Datastream工具使用简介
大数据开发-Flink-数据流DataStream和DataSet
⼤数据开发-Flink-数据流DataStream和DataSetFlink主要⽤来处理数据流，所以从抽象上来看就是对数据流的处理，正如前⾯⼤数据开发-Flink-体系结构 && 运⾏架构提到写Flink程序实际上就是在写DataSource、Transformation、Sink.DataSource是程序的数据源输⼊，可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFuntion)为程序添加⼀个数据源Transformation是具体的操作，它对⼀个或多个输⼊数据源进⾏计算处理，⽐如Map、FlatMap和Filter等操作Sink是程序的输出，它可以把Transformation处理之后的数据输出到指定的存储介质中DataStream的三种流处理ApiDataSourceFlink针对DataStream提供了两种实现⽅式的数据源，可以归纳为以下四种：基于⽂件readTextFile(path)读取⽂本⽂件，⽂件遵循TextInputFormat逐⾏读取规则并返回基于SocketsocketTextStream从Socket中读取数据，元素可以通过⼀个分隔符分开基于集合fromCollection(Collection)通过Java的Collection集合创建⼀个数据流，集合中的所有元素必须是相同类型的，需要注意的是，如果集合⾥⾯的元素要识别为POJO，需要满⾜下⾯的条件该类有共有的⽆参构造⽅法该类是共有且独⽴的（没有⾮静态内部类）类（及⽗类）中所有的不被static、transient修饰的属性要么有公有的（且不被final修饰），要么是包含公有的getter和setter⽅法，这些⽅法遵循java bean命名规范总结：上⾯的要求其实就是为了让Flink可以⽅便地序列化和反序列化这些对象为数据流⾃定义Source使⽤StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)将⼀个流式数据源加到程序中，具体这个sourceFunction是为⾮并⾏源implements SourceFunction，或者为并⾏源implements ParallelSourceFunction接⼝，或者extends RichParallelSourceFunction，对于⾃定义Source，Sink, Flink 内置了下⾯⼏种Connector连接器是否提供Source⽀持是否提供Sink⽀持Apache Kafka是是ElasticSearch否是HDFS否是Twitter Streaming PI是否对于Source的使⽤，其实较简单，这⾥给⼀个较常⽤的⾃定义Source的KafaSource的使⽤例⼦。
Thomson Reuters Datastream搜索工具使用说明书
- Search for InstrumentsRetrieving Data using “Thomson Reuters Datastream” TabHow to search for instruments in Excel by using “Thomson Reuters Datastream” t ab1.Choose Static Request button – for retrieving data on a specific point-of-time, or fundamentaldataOr Choose Time Series Request button – for retrieving historical data2.Search for instruments bya.Typing name and select from auto-suggestionb.Find Series buttoni.After clicking “Find Series” button, there will be “New pop-up window”•Then, search by typing keyword•Can also add more filters by different categories on the left pane, e.g. asset classes, sources of information, etc.•Then, select wanted instruments by clicking on the code of Symbol column “@AAPL” or check the box and click “Use”•Details of instrument can be found in the space below of the searched list (source, codes, time span, definition, exchange name, etc.)•Or can search instruments by clicking on “Explore” tab with in the same window•Then select the wanted Asset class, Country, Category, Industry, and Instruments accordinglyExample: On Explore menu, select Equities → Thailand → and select first 7 industries which included 140 stocks in Thailand marketNew window will show stocks in those industries. Then check boxes for stocks in Alternative Energy sector and Krung Thai Bank and click “Use”.All selected stock codes will show up in the first window of “Time Series Request”, which included the first one, APPLE, that we selected earlier.- Data types & DisplayRetrieving Data using “Thomson Reuters Datastream” TabHow to search for data types, and select display in Excel by using “Thomson Reuters Datastream” tab Refer to “How to search for instruments in Excel by using “Thomson Reuters Datastream” tab” manual before proceeding on the following steps.1.Select Data typeThis step will be a selection of different data types: prices, fundamental, financial statement items, ratios, etc.