在组件开发迭代的过程中，随着使用时间的增加，数据库中的数据量也不断增加，因此数据库查询越来越慢。
单表的数据量如果太大，会影响到读写性能。我们可以使用分库分表来解决单表的性能问题。Oracle的分区表是将一张大表在物理上分成几张较小的表，从逻辑上来看仍然是一张完整的表。这样每次DML操作可以只考虑其中一张分区表。oracle建议单表大小超过2GB时就使用分区表。
Mysql8.0+ 版本支持窗口函数，该类函数也称为分析函数，对于初学者来说，窗口函数特别容易与分组聚合函数混合。两者的不同之处在于，窗口函数的使用，使得每一行数据都生成一个结果。
Apache Kafka 是一个分布式的流处理平台（分布式的基于发布/订阅模式的消息队列【Message Queue】）。
分区是将一个表的数据按照某种方式，比如按照时间上的月份，分成多个较小的，更容易管理的部分，但是逻辑上仍是一个表。我们在此之前已经讲过MySQL分区表的原理，分区有利于管理非常大的表，它采用分而治之的逻辑，便于对数据的管理。本期我们就来进一步了解MySQL分区表，详细看一下MySQL分区表类型究竟有几个？
Apache Paimon (incubating) 是一项流式数据湖存储技术，可以为用户提供高吞吐、低延迟的数据摄入、流式订阅以及实时查询能力。
键值对 RDD 通常用来进行聚合计算。我们一般要先通过一些初始 ETL(抽取、转化、装载)操作来将数据转化为键值对形式。键值对 RDD 提供了一些新的操作接口(比如统计每个产品的评论,将数据中键相同的分为一组,将两个不同的 RDD 进行分组合并等)。
我们现在从讨论编程模型和 API 转向实现它们的系统。模型和 API 允许用户描述他们想要计算的内容。在规模上准确地运行计算需要一个系统——通常是一个分布式系统。
流数据处理正处于蓬勃发展中，可以提供更实时的数据以实现更好的数据洞察，同时从数据中进行分析的流程更加简化。在现实世界中数据生产是一个连续不断的过程(例如，Web服务器日志，移动应用程序中的用户活跃，数据库事务或者传感器读取的数据)。正如其他人所指出的，到目前为止，大部分数据架构都是建立在数据是有限的、静态的这样的基本假设之上。为了缩减连续数据生产和旧”批处理”系统局限性之间的这一根本差距，引入了复杂而脆弱(fragile)的端到端管道。现代流处理技术通过以现实世界事件产生的形式对数据进行建模和处理，从而减轻了对复杂解决方案的依赖。
Apache Hudi依赖 HDFS 做底层的存储，所以可以支撑非常大规模的数据存储。同时基于下面两个原语，Hudi可以解决流批一体的存储问题。
文件 ls -rtl # 按时间倒叙列出所有目录和文件 ll -rt touch file # 创建空白文件 rm -rf dirname # 不提示删除非空目录(-r:递归删除 -f强制) dos2unix # windows文本转linux文本 u
一，抽象层次 Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。 1，stateful streaming 最底层。它通过Process Function嵌入到DataStream API中。它允
参考教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/296250333 安装原理：通过机型欺骗解除macbook机型限制，让不被支持的老电脑也能安装macos11. 卡不卡？当然卡...，整体流畅度比macos10.15强很多，但也仅推荐作为尝鲜使用，作为生产力工具，18年之前的苹果设备一律推荐macos10.13，又流畅又冷静。
flatMap(func) 与 map 类似，但每一个输入的 item 会被映射成 0 个或多个输出的 items（ func 返回类型需要为 Seq）。
对大数据集或非常高吞吐量，仅复制还不够，还需将数据拆分成为分区（partitions），也称分片（sharding）1。
近日，由斯坦福大学、霍华德·休斯医学研究所(HHMI)、布朗大学等机构的科研人员联合研究，该研究首次从脑电信号中解码手写字母的动作，使瘫痪人士意念中的写字动作可以实时转换成屏幕上的文字。
Eolink 不断为开发者带来最强的 API 产品功能，快速提升的产品体验,一起来看看有具体有哪些倍受开发者关注的更新吧～
表在存储时，可以进行分区操作，将数据按分区键的列值存储在表目录的子目录中，子目录名=“分区键=键值”。
作者：dcguo 使用 sql 做数仓开发有一段时间了，现做一下梳理复盘，主要内容包括 sql 语法、特性、函数、优化、特殊业务表实现等。 mysql 数据结构 常用 innodb 存储为 B+ 树 特点 多路平衡树，m 个子树中间节点就包含 m 个元素，一个中间节点是一个 page(磁盘页) 默认 16 kb； 子节点保存了全部得元素，父节点得元素是子节点的最大或者最小元素，而且依然是有序得； 节点元素有序，叶子节点双向有序，便于排序和范围查询。 优势 平衡查找树，logn 级别 crud； 单一节点比二
