无论在 OLAP 还是 OLTP 领域,Join 都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的 SQL 语句.对于离线计算而言,经过数据库领域多年的积累,Join 语义以及实现已经十分成熟,然而对于近年来刚兴起的 Streaming SQL 来说 Join 却处于刚起步的状态. 其中最为关键的问题在于 Join 的实现依赖于缓存整个数据集,而 Streaming SQL Join 的对象却是无限的数据流,内存压力和计算效率在长期运行来说都是不可避免的问题.下文将结合 SQL 的发展解析 Flink S

1. Flink表接受是基于dataset.datastream的:首先需要注册一个dataset,然后通过sql去查询这个dataset,返回的即使基于dataset查询结果,这个查询结构就是Flink的表:除此之外,FLink支持很多外部的数据源,比如Csv文件等都可以映射到表操作: 2. Flink的流计算,基于窗口的流计算,里面会有很多操作,比如聚合,join,注意,这些操作计算的对象都是窗口,是累积的多个窗口进行了:这个和spark的parittion(分区)很类似(当然Flink也有

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

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651749037&idx=1&sn=4a448647b3dae50779bc9ec0e9c10275&chksm=bd12a3e08a652af6ed8b305b0523716e08a81cf99296425cdaf2bbee1e9d8a6aca06c81cdcc1&scene=21#wechat_redirect 总第291篇 2018年 第83篇 引言

最近flink真是风生水起,但是浪院长看来这不过是阿里错过了创造spark影响力之后,想要在flink领域创建绝对的影响力.但是,不可否认flink在实时领域确实目前来看独树一帜,当然也有它不适合的地方,比如今天要推荐的第一个基于flink开发的项目,流表和维表的join,还有很多地方还是用spark streaming更合适,但是整体的流处理而言flink确实很优秀,虽然目前测出了一些bug,后面会发文说明一下flink开发时候常见的坑和已有的自身bug.接下来转入正题. flinkStrea

随着Flink 1.10的发布,对SQL的支持也非常强大.Flink 还提供了 MySql, Hive,ES, Kafka等连接器Connector,所以使用起来非常方便. 接下来咱们针对构建流式SQL应用文章的梗概如下: 1. 搭建流式SQL应用所需要的环境准备. 2. 构建一个按每小时进行统计购买量的应用. 3. 构建每天以10分钟的粒度进行统计应用. 4. 构建按分类进行排行,取出想要的结果应用. 1. 搭建流式应用所需要的环境准备 Kafka,用于将数据写入到Kafka中,然后Flink

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

前言 Flink 是流式的.实时的 计算引擎 上面一句话就有两个概念,一个是流式,一个是实时. 流式:就是数据源源不断的流进来,也就是数据没有边界,但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行,所以这里面就有一个问题,边界怎么确定? 无非就两种方式,根据时间段或者数据量进行确定,根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界,根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界,Flink 中就是这么划分边界的,本文会详细讲解. 实时:就是数据发送过来之后立马就进行相关的计算,然后将结果输出.这里的计算有两种:

从这里开始将要进行Java数据结构的相关讲解,Are you ready?Let's go~~ java中的数据结构模型可以分为一下几部分: 1.线性结构 2.树形结构 3.图形或者网状结构 接下来的几章,我们将会分别讲解这几种数据结构,主要也是通过Java代码的方式来讲解相应的数据结构. 今天要讲解的是:Java线性结构 Java数据结构之线性结构 说到线性结构的话,我们可以根据其实现方式分为三类: 1)顺序结构的线性表 2)链式结构的线性表 3)栈和队列的线性表 1.顺序结构的线性表    

原文:走向DBA[MSSQL篇] 针对大表 设计高效的存储过程[原理篇] 附最差性能sql语句进化过程客串 测试的结果在此处 本篇详解一下原理 设计背景 由于历史原因,线上库环境数据量及其庞大,很多千万级以上甚至过亿的表.目标是让N张互相关联的表 按照一张源表为基表,数据搬移归档 这里我们举例N为50 每张表数据5000W 最差性能sql进化客串 2表KeyName 字段意义 名称等相同 从bug01 表中取出前500条不在bug02 表中的数据 最差性能: SELECT TOP 500 a.K

应用程序后在那个的数据大致有四种基本的逻辑结构: 集合:数据元素之间只有"同属于一个集合"的关系 线性结构:数据元素之间存在一个对一个的关系 树形结构:数据元素之间存在一个对多个关系 图形结构或网状结构:数据元素之间存在多个对多个的关系 对于数据不同的逻辑结构,计算机在物理磁盘上通常有两种屋里存储结构 顺序存储结构 链式存储结构 本篇博文主要讲的是线性结构,而线性结构主要是线性表,非线性结构主要是树和图. 线性表的基本特征: 总存在唯一的第一个数据元素 总存在唯一的最后一个数据元素 除