•Select the related Asset class first – in this case is Equities•Search by typing key word and click search•Filter for more specific data on the left pane categories•Select data that would like to retrieve• 3-stars means the most related data to your key word•Description and details are available by click on the name of data type Example: Select Equities and search for Total Return of stockDescription and methodology will be shown once click on the name of data typeThen check the box in front of stars and click “Use”.Or click on the data type code “RI”.2.Select time period of historical data, and frequencyTime period – can be input as default format: Start of Week, End of Week, and etc.Also can be input as exact date: DD/MM/YYYY (28/07/2015) Frequency – should select the suitable frequency that related to data typeFor example; Economic data with Monthly or Quarterly frequencyFinancial items data with Quarterly or Yearly frequencyExample: Frequency detail of each instrument can be found on the Frequency column to avoid mismatch of frequency while retrieving data. Also, it can be filtered on the left pane to search for specific frequency data.3.Design your display options, by checking the box of each itemThe recommended items to choose for display arei.Display Row & Column titlesii.Display codeiii.Display currency (currency by default will normally be local currency of those instruments)iv.Display latest value first (this will sort value to show latest period first)v.Hyperlink to Series Metadata (this will show link to open pop-up page with description of each instrument)vi.Check “Embed Formula” box (This will allow user to edit this request again in the future)4.Result of data retrievali.Formula will be embedded on first cell that we selected before clicking “Time SeriesRequest” button (screenshot shows cell A1 with formula)ii.Formula can also be edited manually on the fx bar (same as normal Excel formula) iii.Or click “Edit Request” then edit detail from the pop-up window again- Last 12 Months Dividend YieldRetrieving Data using “Thomson Reuters Datastream” TabHow to search for data types, and select display in Excel by using “Thomson Reuters Datastream” tabRetrieving Last 12 months -Dividend Yield for an instrumentRefer to “How to search for for data types, and select display in Excel by using “Thomson Reuters Datastream” tab ” manual before proceeding on the following steps.1. Select Static Request button2. After input the instruments (Stocks),i. Press Datatypes buttonii. Search for Equities category on the drop box iii. Search for Dividend or Dividend Yield keywordiv.Select check box and click use, or click on code directly (DY)3.Select time period of static data to be Latest value or any other wanted dateIf selected back date, dividend yield will be 12 months back date from the selected date 4.Design your display options, by checking the box of each itemThe recommended items to choose for display arei.Display Row & Column titlesii.Display currency (currency by default will normally be local currency of those instruments)iii.Display latest value first (this will sort value to show latest period first)iv.Hyperlink to Series Metadata (this will show link to open pop-up page with description of each instrument)v.Check “Embed Formula” box (This will allow user to edit t his request again in the future)Dividend Yield unit