京东家装节什么时候优惠最大,2021京东家装节是几月几号,京东家装活动时间,京东的家装节和国庆哪一个划算

相信对于包括我在内的大多数消费者来说，如果家里有什么需要配备的家电，自然会想去京东看看。加之疫情反复之下，人们的消费观念和购物习惯正在逐渐改变，在4月这个家装黄金季，为了给消费者带来全新的家电产品和刷新的体验，在家电家居展期间，装修节，京东家电不仅充值家电卡，还提供全套即时折扣。超多优惠和好礼，快来看看吧！

书享【智能家居】有一套

在日常生活中，家务劳动是不可避免的。作为懒人家，扫地机器人一定要小心！但在购买扫地机器人的时候，千万不要像无头苍蝇一样乱撞。在选择扫地机器人的时候，一定要选择像样的品牌，不要乱买。小米米家pro不仅颜值和实力兼具，而且性价比很高。清洗、烘干、消毒全自动，无需您自己清洗拖把。一体拖地机拖地机器人智能自动扫拖uv+电解水杀菌热风烘干pro

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从这个角度看，再加上两只大眼睛，感觉就像一只可爱的宠物。其机身采用d型设计，更加贴合边角轮廓。配合加长边刷，可以覆盖更多清洁面积，边角清洁更干净。扁平的机身让米家扫拖机器人可以扫拖平时难以清洁的死角，比如电视柜下面、床底下等这些平时手动拖地没有充分考虑的地方。

其次，参数的配置也很到位，lds激光导航，3000pa吸力加256mm超长滚刷，180转双旋转增压拖把，5200mah大电池，性能处于目前主流旗舰水平。

配备自洁底座，支持拖把自动清洗、烘干。不仅拥有4l大容量清水和污水箱，还具有电解水杀菌、uv紫外线杀菌等功能。扫地机器人pro的“家”。拖把可水洗、可烘干！一站式自洁，彻底解放双手~

有一套新的【卧室】套装

接下来，这个好东西也来自米家。小米凭借其高性价比、可靠的品质以及逐步完善的生态系统，成功颠覆了多个品类。不得不说，我真的很喜欢米家的产品。

Mijia 小米空调 1.5hp 新风空调新款 1 级变频制冷制热 40m3/h 新风量壁挂式空调挂架 kfr-35gw/f2a1 以旧换新

￥2999

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米家这款新型新风空调，在快速制冷制热的同时，还可以进行新风换气，解决了空调开启时空气不流通等常见问题。四时常开，时时更换新鲜空气，为您提供更健康、更舒适的家居环境。其次，它还拥有新一代双混合新风系统，自主研发的离心涡轮增压技术，能够深度净化室外空气，再通过二次增压释放新鲜空气，让您在室内享受温暖新鲜的氧气。家居，营造完美的室内氛围。天然氧吧！

其次，米家app可以一键开启自清洁模式。四级多重自洁技术，高温烘干后，可对空调整个机身进行有效消毒，高温自洁一键到位。它还与米家智能门锁联动。回到家，打开门锁，舒适的温度就会扑面而来。出门时，门锁关闭，空调也会自动关闭。无忧联动，让生活更智能便捷，开启便捷生活体验~

最后，购买后完全不用担心安装问题。专业团队上门安装，无需钻孔、扩孔。内心的平静。无需吊顶管道，过程中提供全套防护措施。及时响应，时刻关注赢心，让我们消费者放心~

夏季将至，家里必须准备一台空气循环扇。与传统风扇相比，它的风力集中、风力强劲、风远。实际的。美的这款空气循环扇细节都很到位，颜值真的超高。灰蓝色高级磨砂机身时尚简约，质感十足！

美的空气循环扇/3d自动摇头电风扇/家用遥控电风扇/地台两用循环对流扇/立扇四季风扇gaf24sr

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这款空气循环扇采用wifi智能连接，连接美居app，可控制开关速度，远程操作不怕出门忘记关，3d循环换新风，全屋空气清新~

