Google Analytics 无处不在，对于大多数营销功能的统计报告至关重要。作为加入 ClickHouse 之前没有营销分析经验并发现自己定期以博客形式贡献内容的人，我长期以来一直认为 Google Analytics (GA4) 提供了一种快速、无缝的方式来衡量网站。因此，当我们负责报告我们内容策略的成功情况并确保我们制作的内容与您（我们的用户）相关时，GA4 似乎是一个明显的起点。
由于我日常在mac OS 和ubuntu上进行开发，安装Navicat有点麻烦，，，而Navicat是我比较喜欢的图形化界面，因此在纠结一阵之后决定，，就用命令行搞了吧，，也有优势的，你看我这不是记住好多命令了嘛。
接上节继续，今天学习Flink中状态的使用。数据处理的过程中，对当前数据的处理，有时候要依赖前一条数据的值，这种被称为“有状态”的计算。
•大家之前了解到的这个计算方式可能是从库 I/O 线程读取的主库 binlog event 时间戳与 SQL 线程正在执行的 binlog event 的时间戳之间的时间差
HBase中 RowKey 用来唯一标识一行记录。在 HBase 中检索数据有以下三种方式：
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。
一段 binlog 如上图，为什么这个 BEGIN 执行了 5 秒，是数据库卡了还是统计错了？
对于Flink来说，Watermark是个很难绕过去的概念。本文将从整体的思路上来说，运用感性直觉的思考来帮大家梳理Watermark概念。
雪花算法这一在分布式架构中很常见的玩意，但一般也不需要怎么去深入了解，一方面一般个人项目用不到分布式之类的大型架构，另一方面，就算要用到，市面上很多ID生成器也帮我们完成了这项工作。不过出于学习，本文也简单来介绍一下它的实现和原理。
最近有接到一个咨询，腾讯云数据库 MySQL 的只读实例出现了同步延迟，但是监控的延迟时间显示为 0，而且延迟的 binlog 距离非 0，且数值越来越大。临时解决之后，仔细想了一想，Seconds_Behind_Master 虽然计算方式有点坑，但是出现这么“巨大”的误差还是挺奇怪的，复习一下计算方式的同时，也顺便记录一下对这个问题的研究。
当用户在浏览器中与网页进行交互时，会触发许多用户输入事件，这些事件会触发浏览器的渲染过程。
Mysql数据库软件是一个客户端或服务器系统，其中包括：支持各种客户端程序和库的多线程SQL服务器、不同的后端、广泛的应用程序编程接口和管理工具。
1.Flink 三种Join的代码测试 1.1 数据源 1.2 join 1.3 intervalJoin 1.3.1 intervalJoin API用法 1.3.2 intervalJoin SQL用法 1.4 coGroup
以下是我们如何确保我们不断发展的Gojek生态系统对我们的客户、司机伙伴和商户伙伴是安全的。 在Gojek，我们不断寻求创新的解决方案，以解决我们不断变化的挑战，为我们的客户、司机伙伴、商户伙伴和我们的整个生态系统保持平台安全。 ClickHouse正是用于这一目的。 它是我们最近部署的技术之一，以打击我们平台上的欺诈者。在这篇文章中，我们旨在描述我们采用ClickHouse的方法，涵盖以下主题。 使用ClickHouse的一个简化用例 为ClickHouse建立一个数据管道 我们的生产设置 ◆ 我们正
日常工作中，我们经常会和主从复制架构打交道，现在一般的公司线上很少出现单点实例的裸奔情况，因为单点实例极易出现故障，而在实例运行的过程中，我们很难做到一直对实例进行备份。主从复制完美的解决了上面这个问题，而在主从复制的过程中，最常见的事情就是需要统计从库落后主库的时间，一般情况下，我们是需要主从的落后时间越小越好，因为小的数字意味着从库的数据和主库的数据基本保持一致。当然，在某些情况下，我们也会人为的设置这个延迟时间，举例子就是在一些高危操作之前，我们害怕出现一些误操作，这个时候我们往往设置主从的延迟时间，这样即使主库上进行了误操作，例如删除了表，由于主从库之间延迟时间的存在，我们的从库可以避免这个问题，从而保障数据的安全性。
MongoDB从3.6开始推出了Change Stream功能，提供实时的增量数据流功能，为同步、分析、监控、推送等多种场景使用带来福音。4.0中引入的混合逻辑时钟，可以支持分片集群在不关闭balancer的情况下，吐出的增量数据在即使发生move chunk发生的情况下，还能够保证数据的因果一致性。不但如此，随着4.0.7开始推出的High Water Mark功能，使得返回的change stream cursor包括Post Batch Resume Token，更好的解决Change Stream中ResumeToken推进的问题。关于Change Stream的功能解读，网上可以找到比较多的资料，比如张友东的这篇解读介绍了Change Stream与oplog拉取的对比以及基本的使用。本文将主要侧重从内核源码层面进行解读，主要介绍分片集群版下Change Stream在mongos和mongod上都执行了哪些操作。此外，由于4.0开始MongoDB使用了混合逻辑时钟，从而保证了move chunk的因果一致性，所以本文还会先简单介绍一下MongoDB中混合逻辑时钟的原理。
Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境（IDE），为开发者提供了一个永不间断的云端工作站。用户在使用 Cloud Studio 时无需安装，随时随地打开浏览器就能在线编程。 Cloud Studio 作为在线 IDE，包含代码高亮、自动补全、Git 集成、终端等 IDE 的基础功能，同时支持实时调试、插件扩展等，可以帮助开发者快速完成各种应用的开发、编译与部署工作。 所以，本次开发蛋仔派对兑换码工具优先采用在线IDE-Cloud Studio，让我们随着本项目对Cloud Studio进行探索吧~
本文是关于如何在实时分析中使用云原生应用程序对股票数据进行连续 SQL 操作的教程。
MySQL 的二进制日志（binlog）有三种不同的格式，通常被称为 binlog 模式。这三种模式分别是 Statement 模式、Row 模式和Mixed 模式。
filter 是整个mysql 日志处理的核心部分，就是通过它来抓取信息赋给各个filed