本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 1.执行计划Graph Flink 通过Stream API (Batch API同理)开发的应用,底层有四层执行计划,我们首先来看Flink的四层执行计划如下图所示. 通过Stream API开发的Flink应用,底层首先转换为StreamGraph,然后再转换为JobGraph,接着转换为Executio

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 2.4字段表达式实例-Java 以下定义两个Java类: public static class WC { public ComplexNestedClass complex; private int count; public int getCount() { return count; } publ

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 2.4字段表达式实例-Java 以下定义两个Java类: public static class WC { public ComplexNestedClass complex; private int count; public int getCount() { return count; } publ

说到线性结构的话,我们可以根据其实现方式分为三类: 1)顺序结构的线性表 2)链式结构的线性表 3)栈和队列的线性表   应用程序后在那个的数据大致有四种基本的逻辑结构: 集合:数据元素之间只有"同属于一个集合"的关系 线性结构:数据元素之间存在一个对一个的关系 树形结构:数据元素之间存在一个对多个关系 图形结构或网状结构:数据元素之间存在多个对多个的关系 对于数据不同的逻辑结构,计算机在物理磁盘上通常有两种存储结构 顺序存储结构 链式存储结构 线性表的基本特征: 总存在唯一的第一个数

仿照arrayList写了一个简化版的线性表,主要为了用来研究arrayList在实现什么操作的情况下比较节省性能,楼主文采很差,直接上代码. import java.util.Arrays; public class SequenceList<T> { private final int DEFAULT_SIZE = 16; // 保存数组的长度 private int capacity; // 定义一个数组用于保存顺序线性表的元素 private Object[] elementData;

目录 List接口 1.1 List接口介绍 1.2 List接口中常用方法 List的子类 2.1 ArrayList集合 2.2 LinkedList集合 Set接口 3.1 Set接口介绍 Set接口子类 4.1 HashSet集合介绍 4.2 HashSet集合存储数据的结构(哈希表) 4.3源码分析 4.4 HashSet存储自定义类型元素 4.5 LinkedHashSet 前言 在之前的博客文章中已经介绍了Collection接口使用,本篇将介绍Collection接口中的子类的用

在做支付订单宽表的场景,需要关联的表比较多而且支付有可能要延迟很久,这种情况下不太适合使用Flink的表Join,想到的另外一种解决方案是消费多个Topic的数据,再根据订单号进行keyBy,再在逻辑中根据不同Topic处理,所以在接收到的消息中最好能够有topic字段,JSONKeyValueDeserializationSchema就完美的解决了这个问题. def getKafkaConsumer(kafkaAddr: String, topicNames: util.ArrayList[S

实现批处理的技术许许多多,从各种关系型数据库的sql处理,到大数据领域的MapReduce,Hive,Spark等等.这些都是处理有限数据流的经典方式.而Flink专注的是无限流处理,那么他是怎么做到批处理的呢? 无限流处理:输入数据没有尽头:数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始,持续不停地进行 另一种处理形式叫作有限流处理,即从某一个时间点开始处理数据,然后在另一个时间点结束.输入数据可能本身是有限的(即输入数据集并不会随着时间增长),也可能出于分析的目的被人为地设定为有限集(即只分析某

一,前言 1.1,概述 ​ 现实生活中,我们常会看到这样的一种集合:IP地址与主机名,身份证号与个人,系统用户名与系统用户对象等,这种一一对应的关系,就叫做映射(K-V).Java提供了专门的集合类用来存放这种对象关系的对象,即java.util.Map接口. Collection中的集合,元素是孤立存在的(理解为单身),向集合中存储元素采用一个个元素的方式存储. Map中的集合,元素是成对存在的(理解为夫妻).每个元素由键与值两部分组成,通过键(K)可以找对所对应的值(V). Collecti

HashSet底层.及存入对象时候如何保持唯一 在JDK1.8之前,哈希表底层采用数组+链表实现,即使用链表处理冲突,同一hash值的链表都存储在一个链表里. 但是当位于一个桶中的元素较多,即hash值相等的元素较多时,通过key值依次查找的效率较低.而JDK1.8中,哈希表存储采用数组+链表+红黑树实现,当链表长度超过阈值(8)时,将链表转换为红黑树,这样大大减少了查找时间. 简单的来说,哈希表是由数组+链表+红黑树(JDK1.8增加了红黑树部分)实现的,如下图所示. 为了更加直观的理解,Ha