二、全自动左右80°、上下90°广角摆动送风，大规模输送凉爽强风循环8米跨房间通风，轻松盘活沉闷的空气平衡房间恒温，强劲气流辅助室内循环通风，自动轮流送冷风，全面。最让我看好的是，它配备了美的高品质降噪电机，噪音低至34db(a)，声音柔和有风，可以睡个好觉。

怎么样，看完以上的文物你有没有心动呢？京东家电家装节还有更多好家电等你发现！此次不仅有卧室、厨房、卫生间等场景的家电和家装神器，还有家电和家装卡超值即时折扣。如果你也想成为“环新家电有一套”专家，那就赶快来京东家电，挑选你喜欢的好东西吧！ #全屋家具一站式购物qi

淘宝订单数据可视化 淘宝母婴购物数据可视化分析

如何导出淘宝订单数据,淘宝订单数据怎么导出来,淘宝订单数据访问是什么意思,淘宝订单数据查询

作者｜吴西荣@阿里云

为进一步帮助开发者学习使用 Flink，Apache Flink 中文社区近期发起 Flink-Learning 实战营项目。本次实战营通过真实有趣的实战场景帮助开发者实操体验 Flink，课程包括实时数据接入、实时数据分析、实时数据应用的场景实。并结合小松鼠助教模式，全方位帮助入营开发者轻松玩转 Flink，点击下方图片扫码即刻入营。

本期将继续详细介绍 Flink- Learning 实战营。

随着“全面二孩”政策落地、居民可支配收入稳步增加等因素的刺激，中国的母婴消费市场持续增长。与此同时，随着国民消费升级 90 后宝爸、宝妈人数剧增，消费需求与消费理念都发生了巨大的变化。据罗兰贝格最新公布的报告预计，已经经过了 16 个年头发展的母婴行业，到 2020 年，整体规模将达到 3.6 万亿元，2016-2020 年复合增速高达 17%,行业前景看起来一片光明。如此大好形势下，母婴人群在母婴消费上有什么特点？消费最高的项目是什么？

本场景中订单和婴儿信息存储在 MySQL 中，对于订单表，为了方便进行分析，我们让它关联上其对应的婴儿信息，构成一张宽表，使用 Flink 实时把它写到 Elasticsearch 中；另一方面数据经过分组聚合后，计算出订单数量和婴儿出生的关系，实时把它写到 Elasticsearch 中并展示到 Kibana 大屏中。

实验所开通的云产品因数据连通性要求，需使用同一 Region 可用区，建议都选取北京 Region 的同一可用区。涉及的云产品包括阿里云实时计算 Flink 版、检索分析服务 Elasticsearch 版、阿里云数据库 RDS。

本场景将以 阿里云实时计算Flink版为基础，使用 Flink 自带的 MySQL Connector 连接 RDS 云数据库实例、Elasticsearch Connector 连接 Elasticsearch 检索分析服务实例，并以一个淘宝母婴订单实时查询的例子尝试上手 Connector 的数据捕获、数据写入等功能。

按步骤完成本次实验后，您将掌握的知识有：

• 使用 Flink 实时计算平台创建并提交作业的方法；
• 编写基于 Flink Table API SQL 语句的能力；
• 使用 MySQL Connector 对数据库进行读取的方法；
• 使用 Elasticsearch Connector 对数据库进行写入的方法。

开始实验之前，您需要先创建相关实验资源，确保 RDS 实例、Elasticsearch 实例、Flink 实例在同一个 VPC 网络下，并配置完成 RDS 白名单、Elasticsearch 白名单使网络打通。

在这个例子中，我们将创建三张数据表，其中一张 orders_dataset_tmp 是导入数据的临时表，其他两张作为源表，体验淘宝母婴订单实时查询。

1.点击云数据库 RDS 控制台「实例列表」，切换到上面创建实例所在的 region，点击自己的实例名称进入详情页，首次使用分别点击「账号管理」和「数据库管理」，创建账号和数据库并使账号绑定到指定数据库。

2.点击云数据库 RDS 实例详情页上方「登录数据库」，会自动跳转到 DMS 数据管理平台，输入用户名和密码登录刚刚创建的实例，点击左侧「数据库实例」-「已登录实例」列表，双击要编辑的数据库名，然后在右侧 S【【微信】】 命令区输入以下建表指令并执行：