is percentage- PriceRetrieving Data using “Thomson Reuters Datastream” TabHow to search for data types, and select display in Excel by using “Thomson Reuters Datastream” tab Retrieving Price for an instrument over a specific time periodRefer to “How to search for for data types, and select display in Excel by using “Thomson Reuters Datastream” tab” manual before proceeding on the following steps.We have 2 options to display Price of each stock1.Leave data types blankAfter input the instruments (Stocks), leave data types to be blank and click submitPrice (closed price) will be default data that display from this request2.Search for “Price”v.Press Datatypes buttonvi.Search for Equities category on the drop boxvii.Search for Price keywordviii.Select check box and click use, or click on code directly (P)3.Select time period of historical data, and frequencyTime period – can be input as default format: Start of Week, End of Week, and etc.Also can be input as exact date: DD/MM/YYYY (28/07/2015) Frequency – should select the suitable frequency that related to data typeFor example; Economic data with Monthly or Quarterly frequencyFinancial items data with Quarterly or Yearly frequencyStock price for any frequency4.Design your display options, by checking the box of each itemThe recommended items to choose for display arei.Display Row & Column titlesii.Display codeiii.Display currency (currency by default will normally be local currency of those instruments)iv.Display latest value first (this will sort value to show latest period first)v.Hyperlink to Series Metadata (this will show link to open pop-up page with description of each instrument)vi.Check “Embed Formula” box (This will allow user to edit this request again in the future)- Total ReturnRetrieving Data using “Thomson Reuters Datastream” TabHow to search for data types, and select display in Excel by using “Thomson Reuters Datastream” tab Retrieving Total Return for an instrument over a specific time periodRefer to “How to search for for data types, and select display in Excel by using “Thomson Reuters Datastream” tab” manual before proceeding on the following steps.Since RI (Total Return) is the Total Return from the first listed date of stock in the market.Therefore, we need to apply formula of percent change to calculate for return on specificperiod1.Apply formula on data typei.Click Edit Request to edit formulaii.Click to add Percent ChangeThis function will be able to apply Excel calculation formula on your selected data types.This will save your time instead of pulling out historical data and manually calculate by Excel Example: Average (AVG#), Percent change (PCH#), Number of decimals to be shown (DPL#)iii.Search for percent change formulaiv.Type in X(RI) in the expression boxv.Type in period D = Day, W = Week, M = Month, Q = Quarter, Y= Year vi.Formula will show up as PCH#(X(RI),1Y)Example: -13.43% is the Total Return of APPLE stock for the past 1 year from 28/07/2015 to 28/07/2016- Multiple InstrumentsRetrieving Data using “Thomson Reuters Datastream” TabHow to retrieve multiple instruments in Excel by using “Thomson Reuters Datastream” tab Refer to “How to search for instruments in Excel by using “Thomson Reuters Datastream” tab”manual before proceeding on the following