摘要:今天和大家聊聊Flink双流Join问题.这是一个高频面试点,也是工作中常遇到的一种真实场景. 本文分享自华为云社区<万字直通面试:Flink双流JOIN>,作者:大数据兵工厂 . 如何保证Flink双流Join准确性和及时性.除了窗口join还存在哪些实现方式.究竟如何回答才能完全打动面试官呢..你将在本文中找到答案. 1 引子 1.1 数据库SQL中的JOIN 我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作.如下所示的订单查询SQL,通过将订单表的id和订单详情表order_id关联,获取

package com.streamingjoin import org.apache.flink.api.common.state.{ValueState, ValueStateDescriptor} import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.KeyedCoProcessFunction import org.apache

1. 获取窗口迟到的数据 主要流程就是给迟到的数据打上标签,然后使用相应窗口流的实例调用sideOutputLateData(lateDataTag),从而获得窗口迟到的数据,进而进行相关的计算,具体代码见下 WindowLateDataDemo package cn._51doit.flink.day10; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tup

select * from td  left join (select case_id as sup_case_id , count(*) supervise_number from  td_kcdc_case_sup_info  group by  case_id  ) sup on     sup.sup_case_id = td.case_id where 1=1   /*不能去掉, 否则认为and 后的条件为 联合查询时的条件, 不能起过滤作用,由于left join因此td表中记录将全

oracle使用LEFT JOIN关联产生的问题在查询结果中使用CASE WHEN 无法判断 查询方式一: SELECT CASE WHEN (SELECT CAST(SUM(CASE ) THEN NVL(PRIME_CURRENCY_VALUE, ) ELSE NVL(ALLOCABLE_PRIME_CURRENCY_VALUE, ) ,)) AS ALLOCABLE_PRIME_CURRENCY_VALUE FROM RP_LEDGER_ITEM R WHERE R.SOURCE_ID =

1.dataset的join连接,通过key进行关联,一般情况下的join都是inner join,类似sql里的inner join key包括以下几种情况: a key expression a key-selector function one or more field position keys (Tuple DataSet only). Case Class Fields 2.inner join的几种情况 2.1 缺省的join,jion到一个Tuple2元组里 public st

2014-09-25 Created By BaoXinjian

在测试工作中,有时需要测试数据库数据经过sql计算后的结果是否满足某一功能查询得到的返回值. 针对某些需要功能需要联查多张表,此时 关联 的作用就异常重要了,而针对多表关联,其中 关联条件的重要性不言而喻, 不同的关联条件会得到不同的结果集. 废话不多说,下面开始做个实验. 建表 data_stock1, data_stock2 drop table if exists data_stock1; drop table if exists data_stock2; -- 区分二表,通过amount

两个表关联,用B表的字段更新A表的字段. UPDATE ( SELECT A.COL1 A_COL, B.COL2 B_COL FROM table1 A INNER JOIN table2 B ON A.CD1 = B.CD1 ) SET A_COL = B_COL

一.mysql自连接 mysql有时在信息查询时需要进行对自身连接(自连接),所以我们需要为表定义别名.我们举例说明,下面是商品采购表,我们需要找到采购价格比惠惠高的所有信息. 一般情况我们看到这张表我们第一时间用语句进行操作: SELECT * FROM shoping WHERE price>27 可想而知,这是有多么简单,假设你并不知道数据库表详细数据或者数据量相当庞大呢?作为一个数据库管理员,我们就要用别的方式迅速找出所需要的数据. 分步查询 最简单的一种方式,也是最容易想到操作: SE

需求: 分组联合查询,或者最新记录. 问题:  mysql分组的时候默认会查询第一条记录,存在gourp by时 order by 无效. 一般解决办法就是 ,select * from ( select * from order by id) group by . 因为项目实际中 查询规则复杂,需要使用到  union 联合查询, 另外和关联查询,在 laravel4.2中 如果关联join 多条件时,在union 会出现 最后的结果集不正确.问题是出现在,laravel最后生成 where

Join中第二个参数和第三个参数即为两张表关联对应的字段 第四个参数new 后面如果不写Model名,系统会自动生成带字段的list类型 IQueryable<Operator> operators = operatorService.GetAll();            IQueryable<Training> trainings = trainingService.GetAll();            var list = trainings.Join(operator

Reduce join 原理 Map端的主要工作:为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录.然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出. Reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录(在map阶段已经打标志)分开,最后进行合并就ok了 需求 订单数据表t_order id pid amount 商品信息表t_product pid pname 小米 华

inner join 必须两边对应才能查处结果 left join 用主表关联副表,关联不出来依然显示结果

前序 前段时间由于项目需要用到MongoDB,但是MongoDB不建议Collection join  查询,网上很多例子查询都是基于linq 进行关联查询.但是在stackoverflow找到一个例子,程序员的朋友们请善于利用goole搜索.主要介绍一个查询角色的所有用户的例子.MongoDB创建Collection 和准备数据,请自行处理. 1. 准备实体模型 /// <summary> /// 用户实体(Collection) /// </summary> public cl

mysql> select * from t where t.id in (select t1.tid from t1); +------+ | id | +------+ | +------+ row in set (0.00 sec) mysql> select t.id from t join t1 on t.id=t1.tid; +------+ | id | +------+ | | +------+ rows in set (0.00 sec) mysql> select d

select e.last_name, e.department_id, d.department_name from hr.employees e left outer join hr.departments d on (e.department_id = d.department_id); select e.last_name, e.department_id, d.department_name from hr.employees e left outer join hr.departme

var arr = ['item 1', 'item 2', 'item 3', ...]; var list = '<ul><li>' + arr.join('</li><li>') + '</li></ul>';

前言 这问题着实让人苦不堪言,有必要把它记下了. @JsonBackReference [亲测有效] 1.使用注解@JsonBackReference标记在有关联关系的实体属性上 2.仅导入此注解类有效:com.fasterxml.jackson.annotation.JsonBackReference; 注:测试过程中,自身项目中分别存在@JsonBackReference.@JsonIgnore 两类注解类,均是导入 com.fasterxml.jackson.annotation包才生效,

聊什么 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化! 什么是JOIN 在<Apache F