫长的过程，是一个知识慢慢积累的过程，一口气是吃不成胖子的。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/eastmoon502136/article/details/7909688。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...题，这也是前端工程化实践中的一个小技巧，值得我们在日常开发中加以运用和探索。当然啦，每个项目的个性化需求肯定是各不相同的，所以呢，咱们就可以在这个基础上灵活变通，根据实际情况来个“私人订制”，把咱们的构建过程打磨得更贴合项目的独特需求，让每一个环节都充满浓浓的人情味儿，更有温度。

...啊，重点就是不断动手实践、持续学习，只有这样，你才能真正把这种牛逼的技术玩得溜起来。

...些新的设计理念和技术实践。例如，在最新的Linux 5.13版本中，引入了更加精细的错误传播机制，使得系统调用层次的错误能更准确地反映到用户空间的程序中，这对于Shell脚本编写者来说是一个重要更新，可以据此设计出更为高效、可靠的错误处理逻辑。 同时，云计算巨头如AWS也在其官方博客上分享了一篇关于如何在大规模自动化运维场景中运用Shell脚本进行错误预防和恢复的文章，其中详细介绍了结合云服务特性以及工具如CloudWatch Events和Lambda函数来实现对Shell脚本运行状态的实时监控和智能纠错策略。 另外，开源社区围绕Shell脚本错误处理也涌现了不少新项目，如ShellCheck——一个静态分析工具，可以帮助开发者检测Shell脚本中的常见错误和潜在问题，提升脚本质量；还有Bash Strict Mode（set -euo pipefail）的应用推广，这是一种严格的Shell执行模式，强制要求脚本作者显式处理所有可能的失败点，从而大大增强了脚本的健壮性。 总的来说，随着技术的发展和实践经验的积累，Shell脚本错误处理已不再局限于基础的退出状态检查，而是逐渐演变为一种涉及操作系统内核、云原生架构及现代开发实践的综合考量。持续关注这些领域的最新动态，将有助于我们编写出适应复杂环境变化、具备高度稳定性和自愈能力的Shell脚本。

...Modules优化与实践的文章，对于已经采用Go 1.16及以上版本进行开发的用户来说，理解如何充分利用Go Modules管理依赖关系，特别是在大型项目或团队协作场景下，将有助于提高开发效率，确保项目的稳定性和可维护性。 同时，Iris社区活跃且持续发展，作者Kataras定期在GitHub和Medium上分享最新教程及最佳实践案例，例如“使用Iris构建微服务架构”、“Iris实战：打造RESTful API服务”等，这些内容紧贴技术前沿，帮助开发者快速掌握Iris的各项高级功能，并能灵活应用于真实项目中。 综上所述，从理论研究到实战操作，再到社区资源的丰富性，Go Iris为开发者提供了全方位的支持。在熟练掌握安装技巧之后，继续关注行业动态和深入学习框架内部原理，无疑将助力你在Go Iris的世界里游刃有余，打造出更多高质量的Web应用程序。