steps.1.Retrieving multiple instruments in one requestThis will help to input many instruments and save time for requesting each time series data.User needs to find list of instruments first.a.Find Seriesi.Click Find Series button to search for specific instrumentse key word search or Explore button (same method as after clicking findseries button when search for instruments)iii.This example we search the same method;Explore → Equities → Thailand → select first 7 sectorsThen export all 140 stocks from 7 sectors to ExcelOr can check boxes of all wanted instrument and click use to retrieve multiple instruments in one timeb. Create Listi.After exporting the list of wanted stocks into new Excel sheet, next step is to save thislist in the systemii.Click “Lists (Create from Range)” buttoniii.Then click “C hange selection” to refer to column B (with codes of 140 stocks)iv.Input your name in the Mnemonic (L#) Box - format must be L# and follow by name Example: Name this new list as L#TEST1Check “Validate on upload”, this will validate whether your stocks have data or not.This is an option and can choose not to check “Validate” alsoYour list now will be saved as L#TEST1 nameThen, starting to get a new data set. The request step can be only input the list name that we have created.v.By search for your created list L#TEST1vi.Pop-up window will show result of list in the system and detailsvii.Double click name L#TEST1 to use and start retrieving dataviii.Retrieve L#TEST1ix.Data type P = Price, MV = Market Capital Valuex.Check box of “TS for each item in list” to show data of TS (Time Series for all 140 stocks in list TEST1) →if this box hasn’t been checked, time series of list L#TEST1 couldn’t be retrievedResult: Price and Market cap for all stocks will be shown for 2 years historical data。
flink datastream connect方法
flink datastream connect方法【实用版2篇】目录（篇1）1.Flink DataStream 简介2.DataStream 的 connect 方法3.connect 方法的参数4.connect 方法的示例5.使用 connect 方法的注意事项正文（篇1）1.Flink DataStream 简介Flink 是一个分布式流处理框架，可以处理大规模的实时数据流。
DataStream 是 Flink 流处理的核心概念，表示一个无界的数据流。
DataStream 可以接收来自各种数据源的数据，进行实时处理，并将结果数据发送到各种数据存储系统中。
2.DataStream 的 connect 方法DataStream 提供了 connect 方法，用于将 DataStream 与一个或多个数据源进行连接。
connect 方法可以接收一个或多个参数，这些参数表示要连接的数据源。
通过 connect 方法，可以实现将多个数据源的数据合并到一个 DataStream 中，从而实现复杂的数据处理任务。
3.connect 方法的参数connect 方法的参数是一个或多个 Function 接口实现。
Function 接口是一个泛型接口，它有两个泛型参数，分别表示输入和输出类型。
Function 接口包含一个 call 方法，用于处理输入数据并产生输出数据。
call 方法的返回值将作为下一个连接操作的输入。
4.connect 方法的示例以下是一个使用 connect 方法的示例：```java// 定义一个数据源，表示一个文件FileInputFormat inputFormat = newFileInputFormat("hdfs://localhost:9000/path/to/file");// 定义一个函数，用于处理文件数据Function<String, Integer> processFileData = line -> {// 解析文件数据，例如将每行数据转换为整数Integer value = Integer.parseInt(line);return value;};// 使用 connect 方法将 DataStream 与数据源连接DataStream<Integer> dataStream =env.createInput(inputFormat).connect(processFileData);```5.使用 connect 方法的注意事项在使用 connect 方法时，需要注意以下几点：- connect 方法的参数必须是 Function 接口的实现，否则会抛出异常。
金融学常用数据库及其功能特点
金融学常用数据库及其功能特点金融学作为一个广泛的学科领域，其研究对象主要集中在金融市场、金融机构和金融工具等方面。
在研究过程中，金融学者需要大量的数据来支撑模型构建和实证研究。
因此，金融学常用的数据库成为了他们必不可少的工具之一。
本文将介绍几种金融学常用的数据库及其功能特点。
一、Thomson Reuters EikonThomson Reuters Eikon是一款金融分析和市场数据平台，为金融学者提供了全球范围内的金融数据和分析工具。
该数据库包含了超过300万种金融工具，5000多个指数和700多个交易所的实时数据。
此外，Eikon还提供了全球主要金融市场的新闻、分析和研究报告等内容，支持用户进行深入分析和研究。