为了帮助设计和实现批量处理系统，基本的批量应用是通过块和模式来构建的，同时也应该能够为程序开发人员和设计人员提供结构的样例和基础的批量处理程序。
高并发下数据库的一种优化方案：读写分离。就是一老主从复制的技术使得数据库实现数据复制多份，增加抵抗大量并发的得写能力。提升数据库的查询性能。以提高数据的安全性，
一：概要模式 1：简介 概要设计模式更接近简单的MR应用，因为基于键将数据分组是MR范型的核心功能，所有的键将被分组汇入reducer中 本章涉及的概要模式有数值概要（numerical summarization），倒排索引（inverted index），计数器计数（counting with counter）2：概要设计模式包含 2.1：关于Combiner和paritioner combiner：reducer之前调用reducer函数，对数据进行聚合，极大的减少通过网络传输到reduce
Linux是一种基于UNIX的操作系统，最初是由Linus Torvalds引入的。它基于Linux内核，可以运行在由Intel，MIPS，HP，IBM，SPARC和Motorola制造的不同硬件平台上。Linux中另一个受欢迎的元素是它的吉祥物，一个名叫Tux的企鹅形象。
在企业领域,有很多应用和系统需要在生产环境中使用批处理来执行大量的业务操作.批处理业务需要自动地对海量数据信息进行各种复杂的业务逻辑处理,同时具备极高的效率,不需要人工干预.执行这种操作通常根据时间事件(如月末统计,通知或信件),或者定期处理那些业务规则超级复杂,数据量非常庞大的业务,(如保险赔款确定,利率调整),也可能是从内部/外部系统抓取到的各种数据,通常需要格式化、数据校验、并通过事务的方式处理到自己的数据库中.企业中每天通过批处理执行的事务多达数十亿.
Mac 系统一向以提供高效的工作环境著称，iOS、Android和服务端程序员都可以轻松的在Mac上搭建舒适的开发环境。笔者主要从事iOS开发，一般在macbook上工作，以下是这些年累积下来的一些提升工作效率的方式，和大家分享。
Kafka是一个开源的高吞吐量的分布式消息中间件，对比于其他 1) 缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。
前言 Visual Studio Code is a lightweight but powerful source code editor which runs on your desktop a
我该为我的物理服务器分配多少虚拟CPU给虚机才合理，分配比1:1，2:1，听说还可以到8:1？
消息在系统中传输所需的时间对 Apache Kafka® 等分布式系统的性能起着重要作用。 在 Kafka 中，生产者的延迟通常定义为客户端生成的消息被 Kafka 确认所需的时间。 正如一句老话所说，时间就是金钱，为了让系统运行得更快，最好尽可能减少延迟。 当生产者能够更快地发送消息时，整个系统都会受益。
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Kafka被广泛认为是一种强大的消息总线，可以可靠地传递事件流，是流式处理系统的理想数据来源。流式处理系统通常是指一种处理实时数据流的计算系统，能够对数据进行实时的处理和分析，并根据需要进行相应的响应和操作。与传统的批处理系统不同，流式处理系统能够在数据到达时立即进行处理，这使得它们特别适合需要实时响应的应用程序，例如实时监控和警报、实时推荐、实时广告投放等。
1）Flink 是标准的实时处理引擎，基于事件驱动。而 Spark Streaming 是微批（Micro-Batch）的模型;
时间和窗口一直是Flink在流处理领域的一个王牌武器，也是Flink的理论基石。在Flink中，时间和窗口分别代表着“时间语义”和“时间窗口”两个概念。之前我们学习了关于数据映射（map操作）、过滤（filter操作）、分组（keyBy操作）、归约聚合（reduce操作）等各类操作，Flink的功能在我们看来已经很丰富了，那么时间窗口和时间语义又是为何而生？又帮助我们解决了什么问题呢？
Mac 系统一向以提供高效的工作环境著称，iOS、Android和服务端程序员都可以轻松的在Mac上搭建舒适的开发环境。
1) 缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。
（1）默认使用的实现类是：TextInputFormat （2）TextInputFormat的功能逻辑是：一次读一行文本，然后将该行的起始偏移量作为key，行内容作为value返回。 （3）KeyValueTextInputFormat每一行均为一条记录，被分隔符分割为key，value。默认分隔符是tab(\t)。 （4）NlinelnputFormat按照指定的行数N来划分切片。 （5）CombineTextlnputFormat可以把多个小文件合并成一个切片处理，提高处理效率。 （6）用户还可以自定义InputFormat。