...！让我们携手共进，在实践中深化对Struts2框架的理解，共同面对并解决各种技术挑战！

...eb应用配置问题上的实践与探讨 1. 引言 Golang，这个由Google开发的高效、简洁且强大的编程语言，在构建高性能Web应用程序时展现了其独特的魅力。然而，在实际编程做项目的过程中，如何妥善处理Web应用的各种配置难题，比如路由咋整、静态文件目录又该怎么管好，这可是每个Go语言开发者都得正面硬刚、必须搞定的重要关卡。本文将深入探讨这些问题，并通过实例代码来阐述解决方案。 2. 路由配置 用Golang打造灵活的URL路由系统 在Golang中，我们通常会使用第三方库如Gin或Echo来实现复杂的路由配置。以Gin为例，它提供了直观且强大的中间件和路由功能： go package main import "github.com/gin-gonic/gin" func main() { r := gin.Default() // 定义一个简单的GET路由 r.GET("/", func(c gin.Context) { c.JSON(200, gin.H{ "message": "Hello, welcome to the home page!", }) }) // 定义带参数的路由 r.GET("/users/:username", func(c gin.Context) { username := c.Param("username") c.String(200, "Hello, %s!", username) }) // 启动服务 r.Run(":8080") } 上述代码展示了如何在Golang中使用Gin框架配置基础的路由规则，包括静态路径（"/"）和动态路径（"/users/:username"）。嘿，你知道吗？在这个地方，“:username”其实就是一个神奇的路由参数小能手，它可以在实际的请求过程中，把相应的那部分内容给抓过来，变成一个我们随时可以使用的变量值！就像是个灵活的小助手，在浩瀚的网络请求中为你精准定位并提取关键信息。 3. 静态文件目录 托管静态资源 在Web应用中，静态文件（如HTML、CSS、JavaScript、图片等）的托管也是重要的一环。Gin也提供了方便的方法来设置静态文件目录： go // 添加静态文件目录 r.Static("/static", "./public") // 现在，所有指向 "/static" 的请求都会被映射到 "./public" 目录下的文件 这段代码中，我们设置了"/static"为静态资源的访问路径前缀，而实际的静态文件则存储在项目根目录下的"public"目录中。 4. 深入思考与探讨 处理路由配置和静态文件目录的问题，不仅关乎技术实现，更体现了我们在设计Web架构时的灵活性和预见性。比如说，如果把路由设计得恰到好处，就仿佛给咱们的API铺上了一条宽敞明亮的大道，让咱能轻松梳理、便捷维护。再者，把静态文件资料收拾得井井有条，就像给应用装上了火箭助推器，嗖一下提升运行速度，还能帮服务器大大减压，让它喘口气儿。 当我们在编写Golang Web应用时，务必保持对细节的关注，充分理解并熟练运用各种工具库，这样才能在满足功能需求的同时，打造出既优雅又高效的程序。同时呢，咱们也得不断尝鲜、积极探索新的解决方案。毕竟，技术这家伙可是一直在突飞猛进，指不定啥时候就冒出来个更优秀的法子，让我们的配置策略更加优化、更上一层楼。 总结来说，Golang以其强大而又易用的特性，为我们搭建Web应用提供了一条顺畅的道路。要是咱们能把路由配置得恰到好处，再把静态资源打理得井井有条，那咱们的应用就能更上一层楼，无论多复杂、多变化的业务场景，都能应对自如，让应用表现得更加出色。让我们在实践中不断学习、不断进步，享受Golang带来的开发乐趣吧！

...大地提高了工作效率和数据准确性。 此外，针对特定场景下的OCR问题，学术界和工业界也正积极研发定制化解决方案。例如，有研究团队成功开发出一种专门用于医疗影像报告自动识别与结构化的OCR系统，有助于医生快速获取关键信息，提高医疗服务效率。 综上所述，OCR技术的发展日新月异，其在改善图像识别性能、解决现实世界问题方面的价值日益凸显，值得广大开发者和技术爱好者持续关注与深入探讨。

...领域的最新动态和深度实践。 近期，随着前端技术的快速发展，TypeScript社区不断壮大，更多大型开源项目如React、Vue等已全面拥抱TypeScript。例如，Vue 3从源码级别开始采用TypeScript编写，不仅增强了框架自身的健壮性，也为开发者提供了丰富的类型提示，极大提升了开发体验。 此外，微软于2021年发布的TypeScript 4.5版本中引入了全新的“Template Literal Types”特性，这一功能使得类型系统能够处理模板字符串，从而在编译阶段就能对复杂场景下的字符串进行精准类型检查，再次强化了静态类型的威力。 不仅如此，越来越多的企业和团队也开始关注并实施TypeScript在实际项目中的迁移策略。通过结合工程化工具和最佳实践，他们成功地将既有JavaScript项目逐步转换为TypeScript项目，并从中受益匪浅，包括降低维护成本、提高团队协作效率以及减少线上bug等。 因此，对于广大开发者而言，在掌握了TypeScript类型声明文件的基础应用后，持续关注TypeScript新特性和业界实践案例，紧跟技术潮流，无疑能更好地赋能自己的开发工作，实现项目的长期稳定和高效迭代。