二、Bloomberg TerminalBloomberg Terminal是一种全球性的金融数据平台，为金融学者提供了实时的市场数据、新闻、研究报告和分析工具等。
该数据库包含了全球超过400万种金融工具和市场数据，覆盖了股票、债券、期货、外汇、商品等各个领域。
Bloomberg Terminal还提供了各种数据图表和分析工具，帮助用户进行深入的数据分析和研究。
三、DatastreamDatastream是一款综合性的金融数据库，为金融学者提供了丰富的宏观经济数据、市场数据和公司财务数据等。
该数据库包含了全球150个国家和地区的经济数据和指标，以及超过45,000家上市公司的财务数据。
Datastream支持用户进行数据分析、图表绘制和报告撰写等功能。
四、Capital IQCapital IQ是一款全面的财务数据分析平台，为金融学者提供了大量的公司财务数据、市场数据和宏观经济数据等。
该数据库包含了全球超过60,000家上市公司的财务数据和分析工具，以及超过30,000个指标和数据系列。
Capital IQ支持用户进行公司和行业比较、财务模型构建和风险分析等功能。
综上所述，金融学常用的数据库具有全球范围内的数据覆盖和实时性的特点，为金融学者的研究提供了重要的支撑。
金融学常用数据库及其功能特点
金融学常用数据库及其功能特点
随着金融行业的快速发展和信息技术的不断进步，金融学常用数据库成为了金融从业者必不可少的工具之一。
本文将介绍几种常用的金融学数据库及其功能特点。
1. Bloomberg
Bloomberg是全球金融界领先的综合性资讯平台之一，提供了包括新闻、研究报告、市场数据、交易工具等各种金融信息服务。
它的优势在于信息的全面性、实时性和专业性，涵盖全球各类资产的市场价格、交易信息、新闻、评论、分析报告等。
2. Thomson Reuters Eikon
Thomson Reuters Eikon是一款全球金融市场信息综合查询软件，提供包括新闻、分析、价格信息、股票数据、外汇、原油、期货等各种金融信息服务。
它的特点在于数据更新速度快，提供了全球范围内的金融信息和数据，可以方便地进行数据分析和交易决策。
3. Datastream
Datastream是一种专业的金融市场数据分析软件，提供了包括股票、债券、商品、货币、指数等各种金融市场数据，以及多种数据图表工具和金融分析模型。
它的特点在于提供了非常详细的金融数据和图表，可以进行复杂的数据分析和模型建立。
4. Wind
Wind是一款国内领先的金融信息服务平台，提供了包括A股、期货、外汇、债券等各种国内金融市场数据，以及基金、保险、信托
等非标准化金融产品的信息服务。
它的特点在于覆盖了国内金融市场的各种数据和信息，可以方便地进行投资决策和风险控制。
以上是几种常用的金融学数据库及其功能特点介绍，选择适合自己的数据库可以帮助金融从业者更好地进行数据分析和决策。
Flink的DataStream的详细介绍
Flink的DataStream的详细介绍⼀：流处理的基本概念 流处理系统本⾝有很多⾃⼰的特点。
⼀般来说，由于需要⽀持⽆限数据集的处理，流处理系统⼀般采⽤⼀种数据驱动的处理⽅式。
它会提前设置⼀些算⼦，然后等到数据到达后对数据进⾏处理。
为了表达复杂的逻辑，flink在内的分布式流处理引擎，⼀般采⽤ DAG 图来表⽰整个计算逻辑，其中 DAG 图中的每⼀个点就代表⼀个基本的逻辑单元，也就是前⾯说的算⼦，由于计算逻辑被组织成有向图，数据会按照边的⽅向，从⼀些特殊的 Source 节点流⼊系统，然后通过⽹络传输、本地传输等不同的数据传输⽅式在算⼦之间进⾏发送和处理，最后会通过另外⼀些特殊的 Sink 节点将计算结果发送到某个外部系统或数据库中。
上图中的逻辑模型所说的是我们整体项⽬的⼀个内部逻辑关系，但是由于我们所使⽤的的算⼦可能有多个处理实例，例如c这个算⼦可能有两个实例，所以物理上⼜会有⼀定的上游和下游的关系。
但是只有算⼦的实例不在同⼀个进程上运⾏时，才会出现⽹络传输，算⼦的实例在同⼀个进程中是不会存在⽹络传输的。
⼆：DataStream的基本转换说明：该图说明DataStream是产⽣其它流的⼀个基础，当我们读进来数据的时候，⾸先⽣成的是DataStream，在通过其它的算⼦产⽣别的Stream，例如通过KeyBy产⽣KeyedStream，之后可以在进⾏⼀些window操作，产⽣WindowedStream。
但是我们⽐较常⽤的是KeyedStream。
三：交换数据的物理分组⽅式 Global: 上游算⼦将所有记录发送给下游算⼦的第⼀个实例。
Broadcast: 上游算⼦将每⼀条记录发送给下游算⼦的所有实例。
（⼩数据量） Forward：只适⽤于上游算⼦实例数与下游算⼦相同时，每个上游算⼦实例将记录发送给下游算⼦对应的实例。
Shuffle：上游算⼦对每条记录随机选择⼀个下游算⼦实例进⾏发送。
flink1.6 datastream 读取文件数据 读取完后重复读取的 代码样例
flink1.6 datastream 读取文件数据读取完后重复读取的代码样例1. 引言1.1 概述在数据处理领域，实时流处理框架变得越来越重要。
Apache Flink是一款快速、可靠且具有可扩展性的开源流处理框架。
它提供了强大的数据流操作功能，可以用于各种实时数据处理场景。
本文主要介绍了Flink 1.6版本中的Datastream API，以及如何使用该API来读取文件数据并实现文件数据的重复读取。
1.2 文章结构本文分为五个部分进行讲解。
首先，在第二部分我们将简要介绍Flink 1.6版本及其特性，以及升级指南和一些注意事项。
然后，在第三部分中，我们将深入探讨DataStream API的基础知识，包括它的概念和常见操作符等内容。
接着，在第四部分中，我们将详细介绍如何使用DataStream API来读取文件数据，并解析相关的参数说明和异常处理策略。
最后，在第五部分中，我们将给出一个具体的代码样例演示，展示如何实现文件数据重复读取。
1.3 目的本文旨在帮助读者全面理解Flink 1.6版本中Datastream API的基础知识，并能够掌握如何使用该API来读取文件数据。
同时，通过代码样例演示，读者将学习到如何实现文件数据的重复读取功能，以满足某些特定场景下的需求。
通过阅读本文，读者可以更好地应用Flink框架进行实时数据处理，并且能够对Datastream API有深入的了解与掌握。
2. Flink 1.6版本简介2.1 版本特性概况Flink 1.6是Apache Flink的一个重要版本，它带来了许多新功能和改进。
下面是一些主要的版本特性：- 改进的流处理引擎：Flink 1.6提供了新的内部执行引擎，支持更高效、更可扩展的流处理。
- 状态后端升级：这个版本对状态后端进行了升级，使用新的RocksDB作为默认状态后端，提供更好的性能和稳定性。
- 支持Python API：Flink 1.6引入了Python语言的支持，用户现在可以使用Python编写Flink应用程序。
Datastream 中文版使用手册