3.在 DMS 数据管理平台，点击左侧「常用功能」-「数据导入」，配置如下信息后点击提交申请，将 导入 表， 导入 表。

配置项	说明
数据库	模糊搜索数据库名后点击对应的 MySQL 实例
文件编码	自动识别
导入模式	极速模式
文件类型	CSV 格式
目标表	模糊搜索要导入的表名后点击选中
数据位置	选择第1行为属性
写入方式	INSERT
附件	点击上传按钮上传要导入到表的对应文件

导入完成之后执行以下 SQL 将订单数据导入到订单源表 中。

进入检索分析服务控制台，Elasticsearch 实例列表找到自己的实例，然后点击实例名进入详情界面，点击「配置与管理」-「ES 集群配置」，点击「修改配置」，选择「允许自动创建索引」，点击「确定」。

修改配置需要等待十几分钟，请耐心等待配置变更完成后再继续使用 Elasticsearch。

1.进入实时计算 Flink 平台，点击左侧边栏中的「应用」―「作业开发」菜单，并点击顶部工具栏的「新建」按钮新建一个作业。作业名字任意，类型选择「流作业 / SQL」，其余设置保持默认。如下所示：

2.成功创建作业后，右侧编辑窗格应该显示新作业的内容：

3.接下来，我们在右侧编辑窗格中输入以下语句来创建二张临时表，并使用 MySQL CDC 连接器实时捕获 和 的变化：

需要将 参数替换为早些时候创建资源的域名、将 和 参数替换为数据库登录用户名及密码、将 参数替换为之前在 RDS 后台中创建的数据库名称。

其中，指定了使用 MySQL CDC 连接器来捕获变化数据。您需要使用准备步骤中申请的 RDS MySQL URL、用户名、密码，以及之前创建的数据库名替换对应部分。

任何时候您都可以点击顶部工具栏中的「验证」按钮，来确认作业 Flink SQL 语句中是否存在语法错误。

4.为了测试是否成功地捕获了源表数据，紧接着在下面写一行 语句，选中临时表和 select 语句，并点击工具栏中的「执行」按钮。如果控制台中打印了相应的数据行，则说明捕获成功，如下图所示：

5.我们在右侧编辑窗格中输入以下语句来创建一张临时表，并使用 Elasticsearch 连接器连接到 Elasticsearch 实例：

需要将 参数替换为早些时候创建资源的域名、将 参数替换为登录 Kibana 密码。

其中，指定了使用 Elasticsearch 连接器来连接 Elasticsearch 实例写入数据。您需要使用准备步骤中申请的 Elasticsearch URL、用户名、密码。

6.接下来，我们希望对原始数据按照 进行 ，构成一张宽表。并把宽表数据写入到 Elasticsearch 的 索引中。我们在 Flink 作业编辑窗格中输入如下代码：

在保证源表中有数据的情况下，再次执行 Flink 作业，观察控制台的输出结果：

现在，点击控制台上的「上线」按钮，即可将我们编写的 Flink SQL 作业部署上线执行。您可以登录 Kibana 点击「Stack Management」-「Index Management」搜索 【【淘密令】】_orders 查看索引是否成功创建。

阿里云实时计算控制台在使用「执行」功能调试时，不会写入任何数据到下游中。因此为了测试使用 SQL Connector 写入汇表，您必须使用「上线」功能。

您也可以进入 Flink UI 控制台观察流数据处理图。

7.Elasticsearch 的索引创建成功后，点击「Discover」 -「create index pattern」 ，输入，点击「Next step」 - 「create index pattern」，创建完成后就可以在「Kibana」-「Discover」看到写入的数据了。

8.接下来，我们通过对 MySQL 中源表的数据进行增改删操作，每执行一步就刷新一下「Kibana」-「Discover」界面，观察数据的变化。

8.1 order_dataset 表添加一条数据

8.2 【【微信】】 表中添加一条数据

写入前

写入后

8.3 order_dataset表更新一条数据

更新前

更新后

8.4 order_dataset 表中删除一条数据

删除前

删除后

前面四步和的前面四步相同，区别在于后面步骤作业的处理逻辑 SQL 不同，要统计的指标不同，所以 Elasticsearch 的 Schema 与之前不同。

1.进入实时计算 Flink 平台，点击左侧边栏中的「应用」―「作业开发」菜单，并点击顶部工具栏的「新建」按钮新建一个作业。作业名字任意，类型选择「流作业 / SQL」，其余设置保持默认。如下所示：