...白白。 思考过程：在实践中，不断优化分析器配置，甚至开发定制化分析组件，都是为了提高搜索结果的相关性和准确性。例如，针对特定领域或行业术语，可能需要加载额外的词典以改善召回率。 结论： Apache Lucene提供了一个强大而灵活的基础框架，使得开发者能够轻松应对多语言搜索场景。虽然每种语言都有它独一无二的语法和表达小癖好，但有了Lucene这个精心打磨的分析器大家族，我们就能轻轻松松地搭建并管理一个兼容各种语言的搜索引擎，效率杠杠滴！甭管是全球各地的产品文档你要检索定位，还是在那些跨国大项目里头挖寻核心信息，Lucene都妥妥地成了应对这类技术难题的一把好手。在不断摸索和改进的过程中，我们不仅能亲自体验到Lucene那股实实在在的威力，而且每当搜索任务顺利完成时，就像打开一个惊喜盲盒，总能收获满满的成就感和喜悦感，这感觉真是太棒了！

...风险。这方面的研究与实践不仅可以有效解决连接数限制问题，而且也是提升整个系统可用性和健壮性的重要手段。 总之，在面对“消费者的连接数超过限制”这类挑战时，除了直接调整配置参数外，更应关注系统设计层面的优化，借助先进的技术和设计理念，从根本上提升系统的弹性扩展能力和资源利用率。

在深入学习和实践Docker后，我们对容器化技术有了更全面的理解。事实上，Docker正在持续推动云计算和DevOps领域的进步，成为现代应用部署与管理的标准工具之一。以下是一些关于Docker的最新动态和深度解读供您 近日，Docker公司发布了Docker Desktop 4.0版本，带来了多项重大更新，包括对Kubernetes 1.21的支持、改进的Compose v2体验以及增强了对Mac M1芯片的兼容性，进一步优化了开发人员的工作流程（来源：Docker官方博客）。 此外，随着云原生理念的深入人心，Docker容器技术在企业级服务中的运用愈发广泛。例如，在微服务架构中，Docker结合Kubernetes等编排工具，实现了服务的快速部署、扩展和故障恢复，提升了系统的整体稳定性和运维效率。同时，阿里云、腾讯云等国内大型云服务商也提供了基于Docker的容器服务，并针对国内用户设置了专属镜像加速器，以应对大规模分布式系统的需求（来源：各云服务商官网及行业资讯报道）。 再者，对于希望深入了解Docker底层原理和技术实现的读者，可以研读《Docker: Up & Running》一书，作者James Turnbull深入剖析了Docker的核心概念、架构设计及其在实际项目中的最佳实践，为开发者提供了宝贵的理论指导和实战经验（来源：《Docker: Up & Running》书籍介绍）。 总之，无论是关注Docker的最新发展动态，还是探讨其在不同场景下的深度应用，抑或是研究其背后的理论体系，都能帮助我们紧跟技术潮流，提升在软件开发与运维方面的专业素养。

...Linux环境下开发实践有了更深的理解。进一步提升Linux编程技能，您可以关注以下延伸阅读内容： 1. Linux内核最新动态：Linux内核是操作系统的核心，时刻关注其最新进展和特性更新能帮助开发者掌握最新的系统资源管理与优化技术。例如，近期Linux 5.16版本发布，引入了诸多性能改进和新硬件支持，对于嵌入式开发和服务器运维具有重要价值。 2. Vim8/Neovim高级功能探索：虽然本文介绍了vim的基本使用，但vim的高效能编辑功能远不止于此。Vim8及Neovim等现代版本增加了异步任务处理、插件管理等功能，深入学习这些高级特性将极大提高您的代码编辑效率。 3. GCC工具链进阶教程：GCC除了基本的编译链接功能外，还提供了丰富的优化选项和警告级别设定。了解并熟练运用这些功能有助于编写出更高效、更安全的C/C++程序。同时，GCC也支持多种语言，如Fortran、Ada等，拓宽编程视野。 4. Makefile最佳实践与自动化构建工具对比：尽管make/makefile在项目构建中扮演着重要角色，但现代项目管理工具如CMake、Meson等因其跨平台性和易用性逐渐受到青睐。了解这些工具的优势和应用场景，结合实际需求选择合适的构建解决方案。 5. Linux进程间通信（IPC）机制详解：在Linux编程实战中，进程间的通信和同步往往是关键环节之一。深入理解管道、消息队列、共享内存、信号量等IPC机制，能够帮助您设计出更为复杂且高效的多进程应用程序。 通过以上延展阅读，读者不仅能够巩固已学知识，还能紧跟技术发展潮流，不断提升自身在Linux环境下的软件开发能力。