Apache Hudi(简称：Hudi)允许您在现有的hadoop兼容存储之上存储大量数据，同时提供两种原语，使得除了经典的批处理之外，还可以在数据湖上进行流处理。
在流处理之中，当输入是文件时，第一个处理步骤通常是将其解析为一连串的记录。在流处理之中，记录通常被称为事件，每个事件都是一个小的、独立的、不可变的对象，通常每个事件包含一个时间戳，表明事件产生的时间。 在流处理之中，事件由生产者产生，然后可能由多个对应消费者，相关的事件通常被分组到同一个主题之中。
2)，分组消费，同一个分组内所有消费者消费一份完整的数据，此时一个分区数据只能被一个消费者消费，而一个消费者可以消费多个分区数据
在我们之前的文章中，我们讨论了多模式索引[1]的设计，这是一种用于Lakehouse架构的无服务器和高性能索引子系统，以提高查询和写入性能。在这篇博客中，我们讨论了构建如此强大的索引所需的机制，异步索引机制的设计，类似于 PostgreSQL[2] 和 MySQL[3] 等流行的数据库系统，它支持索引构建而不会阻塞写入。
OLAP作为一个我们重度依赖的组件，它的优化也是我们在实际工作和面试中经常遇到的问题。
摘要：本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成，由美团点评数据系统研发工程师黄伟伦老师分享。主要内容如下：
Hudi的核心是维护表上在不同的即时时间（instants）\执行的所有操作的时间轴（timeline）\，这有助于提供表的即时视图，同时还有效地支持按到达顺序检索数据。一个instant由以下三个部分组成：
一，fink支持的时间 Flink的流式应用支持不同的时间观。 1，处理时间 处理时间是指执行相应操作的机器的系统时间。 当流程序采用处理时间运行时，所有基于时间的操作（如时间窗口）将使用运行各自运算符的机器的系统时钟。例如，每小时处理时间窗口将包括在系统时钟显示一个小时的时间之间到达特定操作之间的所有记录。 处理时间是最简单的时间概念，不需要流和机器之间的协调。它提供最好的性能和最低的延迟。然而，在分布式和异步环境中，处理时间不能提供决定论，因为它易受记录到达系统（例如从消息队列）到达的速度的影响，也与记
PySpark RDD 转换操作(Transformation) 是惰性求值，用于将一个 RDD 转换/更新为另一个。由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系（依赖图）。
因为除了 家庭版 以外的版本，例如专业版/企业版都带有用户组管理功能，直接通过“Win + R”组合键调出运行窗口，再输入“lusrmgr.msc”打开用户组管理功能，可直接右键对应用户，修改其密码策略为永不过期即可。
Flink 为流处理和批处理分别提供了 DataStream API 和 DataSet API。正是这种高层的抽象和 flunent API 极大地便利了用户编写大数据应用。不过很多初学者在看到官方文档中那一大坨的转换时，常常会蒙了圈，文档中那些只言片语也很难讲清它们之间的关系。所以本文将介绍几种关键的数据流类型，它们之间是如何通过转换关联起来的。下图展示了 Flink 中目前支持的主要几种流的类型，以及它们之间的转换关系。
当表中的数据量不断增大时，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应该考虑对表进行分区。当对表进行分区后，在逻辑上，表仍然是一张完整的表，只是将表中的数据在物理上可能存放到多个表空间或物理文件上。当查询数据时，不至于每次都扫描整张表。Oracle可以将大表或索引分成若干个更小、更方便管理的部分，每一部分称为一个分区，这样的表称为分区表。SQL语句使用分区表比全表能提供更好的数据处理与访问的性能。即使某些分区不可用，其它分区仍然可用，这叫做分区独立性。
HBase 中的行按行键按顺序排序。这种设计优化了扫描（scan），允许您将相关的行或彼此靠近的行一起读取。但是，设计不佳的行键是 hotspotting 的常见来源。当大量客户端通信针对群集中的一个节点或仅少数几个节点时，会发生 Hotspotting。此通信量可能表示读取、写入或其他操作。通信量压倒负责托管该区域的单个机器，从而导致性能下降并可能导致区域不可用性。这也会对由同一台区域服务器托管的其他区域产生不利影响，因为该主机无法为请求的负载提供服务。设计数据访问模式以使群集得到充分和均匀利用非常重要。
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