2.成功创建作业后，右侧编辑窗格应该显示新作业的内容：

3.接下来，我们在右侧编辑窗格中输入以下语句来创建二张临时表，并使用 MySQL CDC 连接器实时捕获 和 的变化：

需要将 参数替换为早些时候创建资源的域名、将 和 参数替换为数据库登录用户名及密码、将 参数替换为之前在 RDS 后台中创建的数据库名称。

其中，指定了使用 MySQL CDC 连接器来捕获变化数据。您需要使用准备步骤中申请的 RDS MySQL URL、用户名、密码，以及之前创建的数据库名替换对应部分。

任何时候您都可以点击顶部工具栏中的「验证」按钮，来确认作业 Flink SQL 语句中是否存在语法错误。

4.为了测试是否成功地捕获了源表数据，紧接着在下面写一行 语句，选中临时表和select语句，并点击工具栏中的「执行」按钮。如果控制台中打印了相应的数据行，则说明捕获成功，如下图所示：

5.我们在右侧编辑窗格中输入以下语句来创建一张临时表，并使用 Elasticsearch 连接器连接到 Elasticsearch 实例：

需要将 参数替换为早些时候创建资源的域名、将 参数替换为登录Kibana密码。

其中，指定了使用 Elasticsearch 连接器来连接 Elasticsearch 实例写入数据。您需要使用准备步骤中申请的 Elasticsearch URL、用户名、密码。

6.接下来，我们希望对原始数据按照 进行 ，构成一张宽表。然后对宽表数据的订单时间取到月份进行分组 ，并统计每个分组中订单的购买数量和出生婴儿的数量，并将结果数据写入到 Elasticsearch 的 索引中。我们在 Flink 作业编辑窗格中输入如下代码：

在保证源表中有数据的情况下，再次执行 Flink 作业，观察控制台的输出结果：

现在，点击控制台上的「上线」按钮，即可将我们编写的 Flink SQL 作业部署上线执行。您可以登录 Kibana 点击「Stack Management」-「Index Management」搜索 【【淘密令】】_orders_view 查看索引是否成功创建。

阿里云实时计算控制台在使用「执行」功能调试时，不会写入任何数据到下游中。因此为了测试使用 SQL Connector 写入汇表，您必须使用「上线」功能。

您也可以进入 Flink UI 控制台观察流数据处理图。

7.Elasticsearch 的索引创建成功后，点击「Discover」 -「create index pattern」 ，输入，点击「Next step」 - 「create index pattern」，创建完成后就可以在「Kibana」-「Discover」看到写入的数据了。

8.在「Discover」界面点击左下角「A【【微信】】」-「baby_num」，点击后会展示「TOP 5 VALUES」小窗口，点击窗口下方的「【【微信】】」，即可跳转到可视化图表界面。

跳转界面后切换图形格式为柱状图 Bar。

配置右侧、

X-axis 配置为day_year.keyword,选择到最大100,选择 alphabetical ， 选择 ascending，自定义横轴名称，此处定义为 day_year_month ，然后点击。

Y-axis 配置为buy_num,自定义纵轴名称，此处定义为 buy_num ， 选择 Left ，然后点击。界面中间即生成了对应的折线图。

9.点击右下角的＋，新建一个 layer，切换新建的 layer 的图格式为折线图 Line

配置右侧、

X-axis配置为day_year.keyword,选择到最大100,选择 alphabetical ， 选择 ascending，自定义横轴名称，此处定义为 day_year_month ，然后点击。

与上一个 X-axis 配置完全相同。

Y-axis 配置为baby_num,自定义纵轴名称，此处定义为 baby_num ，选择Pecent， 选择 Right ，然后点击。界面中间即生成了对应的折线图与柱状图的复合图。

10.最后点击右上角的，定义此图表的名称即可保存。

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