Datastream 中文版使用手册Datastream 中文版使用手册1：引言1.1 Datastream 简介1.2 目的和范围1.3 阅读对象1.4 术语定义2：安装与启动2.1 硬件和软件要求2.2 安装 Datastream2.3 启动 Datastream3：数据获取与导入3.1 数据源选择3.2 数据范围设定3.3 数据导入方法3.4 数据验证和清理4：数据管理与查询4.1 数据库创建和管理 4.2 数据库查询方法 4.3 数据抽取与筛选 4.4 数据排序和分组5：数据分析与可视化5.1 统计分析工具5.2 图表与编辑5.3 报表设计与5.4 数据可视化方法6：数据导出与共享6.1 数据导出格式选择 6.2 数据导出方法6.3 数据共享与协作7：高级功能与扩展7.1 编写脚本与宏命令 7.2 自定义数据字段7.3 脚本批处理和自动化7.4 数据连接与外部插件8：常见问题解答8.1 安装和启动问题8.2 数据导入和查询问题8.3 数据分析和导出问题8.4 高级功能和扩展问题附件：1： Datastream 安装手册：pdf2： Datastream 使用案例集：docx3： Datastream 错误代码参考表：xlsx法律名词及注释：1：数据源 - 数据的来源，可以是数据库、文件、API等。
2：数据范围 - 数据的时间范围和内容范围。
3：数据库 - 存储、管理和查询数据的集合。
4：数据验证 - 确保数据的准确性和完整性。
5：数据清理 - 清理和处理数据中的错误和异常值。
6：统计分析 - 对数据进行统计和分析的方法和技术。
7：图表 - 创建图表以可视化数据的方法。
8：报表设计 - 设计报表的结构、布局和格式。
9：数据可视化 - 使用图表、图形和地图等方式呈现数据。
10：数据导出 - 将数据以不同格式输出到外部文件或工具。
11：数据共享 - 与他人共享和协作处理数据的过程。
Datastream时间序列数据的时间长度
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下载更多request table模板
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Datastream图表库: idea generation 工具
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灵活的Charting Correlation工具:匹配最拟合期限
MLS 700
WORLD Oil & Gas Sector
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搜索代码3：多重条件搜索
适用于多重条件检索：如按照交易所批量 检索
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字段搜索
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数据下载Tips:
1. 不要用time series request下载静态数据，如用 time series request 下载公司名称
2. 填写下载时间点或者时间段时，如填入的格式为具 体日期，如2016年12月31日，填入的年月日格式 请与电脑的格式一致
方法一：进一步筛选结果，结果数量小于4000时，会出现Excel图标，点击图标打开 文件，选取代码建立列表，可批量提取。若结果大于4000，需要将搜索分拆
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如何批量选取金融工具？
方法二：Category中选 择constituent lists分类
28
如何批量选取金融工具？
使用左侧条件缩 小搜索范围或者 输入关键字检索
DATASTREAM For Office
THOMSON REUTERS MARKETS ACADEMY Stephanie Zhou Stephanie.zhou@
课程安排
一 Datastream产品简介 二 Datastream数据下载和常用工具 三 Datastream亮点数据 • IBES盈利预测 • 行业数据：全球行业指数及其财务/预测指标 • 全球宏观数据库翘楚 四 如何获得更多帮助
Datastream产品介绍
Datastream产品介绍
Datastream是Refinitiv路孚特（原汤森路透旗下处理金融与风险业务板块；路孚特只为B2B公司提供金融类和非金融类的付费数字分析软件终端）旗下的跨品种的全球经济、金融深度历史数据库。
资产类别覆盖包括：股票，债券，大宗商品，利率，汇率，衍生品，宏观经济等。
主要服务对象有学术研究人员、股票分析师、经济学家/策略/宏观分析师、基金经理、投行/企业金融分析师、金融媒体、外汇交易员/分析师等。
Datastream现有图表功能具有灵活的作图功能，且数据分析可视化，可以高效的进行批量的数据自动更新，兼容各种MS Office 插件(Excel、Word、PPT)，使用方便。
Datastream数据每日更新，主要市场历史数据始于1973年。
指数分国家，区域和行业三个维度，覆盖53个国家，32个区域，170个行业分类。
针对各行业指数，提供10多种财务指标（如ROE, Net Profit, EBIT等）以及10多种盈利预测指标（如行业动态市盈率）。
Datastream的细节优势体现不仅仅体现在长时间序列数据可以覆盖不同经济周期，有助于深度研究，Datastream覆盖全球上市公司数据，他们会使用上市公司的交易数据，财务数据以及I/B/E/S盈利预测数据进行基本面研究，此外，还有全球宏观经济短期和中长期的预测数据，可以对宏观经济进行深入的研究等。
Datastream 中文版使用手册
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THOMSON FINANCIAL
在Category中選擇Equities
查找代碼首先在Category中選擇代碼的分類類型,公司請選擇Equities, 全球指数請選擇 Equity indices, 總體經濟請選擇Economics
6
代碼分類類型
THOMSON FINANCIAL
DataStream可選擇的代碼分類類型:
-Equities
-Equity Index -Constituents -Unit Trusts -Investment Trusts -Warrants -Bonds & convertibles -Bond Indices & cds -Interest Rates -Exchange Rates -Commodities -Economics -Economic Views -Futures -Options
3
Part I
THOMSON FINANCIAL
Part I
DataStream Front-end界面
4
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Overview on a single series-Overview of Companies Performance for Shanghai Pudong Development Bank
简述datastream api的基本使用方法。
文章标题：深入探讨datastream api的基本使用方法1. 引言数据流（datastream）是一种动态流动的数据，它可以随时随地传输和处理。
在当今信息时代，数据流变得越来越重要，因为它可以帮助我们实时地监控和分析各种信息。
为了更好地利用数据流，许多开发者和数据科学家开始使用datastream api来处理数据流。
在本文中，我们将深入探讨datastream api的基本使用方法，帮助读者更好地理解和应用这一强大的工具。
2. 什么是datastream api在开始深入了解datastream api的基本使用方法之前，我们需要先了解一下什么是datastream api。
datastream api是一种用于创建和管理数据流的应用程序接口（api）。
它可以帮助开发者轻松地处理数据流，包括数据的传输、转换和存储，从而实现实时数据处理和分析。