...22阿里云开发者最佳实践》报告中强调了线程池管理与负载均衡策略对于提升分布式服务性能的重要性，并且列举了Dubbo在众多大型项目中的成功应用案例。 同时，在开源社区和学术研究领域，对服务治理、资源调度的探讨也在不断深化。例如，一篇发表于ACM Transactions on Internet Technology的最新论文《Dynamic Thread Pool Sizing for Scalable and Responsive Microservices》提出了一种动态调整线程池大小的方法，以确保微服务在高并发场景下既能保持响应能力又能实现水平扩展，这为未来改进Dubbo等框架的线程池策略提供了新的理论依据和技术思路。 此外，随着云原生时代的到来，Kubernetes等容器编排工具也对服务提供者的资源分配和管理提出了新的挑战与机遇。诸如Istio等服务网格解决方案正逐步支持更精细的服务流量控制与线程池资源调配，这也为解决类似服务提供者线程池阻塞的问题开辟了新的实战阵地。 综上所述，无论是基于现有框架如Dubbo的深入优化，还是借鉴前沿科研成果及云原生技术的发展趋势，持续探索并优化服务提供者的线程池管理策略，对于构建高性能、高可用的分布式系统都具有重要意义。

...灵活掌控客户端接收到数据后的具体处理方式，就像是给客户端发了个“操作指南”，让它们按照咱们的心意去精准处理返回的数据。 go // Beego 中设置HTTP响应头部示例 func (this UserController) Get() { this.Ctx.ResponseWriter.Header().Set("Content-Type", "application/json") // ... } （2）头部设置冲突的现象 在Beego框架中，如果在不同的地方对同一个头部字段进行多次设置，后设置的值会覆盖先前的值。在某些情况下，可能会出现这么个问题，就是你期望的行为和最后得到的结果对不上号，这就有点像咱们平时说的“脑袋里的想法打架了”，也可以称之为“头部设置冲突”。 3. Beego中的HTTP头部设置冲突实例解析 （3.1）中间件间的头部冲突 假设我们有两个中间件，分别尝试设置Cache-Control头部： go // 中间件1 func Middleware1(ctx context.Context) { ctx.Output.Header("Cache-Control", "no-cache") } // 中间件2 func Middleware2(ctx context.Context) { ctx.Output.Header("Cache-Control", "max-age=3600") // 这将覆盖Middleware1的设置 } // 在beego中注册中间件 beego.InsertFilter("", beego.BeforeRouter, Middleware1) beego.InsertFilter("", beego.BeforeRouter, Middleware2) （3.2）控制器内的头部冲突 同样地，在一个控制器的方法中，若多次设置同一头部字段，也会发生类似的情况： go func (c MainController) Get() { c.Ctx.ResponseWriter.Header().Set("Pragma", "no-cache") // ...一些业务逻辑... c.Ctx.ResponseWriter.Header().Set("Pragma", "public") // 这将覆盖之前的设置 } 4. 解决Beego中HTTP头部设置冲突的策略 （4.1）明确设置优先级 根据业务需求，确定各个地方设置HTTP头部的优先级，确保关键的头部设置不会被意外覆盖。例如，我们可以调整中间件执行顺序来控制头部设置的生效顺序。 （4.2）合并头部设置 对于部分可叠加的头部属性（如Cache-Control），可以通过遍历已存在的值并进行合并，而不是直接覆盖： go func mergeCacheControlHeader(ctx context.Context, newValue string) { existingValues := ctx.Output.Header["Cache-Control"] if len(existingValues) > 0 { newValue = strings.Join(append(existingValues, newValue), ", ") } ctx.Output.Header("Cache-Control", newValue) } // 使用示例 mergeCacheControlHeader(c.Ctx, "no-cache") mergeCacheControlHeader(c.Ctx, "max-age=3600") （4.3）统一管理头部设置 为了减少冲突，可以在全局或模块层面设计一套统一的头部设置机制，避免分散在各个中间件和控制器中随意设置。 总结来说，Beego框架中的HTTP头部设置冲突是一个需要开发者关注的实际问题。理解其产生原因并采取恰当的策略规避或解决此类冲突，有助于我们构建更稳定、高效的Web服务。在这一整个挖掘问题和解决问题的过程中，我们不能光靠死板的技术知识“啃硬骨头”，更要灵活运用咱们的“人情味儿”设计思维，这样一来，才能更好地把那个威力强大的Beego开发工具玩转起来，让它乖乖听话，帮我们干活儿。

