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指标统计:基于流计算 Oceanus(Flink) 实现实时 UVPV 统计

2.1 创建私有网络 VPC 私有网络(VPC)是一块在腾讯云上自定义的逻辑隔离网络空间,在构建 Oceanus 集群、Redis 组件等服务时选择的网络建议选择同一个 VPC,网络才能互通。...true, 则遇到缺失字段会报错 设置为 false 则缺失字段设置为 null ); 2、定义 Sink -- UV sink CREATE TABLE `output_uv` (   `userids...SELECT  'conversion_rate' AS conversion_rate, CAST( (((SELECT COUNT(1) FROM input_web_record WHERE record_type...=0)*1.0)/SUM(a.product_id)) as string) FROM (SELECT * FROM input_web_record where record_type = 1) AS...四 总结 通过自建 Kafka 集群采集数据,在流计算 Oceanus (Flink) 中实时进行字段累加、窗口聚合等操作,将加工后的数据存储在云数据库Redis,统计到实时刷新的 UV、PV 等指标。

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    指标统计:基于流计算 Oceanus (Flink) 实现实时UVPV统计

    2.1 创建私有网络 VPC 私有网络(VPC)是一块在腾讯云上自定义的逻辑隔离网络空间,在构建 Oceanus 集群、Redis 组件等服务时选择的网络建议选择同一个 VPC,网络才能互通。...创建完后 Flink 的集群如下: [Oceanus集群] 2.3 创建Redis集群 在 Redis 控制台的【新建实例】页面创建集群,选择与其他组件同一地域,同区域的同一私有网络 VPC,这里还选择同一子网...true, 则遇到缺失字段会报错 设置为 false 则缺失字段设置为 null ); 2、定义 Sink -- UV sink CREATE TABLE `output_uv` ( `userids...COUNT(1) FROM input_web_record WHERE record_type=0)*1.0)/SUM(a.product_id)) as string) FROM (SELECT...4 总结 通过自建 Kafka 集群采集数据,在流计算 Oceanus (Flink) 中实时进行字段累加、窗口聚合等操作,将加工后的数据存储在云数据库Redis,统计到实时刷新的 UV、PV

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    指标统计:基于流计算 Oceanus(Flink) 实现实时 UVPV 统计

    2.1 创建私有网络 VPC 私有网络(VPC)是一块在腾讯云上自定义的逻辑隔离网络空间,在构建 Oceanus 集群、Redis 组件等服务时选择的网络建议选择同一个 VPC,网络才能互通。...true, 则遇到缺失字段会报错 设置为 false 则缺失字段设置为 null ); 2、定义 Sink -- UV sink CREATE TABLE `output_uv` (   `userids...COUNT(1) FROM input_web_record WHERE record_type=0)*1.0)/SUM(a.product_id)) as string) FROM (SELECT.../redis#/)登录进行查询: userids: 存储 UV pagevisits: 存储 PV conversion_rate: 存储转化率,即购买商品次数/总页面点击量。...四 总结 通过自建 Kafka 集群采集数据,在流计算 Oceanus (Flink) 中实时进行字段累加、窗口聚合等操作,将加工后的数据存储在云数据库Redis,统计到实时刷新的 UV、PV 等指标。

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    指标统计:基于流计算Oceanus(Flink) 实现实时UVPV统计

    (一)创建私有网络VPC 私有网络(VPC)是一块在腾讯云上自定义的逻辑隔离网络空间,在构建Oceanus集群、Redis组件等服务时选择的网络建议选择同一个VPC,网络才能互通。...true, 则遇到缺失字段会报错 设置为 false 则缺失字段设置为 null); 定义Sink -- UV sinkCREATE...output_uv SELECT 'userids' AS `userids`,CAST(user_id AS string) AS user_id FROM input_web_record ;...(1) FROM input_web_record WHERE record_type=0)*1.0)/SUM(a.product_id)) as string) FROM (SELECT * FROM...四、总结 通过自建Kafka集群采集数据,在流计算Oceanus (Flink) 中实时进行字段累加、窗口聚合等操作,将加工后的数据存储在云数据库Redis,统计到实时刷新的UV、PV等指标。

