在上一篇文章中介绍了，如何在select语句中使用stream关键字，进行流查询,并且模拟了简单数据结构，有兴趣的同学可以移步去看看( streaming上篇)。本文将会继续扩展这个案例，把calcite和kafka联合起来，将kafka作为数据提供者，并进行SQL查询。
Apache Flink 1.12 Documentation: Table API & SQL
最近，在做项目优化，想将用到的jquery.js、bootstrap.js、angular.js、angular-ui-router.js、validator.js以及require.js做all in one（统一合并为一个文件），已减少http的请求数量。然而，在合并的过程中，报错：
Flink Table/SQL 中对于流表TableSink的定义有三类：AppendStreamTable、RetractStreamTableSink 、UpsertStreamTableSink ，这三类主要区别对应不同的流类型，在我看来可以归纳为两种模式：
在Flink实战系列之自定义RetractStreamTableSink中介绍了如何编写自定义RetractStreamTableSink，Flink 中提供了另外一种可Redo模式的UpsertStreamTableSink，与RetractStreamTableSink不同的是：
最近有人问了浪尖一个flink共享datastream或者临时表会否重复计算的问题。
CustomTag 实际上是一种动态 header，例如可以在 header 中同时使用数据库数据（这个是 bootstrap.header 做不到的） 有以下几种使用方法：
我们可以看到控制台上有对应实时数据输出，查看对应的Icberg HDFS目录，数据写入成功。
表的输出，是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口，可以 支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.c
2019 年 8 月 22 日，Flink 发布了 1.9 版本，社区版本的 Flink 新增 了一个 SQL DDL 的新特性，但是暂时还不支持流式的一些概念的定义，比如说水位。
基于Visual Studio 2015，你可以： 方便的管理前端包，如jQuery, Bootstrap, 或Angular。 自动运行任务，如LESS、JavaScript压缩、JSLint、JavaScript单元测试等。 方便的获得Web开发者生态圈的工具包。 为了实现这些场景，Visual Studio 2015已经内置了一些流行的第三方工具包： Bower：Web包管理器，Bower可以帮你安装前端包，包括JavaScript、CSS类库。对于服务器端包，请通过NuGet包管理。 Grunt a
本文主要展示了 Table API 和 SQL 程序的常见结构，如何创建注册 Table，查询 Table，以及如何输出 Table。
更新了 Android Studio 到 4.2.1 , 打开之前的老项目 , 部分界面是由 Kotlin 开发的 , 进入 Kotlin 开发的界面报错 , 进入 Java 开发的界面正常 ;
Debezium 是一个分布式平台，它将现有的数据库转换为事件流，应用程序消费事件流，就可以知道数据库中的每一个行级更改，并立即做出响应。
一、场景还原 基于 Flink CDC 的 SQL Api 实现实时监听 MySQL 的 binlog 数据发送到 Kafka 二、框架版本 框架 版本 Flink 1.13.2 MySQL 5.7.25 connector-mysql-cdc 2.0.0 三、测试代码 public class CDCWithSqlTest { public static void main(String[] args) { StreamExecutionEnvironment env
用一个接地气的案例来介绍如何实时计算 UV 数据。大家都知道，在 ToC 的互联网公司，UV 是一个很重要的指标，对于老板、商务、运营的及时决策会产生很大的影响，笔者在电商公司，目前主要的工作就是计算 UV、销售等各类实时数据，体验就特别深刻， 因此就用一个简单demo 演示如何用 Flink SQL 消费 Kafka 中的 PV 数据，实时计算出 UV 指标后写入 Hbase。
HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法，预估一个集合中不同数据的个数，也就是我们常说的去重统计，在redis中也存在hyperloglog 类型的结构，能够使用12k的内存，允许误差在0.81%的情况下统计2^64个数据，在这种大数据量情况下能够减少存储空间的消耗，但是前提是允许存在一定的误差。关于HyperLogLog算法原理可以参考这篇文章：https://www.jianshu.com/p/55defda6dcd2里面做了详细的介绍，其算法实现在开源java流式计算库stream-lib提供了其具体实现代码，由于代码比较长就不贴出来(可以后台回复hll ,获取flink使用hll去重的完整代码)。