一直以来 MySQL 复制延迟观测是不完善的，既无法观测到真实的主从延迟，也无法支持复杂的复制拓扑环境，常用的 second_behind_master 指标更多是判断是否存在回放延迟，以及趋势变化。你无法直观的观测到事务精确的延迟情况，因为 slave 无法获知事务在 master 上的提交时间。
构建网络应用的过程中，我们经常需要与服务器进行持续的通讯以保持双方信息的同步。通常这种持久通讯在不刷新页面的情况下进行，消耗一定的内存资源常驻后台，并且对于用户不可见。本文将简要介绍Web通信中常用的四种方式。
原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。本文介绍 Celery 的Lamport 逻辑时钟 & Mingle。
1、一张表，里面有ID自增主键，当insert了17条记录之后，删除了第15,16,17条记录，再把Mysql重启，再insert一条记录，这条记录的ID是18还是15 ? 2、MySQL的技术特
1. Date Filter 插件 ---- 日期过滤器用于分析字段中的日期，然后使用该日期或时间戳作为事件的 logstash 时间戳。 1.1. 配置项 Setting Input type Required Default locale string No No match array No [] tag_on_failure array No ["_dateparsefailure"] target string No "@timestamp" timezone string No No 1.1.
本文介绍了如何利用 MySQL 5.7 的行锁信息表特性，通过解析 binlog，实时监控行锁状态，从而实现对 MySQL 5.7 的行锁的全局统计和优化。
前面文章在谈论分布式唯一ID生成 讲分布式唯一id，这篇文章很实在 的时候，有提到雪花算法，这一次，我们详细点讲解，只讲它。
前面文章在谈论分布式唯一ID生成的时候，有提到雪花算法，这一次，我们详细点讲解，只讲它。
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析。
2、show slave status查看seconds_behind_master值反复在0、500、0、500、0、500之间跳动。
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
datetime 模块提供了更高级别的日期和时间处理功能，允许我们进行日期和时间的算术运算、格式化等。
最近在学习rtmp协议，在看官方文档的时候总是懵懵懂懂，硬生生看了两天，现在基本上了解rtmp协议了，想用自己觉得比较清晰的方式来讲解rtmp协议，希望能够对向我一样的初学者有所帮助。
SkeyeVSS综合安防视频云服务通过接入SkeyeRMS录像服务器实现对系统里的摄像机等设备录像，通过自定义的时间轴组件对录像记录进行加载渲染,播放器回调时间与下面时间轴相互联动，集拖动、点击、缩放、无限加载等于一体的时间轴组件。
对于流式处理，最大的特点是数据上具有时间的属性特征，Flink根据时间产生的不同位置分为三个时间概念：
在流处理中，时间是一个非常核心的概念，是整个系统的基石。比如，我们经常会遇到这样的需求：给定一个时间窗口，比如一个小时，统计时间窗口的内数据指标。那如何界定哪些数据将进入这个窗口呢？在窗口的定义之前，首先需要确定一个应用使用什么样的时间语义。
Flink 水印机制，简而言之，就是在 Flink 使用 Event Time 的情况下，窗口处理事件乱序和事件延迟的一种设计方案。本文从基本的概念入手，来看下 Flink 水印机制的原理和使用方式。
时间戳是一个用于表示某一特定时间点的数值。它通常是从某一固定时间点（通常为 "Unix 纪元"，即 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC）开始计算的秒数。
在谷歌发表了 GFS、BigTable、Google MapReduce 三篇论文后，大数据技术真正有了第一次飞跃，Hadoop 生态系统逐渐发展起来。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中，这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问，分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算，以提高服务的响应速度和可用性。
作者：黄龙，腾讯 CSIG 高级工程师 Flink Watermark 前言 Flink 水印机制，简而言之，就是在 Flink 使用 Event Time 的情况下，窗口处理事件乱序和事件延迟的一种设计方案。本文从基本的概念入手，来看下 Flink 水印机制的原理和使用方式。 Flink 在流应⽤程序中三种 Time 概念 Time 类型备注Processing Time事件被机器处理的系统时间，提供最好的性能和最低的延迟。分支式异步环境下，容易受到事件到达系统的速度，事件在系统内操作流动速度以及中断的影
开发和DBA为了能够实时掌握mysql的运行情况，需要对mysql中执行的sql指令大于1秒的统计出来，并且通过ELK分析，统计，实时查看。通过分析可以让DBA能够优化数据库，能够提升运行速度。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中，这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问，分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算，以提高服务的响应速度和可用性。 常见的分布式ID生成策略： ● UUID（Universally Unique Identifier） ● 雪花算法（Snowflake） ● Redis原子自增 ● 基于数据库的自增主键（有些数据库不支持自增主键） ● 取当前毫秒数 本文主要简单介绍下雪花ID算法（Snowflake）的Python语言的计算方法。
比如event_value是一个json格式的字段，然后想获取里面的id作为单独一列
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