介绍 大概4月,Flink1.13就发布了,参加 了Flink1.13 的Meetup,收获还是挺多,从大的方面讲就是FlingSql的改进和优化,资源调度管理方面的优化,以及流批一体Flink在运行时与DataStream API的优化,另外就是State backend 模块的优化,本篇文章既是当时做的笔记,又是在后续查阅官网等做的补充, Flink 的一个主要目标取得了重要进展,即让流处理应用的使用像普通应用一样简单和自然.Flink 1.13 新引入的被动扩缩容使得流作业的扩缩容和其它应…

如今随着环境的改变,物联网.AI.大数据.人工智能等,是未来的大趋势,而大数据是这些基石,万物互联,机器学习都是大数据应用场景! 为什么要学习大数据?我们JAVA到底要不要转型大数据? 好比问一个程序员为什么要学编程! 大数据技术是未来科技的必备技能,在外行看来大数据就是噱头,华而不实,对于大数据技术来说"先是看不见,再是看不上,最后是跟不上".做技术的一定要跟上时代,做精当下,看见未来! 大数据,人工智能,可以说绝对是未来十年社会发展的风向标.生存法则变了, 你再不懂这些就彻底晚了!…

众所周知,很多语言技术已经在长久的历史发展中掩埋,这期间不同的程序员也走出的自己的发展道路. 有的去了解新的发展趋势的语言,了解新的技术,利用自己原先的思维顺利改变自己的title. 比如我自己,也都在往更高的技能走,我认为这是一个很聪明的想法,横向发展,拖宽自己的知识广度,未来或许就能把握更多的机遇! 所以做Java开发,除了Java还可以学什么?如何正确转型大数据,编程语言与大数据的关系? 企业级大数据项目的开发流程是:数据采集 → 数据清洗 → 数据存储 → 数据计算 → 数据分析 → 数…

jdk 9 新特性 1.集合加强 jdk9 为所有集合(List/Set/Map)都增加了 of 和 copyOf 方法,用来创建不可变集合,即一旦创建就无法再执行添加.删除.替换.排序等操作,否则将报错: java.lang.UnsupportedOperationException 异常. 一般在特定场景下使用. List strs = List.of("Hello", "World");       List strsCopy = List. copyOf(s…

一. HDFS和MapReduce优缺点 1.HDFS的优势 HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System,即Hadoop分布式文件系统,它是Hadoop的核心子项目.实际上,Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口, 而HDFS只是这个抽象文件系统 的一种实现,但HDFS是各种抽象接口中应用最为广泛和最广为人知的一个. HDFS被设计成适合运行在通用和廉价硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点,但他和其…

详解Kafka: 大数据开发最火的核心技术   架构师技术联盟 2019-06-10 09:23:51 本文共3268个字,预计阅读需要9分钟. 广告 大数据时代来临,如果你还不知道Kafka那你就真的out了(快速掌握Kafka请参考文章:如何全方位掌握Kafka核心技术)!据统计,有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka,包括所有TOP10旅游公司,7家TOP10银行,8家TOP10保险公司,9家TOP10电信公司等等. LinkedIn.Microsoft和Netflix每天都用…

Flink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.Flat…

点击上方 蓝字关注我们 作者 | 宋哲琦 ✎ 编 者 按 在不久前的 Apache  DolphinScheduler Meetup 2021 上,有赞大数据开发平台负责人 宋哲琦 带来了平台调度系统从 Airflow 迁移到 Apache  DolphinScheduler 的方案设计思考和生产环境实践. 这位来自浙江杭州的 90 后年轻人自 2019 年 9 月加入有赞,在这里从事数据开发平台.调度系统和数据同步组件的研发工作.刚入职时,有赞使用的还是同为 Apache 开源项目的 Airf…

Atitit 数据融合merge功能v3新特性.docx 1.1. 版本历史1 1.2. 生成sql结果1 1.3. 使用范例1 1.4. 核心代码1 1.1. 版本历史 V2增加了replace部分. V3 修改为 ON DUPLICATE KEY UPDATE,并实现多字段更新模式. 1.2. 生成sql结果 5715,insert into s_member(department_id,member_no,duties_id,duties_name,phone,name,departmen…

4.聚合操作 4.1.group by 操作 group by操作是实际业务场景(如实时报表.实时大屏等)中使用最为频繁的操作.通常实时聚合的主要源头数据流不会包含丰富的上下文信息,而是经常需要实时关联相关 相关的维度表,并针对这些扩展的.丰富维度属性进行各种业务的统计. 在下面的实例中,订单流通过买家id关联了买家维度表,获取其所在省份信息,然后实时统计每天各个省份的iPhone销量信息. ---从源头接收订单实时流 create table test_order_stream ( gmt_c…