本文主要研究一下flink StreamOperator的initializeState方法
图片这里不展开zookeeper、kafka安装配置（1）首先需要启动zookeeper和kafka图片（2）定义一个kafka生产者package com.producers;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import com.pojo.Event;import com.pojo.WaterSensor;import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;import org.apache.kafka
集群环境：CDH版本是5.14.0这个版本 但由于spark对应的5.14.0的CDH版本的软件默认的版本是1.6.0同时阉割了SarkSQL，需要重新编译 原因： 因为Cloudera公司认为有了impala就不需要再使用sparkSQL的功能了，同时也是为了推广impala，所以直接阉割掉了sparkSQL的模块。 解决： 使用Apache的版本的spark来进行重新编译
GitOps 是一种使用 Git 作为单一事实来源自动管理和交付 Kubernetes 基础设施和应用程序的方法。它通常利用一些软件代理来检测和协调 Git 中受版本控制的工件与集群中运行的工件之间的任何差异。
单文档界面摘录官方定义如下： 对 Excel 2013 中的单文档界面 (SDI) 进行更改对可编程性具有一定影响。SDI 意味着每个工作簿都将有其自己的顶级应用程序窗口，并将有自己的相应功能区。
在上一篇讲述CEP的文章里，直接使用了自定义Source和Sink，我翻阅了一下以前的文章，似乎没有对这部分进行一个梳理，那么今天我们来就这上次的代码，来说说 Data Source 和 Data Sink吧。
对于用户只需要表达我想要什么,具体处理逻辑交给框架,系统处理,用户无需关心,对于一些非专业的开发人员有了解 sql,并且 sql 相对我们学习 java,c 等语言更简单,学习成本更低,如果跨团队,或者非大数据开发人员,也可以通过 sql 来进行 flink 任务的开发
作为一家数据智能企业，个推在服务垂直行业客户的过程中，会涉及到很多数据实时计算和分析的场景，比如在服务开发者时，需要对App消息推送的下发数、到达数、打开率等后效数据进行实时统计；在服务政府单位时，需要对区域内实时人口进行统计和画像分析。为了更好地支撑大数据业务发展，个推也建设了自己的实时数仓。相比Storm、Spark等实时处理框架，Flink不仅具有高吞吐、低延迟等特性，同时还支持精确一次语义（exactly once）、状态存储等特性，拥有很好的容错机制，且使用门槛低、易上手、开发难度小。因此，个推主要基于Flink SQL来解决大部分的实时作业需求。
云函数是一段运行在云端的代码，无需管理服务器，在开发工具内编写，一键上传部署即可运行后端的代码。
所有基于窗口的操作都需要两个参数，分别为窗口时长以及滑动步长，两者都必须是 StreamContext 的批次间隔的整数倍。
在基于Spring Cloud构建的微服务体系中，服务之间的调用链路会随着系统的演进变得越来越长，这无疑会增加了整个系统的不可靠因素。在并发流量比较高的情况下，由于网络调用之间存在一定的超时时间，链路中的某个服务出现宕机都会大大增加整个调用链路的响应时间，而瞬间的流量洪峰则会导致这条链路上所有服务的可用线程资源被打满，从而造成整体服务的不可用，这也就是我们常说的“雪崩效应”。
作为全球最大的同性社交网站，GitHub上面真的是无奇不有，最近小编在上面逛了逛，发现了一个有趣的项目：thefuck。
int main(int argc, char *argv[]) { #if defined(__linux__) char** envp = environ; while (*envp++ != nullptr) {} Elf_auxv_t* auxv = reinterpret_cast<Elf_auxv_t*>(envp); for (; auxv->a_type != AT_NULL; auxv++) { if (auxv->a_type == AT_SECURE) {
flink与kafka整合是很常见的一种实时处理场景，尤其是kafka 0.11版本以后生产者支持了事务，使得flink与kafka整合能实现完整的端到端的仅一次处理，虽然这样会有checkpoint周期的数据延迟，但是这个仅一次处理也是很诱人的。可见的端到端的使用案例估计就是前段时间oppo的案例分享吧。关注浪尖微信公众号(bigdatatip)输入 oppo 即可获得。
Camtasia studio是一款专门捕捉屏幕影音的工具软件，它能够轻松记录屏幕动作，还有即时播放和编辑压缩的功能。camtasia studio能够录制高质量的视频，加入了全新的视频功能，包括可定制的前奏，外拍等。