...领域的最新进展和最佳实践。例如，近期 Gradle 7.x 版本对依赖管理进行了多项改进，引入了更细粒度的依赖范围控制，如implementation、api和compileOnly等，以更好地支持大型多模块项目的构建需求。 同时，Gradle 还推出了“依赖锁定”（Dependency locking）功能，旨在确保跨不同环境构建的一致性，尤其在团队协作和持续集成场景中，能够避免因依赖版本更新带来的潜在构建问题。开发者可以利用这一特性锁定项目的所有依赖版本，有效防止意外的依赖升级影响到项目稳定性。 此外，随着Maven Central仓库逐渐淘汰JCenter，Gradle用户需要了解如何配置依赖从Maven Central获取，以及如何处理迁移过程中可能出现的问题。这涉及到对Gradle配置文件中repository部分的理解和调整。 再者，对于云原生时代的软件开发，Gradle也在积极适应容器化和微服务架构的趋势，通过与Kubernetes等云平台的集成，使得依赖包能更便捷地部署至云端环境，实现无缝的CI/CD流程。 总之，在实际项目构建过程中，不断跟进Gradle的最新特性及社区最佳实践，结合具体业务场景合理运用依赖管理策略，有助于提升项目构建效率和代码质量，确保交付的软件产品更为稳定可靠。

...理及版本切换的理解和实践能力，您可以关注以下几方面的 1. 深入理解Python虚拟环境（Virtualenv与conda）：Python虚拟环境是开发人员进行多项目管理、隔离不同项目依赖的重要工具。通过学习如何创建和使用virtualenv或Anaconda的conda环境，您可以在同一系统上为每个项目轻松配置独立的Python版本。 最新资讯：Python官方已推荐使用python -m venv命令创建虚拟环境，取代了原先的virtualenv工具，以更好地整合到标准库中，提供更原生的支持。 2. Python包管理器pip的高级用法：掌握pip的最新功能如缓存加速下载、依赖解析优化以及如何锁定依赖版本等，可以有效提高Python项目的部署效率和稳定性。 实时动态：随着Python 3.7及更高版本的发布，pip也持续迭代更新，引入了诸如pip-tools这样的辅助工具，用于生成精确的requirements文件，确保项目在任何环境下都能获得一致的依赖包版本。 3. 系统服务对Python版本的依赖处理：在Linux系统中，除yum外，还有许多服务和程序可能依赖于特定版本的Python。了解如何查询和适配这些服务的Python版本需求，并结合 alternatives 或 update-alternatives 等系统工具进行版本切换，对于运维工作至关重要。 实例分享：在最新的Fedora CoreOS和Ubuntu Server发行版中，开发者已经开始采用systemd单元文件中的执行路径指向特定Python版本，从而实现了更加灵活的服务管理。 4. Python 2向Python 3迁移的最佳实践：尽管本文介绍了如何在CentOS 7中并存Python 2.7和Python 3.7，但在实际应用中，最终目标往往是全面迁移到Python 3。阅读关于代码迁移、兼容性问题解决、以及利用2to3工具进行自动化转换的教程和案例，将有助于您的项目平滑过渡。 综上所述，随着Python生态的不断演进，理解和掌握Python版本管理、虚拟环境运用以及服务依赖关系，将成为现代开发运维工程师必备技能之一。同时，密切关注Python社区发布的最新资源和指南，能帮助您紧跟技术潮流，确保系统和应用始终保持最佳状态。