通过datastream api，开发者可以更加灵活地处理不断涌现的数据流，为企业和个人提供更好的信息服务。
3. datastream api的基本使用方法a. 创建数据流在使用datastream api之前，首先需要创建数据流。
通过调用api提供的接口，开发者可以轻松地创建一个新的数据流，并指定流的名称、数据格式、存储位置等信息。
这样一来，就可以为数据流的后续处理和分析做好准备。
b. 传输数据一旦数据流创建完成，接下来就是传输数据。
datastream api提供了各种传输数据的方法，包括数据接收和发送等。
开发者可以根据自己的需求和业务场景来选择合适的数据传输方式，以确保数据能够及时、准确地到达目的地。
c. 数据转换和处理数据传输完成后，接下来就是数据转换和处理的环节。
datastream api提供了丰富的数据处理功能，包括数据清洗、格式转换、聚合计算等。
开发者可以根据自己的需求来选择合适的数据处理方法，以满足不同的业务需求。
d. 数据存储处理完成的数据需要进行存储。
stringstream的用法
stringstream的用法
stringstream是一种把字符串流转换成不同类型数据的有用工具，它可以提供一种简单的方法来为不同类型的字符串转换服务，并且可以处理输入和输出。
stringstream类是C++标准库中的一种，它可以把字符串流转换成不同的数据类型，包括int，float，double等，同时也可以把这些类型的值转换成字符串。
使用stringstream类可以方便地处理字符串，并且可以同时完成输入和输出，避免了使用C语言中的字符串处理函数带来的麻烦。
stringstream类的操作是通过字符串来完成的，它可以把一个字符串看作是一个输入流或者输出流，从而可以从字符串中读取数据，也可以把数据写入字符串中。
当使用stringstream类时，可以使用各种操作符来操作字符串，比如可以使用输入流操作符来读取字符串，使用输出流操作符来向字符串中写入数据，使用算术操作符来操作不同类型的数据，使用逻辑操作符来比较不同类型的数据，使用关系操作符来比较不同类型的字符串，等等。
stringstream类的优势在于可以方便快捷地处理字符串，可以完成输入输出的操作，而且可以使用各种操作符来操作不同类型的数据，这与C语言中的字符串处理函数相比，要简
单得多。
采用stringstream类，可以很方便地处理字符串，提高编程效率。
总之，stringstream类是C++标准库中的一种，它可以方便快捷地处理字符串，并且可以使用各种操作符来操作不同类型的数据，避免了使用C语言中的字符串处理函数带来的麻烦。
stringstream类可以把字符串流转换成不同类型的数据，从而使程序更为简单高效。
fsdataoutstream用法
fsdataoutstream用法FSDataOutputStream 的用法如下：
1.将要写入的数据分成块的形式，将其写入到队列中。
2.使用DataStream读取这些DataNode，DataStream的职责是让
NameNode分配新的块，通过找到合适的DataNode来存储备份的副本数据。
这些DataNode组成一条流水线，假设是一个三级流水线，那么里面含有三个节点。
3.DataStream首先将数据写入到离它最近的DataNode上（第一个节
点）。
然后由第一个节点将数据块写入到第二个节点上，第二个节点继续把数据块传送到第三个节点上。
4.FSDataOutputStream维护了一个内部关于write packet的队列，里
面存放了等待DataNode确认无误的packets信息，这个队列称为等待队列。
DataStreamAPI介绍和示例
DataStreamAPI介绍和⽰例DataStream API介绍和⽰例Flink程序运⾏流程1. 获取执⾏环境getExecutionEnvironment()createLocalEnvironment()createRemoteEnvironment(String host, int port, String... jarFiles)2. 加载创建初始化数据readTextFile()addSource..3. 对数据在transformation operatormapflatMapfilter..4. 指定计算结果的输出位置 sinkprint()writeAdText(String path)addSink..5. 触发程序执⾏ executeenv.execute()在sink是print时，不需要显⽰execute，否则会报错。
因为在print⽅法⾥已经默认调⽤了execute。
StreamExecutionEnvironmentStreamExecutionEnvironment 作为程序⼊⼝context，有两类：LocalStreamEnvironment(本地环境) 和RemoteStreamEnvironment(远程环境)。
ExecutionConfig、CheckpointConfig等配置均在这⾥初始化。
另外，这⾥也能设置线程数，检查点周期，以及检查点模式。
还有状态后端序列化类型以及注册Type等。
如果集群是standalone模式，则StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment() 相当于StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment()DataStream Source基于⽂件的readTextFile(String path) charsetName 默认⽤ UTF-8readTextFile(String path, String charsetName)：⽂本⽂件，格式为 TextInputFormat，返回BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO ，TextInputFormat对象调⽤ setCharsetName(charsetName) 设置字符，然后底层再调⽤ readFile ⽅法。
stringstream用法
stringstream用法
stringstream是C++标准库中的一个类，用于实现字符串流的输入输出操作。
它可以将不同类型的数据转换为字符串，也可以将字符串转换为不同类型的数据。
stringstream的使用非常灵活，常常用于字符串的拼接和解析等操作。
具体使用方法包括以下几个步骤：
1. 定义stringstream对象
可以使用头文件<sstream>中的stringstream类对其进行定义。
定义方法如下：
stringstream ss;
2. 向stringstream中输入数据
可以使用<<运算符向stringstream中输入数据，输入数据的类型可以是任何C++基本类型，如int、float、double等。
输入数据的方法如下：
ss << 数据;
3. 从stringstream中获取数据
可以使用>>运算符从stringstream中获取数据，获取数据的类型也可以是任何C++基本类型。
获取数据的方法如下：
ss >> 数据;
4. 将stringstream转换为字符串
可以使用stringstream的str()方法将其转换为字符串，该方法返回一个string对象，其中包含了stringstream中的所有数据。
转换为字符串的方法如下：
string str = ss.str();
总之，stringstream是一个非常方便的字符串处理工具，可以实现很多字符串操作，比如将数字转换为字符串、字符串拼接、字符串分割等。