TechSmith Camtasia 2022是一款非常专业且功能强大的屏幕录制工具，集屏幕录像机、视频编辑器的功能于一身，能够轻松的录制和创建具有专业外观的视频。这套非常强大的专业录屏与视频创作大型软件套装包含捕获屏幕录制、视频剪辑和编辑、视频录音配音、视频菜单制作、视频剧场和视频播放等系列功能。还可以添加一些独特的效果，例如配上文字解说、声音、音乐、特效等，使每个人都能够做想要创建，编辑和发布视频，小编本次带来 TechSmith Camtasia 2022下载。
在数仓ETL中，事实表和维度表在维度码值之上做join、或者若干表之间进行join做数据打宽十分常见。数仓中的join本质上是以空间换时间，范式降低，以便后续olap数据分析之用。但是看似简单的join操作，一旦在Flink的流式语义中实现，做到实时Join就不是一件轻松的事了！
美团点评技术沙龙由美团点评技术团队主办，每月一期，每期沙龙邀请美团点评及其它互联网公司的技术专家分享来自一线的实践经验，覆盖各主要技术领域。 本次沙龙主要围绕数据库相关的主题，内容包括美团数据库自动化运维系统构建、点评侧MySQL自动化服务平台RDS、美团数据库中间件、和小米高级DBA带来的Redis Cluster的大规模运维实践。 讲师简介 平仲，美团点评高级DBA，现负责美团点评数据库中间件Atlas的开发；主要工作经历从事于数据库内核及中间件开发。 概述 这次分享的主要内容包括6个部分： 第一是我的
会保证每周不低于两篇更新，订阅方式见👉这里，欢迎喜欢我文章的朋友们的订阅支持，激励我产出更多优质文章。 RocksDB 是很多分布式数据库的底层存储，如 TiKV、CRDB、NebulaGraph 等等。在 DataDog 工作的 Artem Krylysov 写了一篇文章（原文链接：https://artem.krylysov.com/blog/2023/04/19/how-rocksdb-works/）来对 RocksDB 做了一个科普，通俗易懂，在这里翻译下分享给大家。
ForkJoinPool是Java并发包java.util.concurrent中的一个类，它提供了一个工作窃取算法的实现，能够高效地处理大量可以被拆分成较小子任务的任务。与传统的ExecutorService不同，ForkJoinPool特别适合于递归或分治算法的场景，在这些场景中，一个大任务可以被拆分成多个小任务并行处理，然后再将结果合并。
前言 最近参加学校比赛，由于业务需求要做一个App，当时心想我不是web开发的吗?App跟我有啥关系？而且之前也没去了解相关的东西，当时很慌啊队友还说上一次某某某三天就出了个App，我..... 怀着
Fork/Join框架继承ExecutorService接口，帮助我们方便利用多处理器的优点。它专为可以递归分解成小块的工作而设计。目标是使用所有可用的处理能力来提高应用程序的性能。
mtail日志处理器是由Google的SRE人员编写的，其采用Apache 2.0许可证，并且使用Go语言。mtail日志处理器专门用于从应用程序日志中提取要导出到时间序列数据库中的指标。mtail日志处理器通过运行“程序”（program）来工作，它定义了日志匹配模式，并且指定了匹配后要创建和操作的指标。Prometheus可以对mtail暴露任何要抓取的指标，也可以配置为将指标发送到collectd、StatsD或Graphite等工具。
Grafna 技术栈推荐客户端，支持收集度量、日志、跟踪和持续性能分析的遥测数据，跟Prometheus、OpenTelemetry、Grafana开源生态系统完全兼容
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比较流行的开源产品有 ELK，Loki。除此之外，个大云厂商都有相应的日志处理服务。
第一步分割任务。首先我们需要有一个fork类来把大任务分割成子任务，有可能子任务还是很大，所以还需要不停的分割，直到分割出的子任务足够小。
录屏软件的鼻祖是techSmith 的喀秋莎（Techsmith Camtasia Studio），视频编辑软件Camtasia 2023发布，十大新功能放出!作为一个自媒体人，每天都要录制编辑视频，选择一个好的视频编辑工具就是大家首先面临的一个难题，选择一个好工具，可以起到事半功倍的效果，大大提高工作效率。视频编辑非常多，今天给大家推荐的是一款功能强大、又容易上手的软件，它就是Camtasia 2023。
Camtasia是一款专业的录屏软件，由TechSmith开发。它旨在帮助用户创建高质量的视频内容，包括演示、培训视频、演讲录像、教程等等。
Camtasia目前最新的版本是2022版，实现了许多功能的升级和优化，使用起来更加流畅方便。
DWD层数据主要存储干净的明细数据，这里针对ODS层“KAFKA-ODS-TOPIC”数据编写代码进行清洗写入对应的Kafka topic和Iceberg-DWD层中。代码功能中有以下几点重要方面：
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