...战中的持续演进和创新实践。未来，随着微服务架构的深入发展，我们期待看到更多先进的熔断策略和技术涌现，以更高效的方式确保系统的韧性与稳定性。

...理念。通过不断学习和实践，开发者可以更好地掌握这些新技术，从而提升应用的整体质量和用户体验。

...至关重要。 同时，在实践中我们还应注重代码分割、懒加载策略以及合理配置Loader规则等基础优化措施，这些也是提升前端构建性能不可忽视的关键点。综上所述，无论选择何种构建工具或优化方式，理解其底层原理，并结合项目实际灵活应用，才是持续优化前端构建性能的核心所在。

... 是一种用于处理实时数据的强大工具。它其实运用了两种不同的时间观念，一种叫做“eventtime”，另一种是“processingtime”。打个比方，就好比我们在处理事情时，有的是按照事情发生的实际时间（eventtime）来处理，而有的则是按照我们开始处理这个事情的时间（processingtime）为准。这两种时间概念，在应对延迟数据和实时数据的问题上，各有各的独特用法和特点，可以说是各显神通呢！这篇东西呢，咱们会仔仔细细地掰扯这两种时间概念的处理手法，还会一起聊聊它们在实际生活中怎么用、有哪些应用场景，保准让你看得明明白白！ 二、 Processing Time 的处理方式及应用场景 Processing Time 是 Spark Structured Streaming 中的一种时间概念，它的基础是应用程序的时间，而不是系统的时间。也就是说， Processing Time 代表了程序从开始运行到处理数据所花费的时间。 在处理实时数据时， Processing Time 可能是一个很好的选择，因为它可以让您立即看到新的数据并进行相应的操作。比如，假如你现在正在关注你网站的访问情况，这个Processing Time功能就能马上告诉你，现在到底有多少人在逛你的网站。 以下是使用 Processing Time 处理实时数据的一个简单示例： java val dataStream = spark.readStream.format("socket").option("host", "localhost").option("port", 9999).load() .selectExpr("CAST(text AS STRING)") .withWatermark("text", "1 second") .as[(String, Long)] val query = dataStream.writeStream .format("console") .outputMode("complete") .start() query.awaitTermination() 在这个示例中，我们创建了一个 socket 数据源，然后将其转换为字符串类型，并设置 watermark 为 1 秒。这就意味着，如果我们收到的数据上面的时间戳已经超过1秒了，那这个数据就会被我们当作是迟到了的小淘气，然后选择性地忽略掉它。 三、 Event Time 的处理方式及应用场景 Event Time 是 Spark Structured Streaming 中的另一种时间概念，它是根据事件的实际发生时间来确定的。这就意味着，就算大家在同一秒咔嚓一下按下发送键，由于网络这个大迷宫里可能会有延迟、堵车等各种状况，不同信息到达目的地的顺序可能会乱套，处理起来自然也就可能前后颠倒了。 在处理延迟数据时， Event Time 可能是一个更好的选择，因为它可以根据事件的实际发生时间来确定数据的处理顺序，从而避免丢失数据。比如，你正在处理电子邮件的时候，Event Time这个功能就相当于你的超级小助手，它能确保你按照邮件发送的时间顺序，逐一、有序地处理这些邮件，就像排队一样井然有序。 以下是使用 Event Time 处理延迟数据的一个简单示例： python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Structured Streaming").getOrCreate() data_stream = spark \ .readStream \ .format("kafka") \ .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \ .option("subscribe", "my-topic") \ .load() \ .selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)") query = data_stream \ .writeStream \ .format("console") \ .outputMode("append") \ .start() query.awaitTermination() 在这个示例中，我们从 kafka 主题读取数据，并设置 watermark 为 1 分钟。这就意味着，如果我们超过一分钟没收到任何新消息，那我们就会觉得这个topic已经没啥动静了，到那时咱就可以结束查询啦。 四、 结论 在 Spark Structured Streaming 中， Processing Time 和 Event Time 是两种不同的时间概念，它们分别适用于处理实时数据和处理延迟数据。理解这两种时间概念以及如何在实际场景中使用它们是非常重要的。希望这篇文章能够帮助你更好地理解和使用 Spark Structured Streaming。