在实际开发中，可以根据具体需求灵活使用stringstream。
gdc date transfer tool使用方法
gdc date transfer tool使用方法GDC Date Transfer Tool使用方法介绍GDC Date Transfer Tool是一个方便快捷地转移数据的工具，可以从一个数据库或存储位置将数据转移到另一个数据库或存储位置。
本文将详细介绍如何使用这个工具的各种方法。
方法一：命令行方式1.打开命令行界面。
2.输入以下命令来启动GDC Date Transfer Tool：python gdc_date_transfer_3.根据提示输入源数据库的相关信息，如数据库地址、用户名、密码等。
4.根据提示输入目标数据库的相关信息，如数据库地址、用户名、密码等。
5.在提示下，选择你想要转移的数据表或数据集。
6.等待转移过程完成。
方法二：图形界面方式1.运行GDC Date Transfer Tool。
2.在界面中选择”New Transfer”以开始一个新的数据转移任务。
3.在出现的对话框中输入源数据库的相关信息，如数据库地址、用户名、密码等。
4.在出现的对话框中输入目标数据库的相关信息，如数据库地址、用户名、密码等。
5.在对话框中选择你想要转移的数据表或数据集。
6.点击”Start Transfer”按钮以开始转移过程。
方法三：配置文件方式1.创建一个名为gdc_的配置文件。
2.使用文本编辑器打开该配置文件。
3.在配置文件中输入源数据库的相关信息，如数据库地址、用户名、密码等。
4.在配置文件中输入目标数据库的相关信息，如数据库地址、用户名、密码等。
5.在配置文件中设置要转移的数据表或数据集。
6.保存配置文件。
7.运行GDC Date Transfer Tool，并指定配置文件路径。
例如：python gdc_date_transfer_ --config /path/to/gdc_8.等待转移过程完成。
方法四：使用API接口1.应用GDC Date Transfer Tool的API接口到你自己的程序中。
使用qdatastream写入原始二进制数据的几点注意事项
使用qdatastream写入原始二进制数据的几点注意事项【原创实用版】目录1.引言2.qdatastream 的概述3.写入原始二进制数据的注意事项a.数据类型的选择b.数据存储位置的确定c.数据大小的计算d.数据的写入顺序4.结论正文【引言】在计算机科学中，原始二进制数据是一种最基本的数据形式。
它可以是任何东西，从文本文件到图像、音频和视频。
对于许多应用程序，需要将这些数据写入到数据流中。
qdatastream 是一个非常有用的工具，它可以帮助用户方便地将数据写入到二进制文件中。
然而，在使用qdatastream 写入原始二进制数据时，需要注意一些事项。
【qdatastream 的概述】qdatastream 是 Qt 框架中的一个类，用于读写二进制数据。
它提供了一个高级的 API，可以方便地处理原始二进制数据。
使用 qdatastream，用户可以轻松地将数据写入到文件中，或者从文件中读取数据。
【写入原始二进制数据的注意事项】在使用 qdatastream 写入原始二进制数据时，需要注意以下几点：a.数据类型的选择在写入数据之前，需要确定数据的类型。
这可以是任何东西，从整数到浮点数，或者甚至是字符串。
选择正确的数据类型非常重要，因为它会影响到数据的存储方式和读取方式。
b.数据存储位置的确定在写入数据之前，需要确定数据的存储位置。
这可以是文件中的任何位置，但是需要确保位置正确，否则会导致数据损坏。
c.数据大小的计算在写入数据之前，需要计算数据的大小。
这可以通过数据类型和大小来确定。
确保数据的大小正确，否则会导致数据丢失或者覆盖。
d.数据的写入顺序在写入数据之前，需要确定数据的写入顺序。
这可以是任何顺序，但是需要确保顺序正确，否则会导致数据损坏或者读取错误。
【结论】总的来说，使用 qdatastream 写入原始二进制数据时，需要注意数据类型的选择、数据存储位置的确定、数据大小的计算以及数据的写入顺序。
qdatestream用法
qdatestream用法`QDataStream` 是Qt框架中用于序列化和反序列化数据的类。
它提供了一种方便的方式来将数据以二进制形式写入和读取。
下面我将从多个角度来介绍`QDataStream`的用法。
1. 创建和打开`QDataStream`对象：cpp.QFile file("data.dat");if (file.open(QIODevice::ReadWrite)) {。
QDataStream stream(&file);// 在这里进行数据的读写操作。
}。
首先，我们需要创建一个`QFile`对象，并使用`open()`方法打开文件。
然后，我们使用`QDataStream`类来操作文件。
构造函数接受一个指向`QIODevice`对象的指针，这里我们传入了`&file`。
2. 写入数据：cpp.stream << 42; // 写入一个整数。
stream << QString("Hello"); // 写入一个字符串。
使用`<<`操作符可以将数据写入`QDataStream`对象。
可以写入多种类型的数据，如整数、浮点数、字符串等。
3. 读取数据：cpp.int number;QString text;stream >> number; // 读取一个整数。
stream >> text; // 读取一个字符串。
使用`>>`操作符可以从`QDataStream`对象中读取数据。
需要注意的是，读取的数据类型必须与写入时的类型相匹配。
4. 设置数据的版本：cpp.stream.setVersion(QDataStream::Qt_5_0);可以使用`setVersion()`方法设置`QDataStream`对象的版本。
这对于数据的向后兼容性很重要，因为在不同的Qt版本中，数据的存储格式可能会有所不同。
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Datastream工具使用简介
Datastream是路孚特所推出的历史金融数据库，拥有超过3500万个独立工具或指标，涵盖所有主要资产类别，包括850万个活跃的经济指标。
它汇集了175个国家/地区65年的数据，可以帮助公司解读市场趋势、经济周期和世界事件对于行业的影响。
Refinitiv作为原汤森路透旗下的金融与风险板块，Datastream 所能够分析的内容不仅仅局限于金融市场的数据，更涉及宏观经济的分析、定制市场方案和测试投资决策的分析，以其超长的历史数据作为依据，能够为用户提供更可靠的分析和解决方案。
使用Datastream工具制定宏观经济见解及预测：
使用Datastream阐明金融市场发生的事件对企业的投资策略的影响，使用来自顶尖经济学家预先构建的图表来为您的投资策略提供帮助信息，并深入了解各国、地区的金融趋势。
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使用Datastream快速准确地更新报告：
只需单击一下，即可在PowerPoint进行文稿演示，在Excel和Word文档中创建和刷新图表。
使用Datastream轻松比较研究中的经济效益：
数据调整为等效统计形式，并在相关事件发布当天发布。
Datastream 可以作为数据馈送通过API 访问，也可以集成到Eikon 中，并带有Microsoft Office 插件以进行动态更新。
用于Matlab 和Eviews 的API 也可用于回测。