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这几天复习计网的东西去了~~不定期更新之所以单独将这个主题宽表拿出来讲，是因为他的设计过程非常具有代表性，可以参照这个表的设计方式去实现后续其他的主题宽表设计（后续有Flink Sql的实现过程、另讲）；在该系列的第一篇文章中，我已经提高了各个层的设计目的；DWS层在本项目中的主要作用是为了ADS层的查询和后续可视化设计的，算是数据接口的直接数据来源，所以这里对实时性的要求很高，否则你再这里算个几
一、数据采集面试题1. Flume 使用场景？线上数据一般主要是落地（存储到磁盘）或者通过 socket 传输给另外一个系统，这种情况下，你很难推动线上应用或服务去修改接口，实现直接向 kafka里写数据，这时候你可能就需要 flume 这样的系统帮你去做传输。2. Flume 丢包问题？单机 upd 的 flume source 的配置，100+M/s 数据量，10w qps flume 就开始
Pyflink系列之使用pyflink实现flink大数据引挚的经典案例wordcount谈到大数据，也是数据，在专业的概念上来讲，其具备三大特征。1、数据量足够大，也就是Volume值相当特别地多。2、数据访问并发量足够高并且实时，可以用Velocity一词反映快速和实时。3、数据的类型越来越多，可以用Variety一词来反映数据的多样性。对于大数据的处理思路，普遍都是建立在通过把数据进行分区分
阿里云以下简称adb数据库，是可以直接使用Mysql的连接方式，但adb与mysql语法并不完全相同，有一些特殊的语法有些出入，比如我在使用upset的时候，当我们在插入表时定义了主键，如果主键已经存在并不会继续插入数据而是会去修改之前的数据。adb使用的驱动和方言都和mysql一致，我们只需要重写方法实现adb的upset即可，直接复制一份，然后把canHandle的返回由""修改为""，再修改
基于Flink 实时分析传感器数据+hadoop 分析历史数据
开源流存储项目Fluss正式发布专属Logo——一只踏浪前行的水獭。这个设计经过30多版迭代，完美诠释了项目的流动性、适应性和友好性三大核心理念。水獭形象既契合项目名称"河流"的德语含义，又以可爱亲和的形象拉近社区距离。团队还分享了从ChatGPT获取灵感、社区反馈收集等设计过程，并预告了即将推出的周边产品。目前Fluss已向Apache基金会提交孵化提案，有望成为开源社区新成员。
17.Pojo类 18.Lambda表达式 19.富函数类生命周期 20.时间语义 21.水位线特性 22.Yarn模式部署 23.作业提交命令 24.窗口的概念、分类
AbutionGraph是第一款OLAP实时图数据仓库，可以高效率的满足更多难点问题。基数统计（不重复计数）是一个经典问题，AbutionGraph将其做到了极致的性能：查询响应速度提升几个量级，计算数据量级提升几个数量级，占用存储空间比存储原始集合少几个量级，总的来说，在几百亿的知识图谱数据上，使用AbutionGraph的高基数实时预计算存储技术，使得基数统计（可类比为degree基数）分析时
学大数据必须了解的知识点。硬核
整理｜路培杰（Flink 社区志愿者）摘要：Apache Flink 是目前大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎，数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构，以 Iceberg、Hudi、Delta 为代表的解决方案应运而生，Iceberg 目前支持 Flink 通过 DataStream API /Table API 将数据写入 Iceberg 的表，并提供对 Apache Flink 1.11
一个Flink任务只能并行处理一个或少数几个数据流，而XL-LightHouse一个任务可以并行处理数万个、几十万个数据流；一个Flink任务只能实现一个或少数几个数据指标，而XL-LightHouse单个任务就能支撑大批量、数以万计的数据指标。1、XL-LightHouse ：2、流式统计虽然是属于流式计算的一种计算形式流式统计无外乎Count运算、Sum运算、Bitcount运算(count
大数据开发离不开各种框架，我们通过学习 Apache Hadoop、Spark 和 Flink 之间的特征比较，可以从侧面了解要学习的内容。众所周知，Hadoop vs Spark vs Flink是快速占领 IT 市场的三大大数据技术，大数据岗位几乎都是围绕它们展开。本文，将详细介绍三种框架之间的区别。
flink大数据处理，流式计算，实时数仓
车辆上安装了各种类型的传感器，用于监测车辆运行状态、环境数据、和驾驶行为。这些传感器的主要作用包括：发动机状态监测：如转速、温度、燃油消耗等。环境感知：如雷达、摄像头、LIDAR，用于识别周围环境。驾驶员行为监测：如座椅压力传感器、方向盘力矩传感器。安全功能监测：如胎压监测（TPMS）、刹车系统状态。这些传感器实时采集的数据需要一个统一的终端设备处理和传输。
使用flink datastream做实时同步
目前来说，大数据领域最为活跃的三个计算框架，当属Hadoop、Spark以及Flink这三者。三个框架在不同的大数据处理场景当中，表现各有优势，因此也常常被拿来做比较。今天我们也来做个对比，看看Hadoop、Spark、Flink三大框架，各自的优势劣势如何。1、数据处理对比Hadoop专为批处理而生，一次将大量数据集输入到输入中，进行处理并产生结果。Spark：定义是一个批处理系统，但也支持流处
文章目录前言❤ღ( ´･ᴗ･` )比心前言你们好我是啊晨今儿更新spark 技术Spark Streaming。废话不多说，内容很多选择阅读，详细。请：第六章Flink 中的 Window6.1 Window6.1.1 Window 概述streaming 流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而 window 是...
本文整理自 Apache Paimon PMC Chair 李劲松（之信）老师在5月16日 Streaming Lakehouse Meetup · Online 上的分享，主要分享 Apache Paimon 相关的演进、目标及应用。
大数据处理面临的主要挑战是数据量太大，无法在单台机器上高效处理。因此，需要分布式系统将数据和计算任务分散到多台机器上协同完成。根据处理方式和应用场景的不同，发展出了不同类型的计算资源。
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