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    关于mysql的join

    ,因为只有100条消息,所以只需要一次性查出100条即可) join查询在1.4-4秒之间,而分开查询也在1.5-3.4秒之间,也没有更快 原理解析: 在mysql 查询关联中,有以下几种关联形式:...万,每次查少量数据/每次查大量数据 在关联需求中,影响速度的因素为: 1:查询数据量,数据量越大,传输带宽越大,则越慢,本文使用的是内网环境,可极大避免此问题 2:查询索引,命中索引并使用索引之后速度则快...: 每次查询1000条数据,1对1关联, 主要是数据量大 关系到了 第1点,第4点的说明,由于分开查询节省了数据组装流程,所以加快了查询速度,所以比join方式查询更快 如果使用php进行数据组装,速度则跟...该案例 由于查询数据量并不大, user_list表字段数据并不多(如果字段数多,也会影响),一条数据大头在article_list中 同时因为分开查询,将增加一次查询次数, 关系到了第3点的说明 所以导致分开查询比...1:join如果逻辑太多,代码将非常难懂 2:join如果太多,对于这条sql 的索引优化将会变得更难 3:join的sql复杂,可读性差,同时由于sql复杂,很难被mysql缓存 4:分开查询的sql

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    GraphQL-Calculator 开源:基于指令和表达式实现查询的动态计算

    ,例如过滤掉商品列表中在售状态为 false 的商品,将商品按照销量进行排序; 参数处理:对参数列表进行过滤,例如过滤掉 itemIdList 中为 0 的 itemId;对参数进行转换,例如将 Redis...的 key 前缀拼接到 itemId 前边、作为请求 Redis 数据源的 key; 数据编排依赖:类似于 MySQL 中的子查询,将一个字段的解析结果作为另一个字段的获取参数; 控制流:通过请求变量判断是否请求指定的字段...如果仅仅是用 GraphQL 来僵硬地获取数据,则做法为: 通过第一次查询queryItemInfo获取商品基本信息; 解析queryItemInfo查询结果,获取商品列表中的卖家 id 列表; 使用第...中的子查询,如果依赖逻辑合理,任何字段的获取结果都应当可以作为请求其他字段的参数。...对 source 进行转换的表达式,如果被注解的字段在列表中、则每个元素都会被该表达式转换。

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    高质量SQL书写的30条建议

    前言 本文将结合实例demo,阐述30条有关于优化SQL的建议,多数是实际开发中总结出来的,希望对大家有帮助。 1、查询SQL尽量不要使用select *,而是select具体字段。...只保留两张表中完全匹配的结果集 left join 在两张表进行连接查询时,会返回左表所有的行,即使在右表中没有匹配的记录。...right join 在两张表进行连接查询时,会返回右表所有的行,即使在左表中没有匹配的记录。...即mysql优化原则,就是小表驱动大表,小的数据集驱动大的数据集,从而让性能更优。...因此,我们要选择最外层循环小的,也就是,如果B的数据量小于A,适合使用in,如果B的数据量大于A,即适合选择exist。

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    高质量SQL书写的30条建议

    前言 本文将结合实例demo,阐述30条有关于优化SQL的建议,多数是实际开发中总结出来的,希望对大家有帮助。 1、查询SQL尽量不要使用select *,而是select具体字段。...只保留两张表中完全匹配的结果集 left join 在两张表进行连接查询时,会返回左表所有的行,即使在右表中没有匹配的记录。...right join 在两张表进行连接查询时,会返回右表所有的行,即使在左表中没有匹配的记录。...即mysql优化原则,就是小表驱动大表,小的数据集驱动大的数据集,从而让性能更优。...因此,我们要选择最外层循环小的,也就是,如果B的数据量小于A,适合使用in,如果B的数据量大于A,即适合选择exist。

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    记一次大批量物理删除数据

    1.定位目标数据 表中主要字段包括user_id,status,init_time,分别表示闹钟所属的用户id、闹钟状态、闹钟初始化时间。...select user_id from clocks where user_id > 0 order by user_id group by user_id limit 500; select user_id...from clocks where user_id > 500 order by user_id group by user_id limit 500; select user_id from clocks...通过以上的思考,多线程删除也可以很简单地实现,在文章的后面我会给出实现代码。 3.集群中单点执行任务 应用部署在集群中,但是我们需求的任务只需要一台机器执行即可。...4.在哪里触发任务 分析了如何定位以及删除数据,那我们如何触发任务的执行呢?这里我在配置文件中设置了一个开关,用来标识本次启动是否需要执行删除任务。

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    mybatis中foreach collection三种用法

    index:在list和数组中,index是元素的序号,在map中,index是元素的key,该参数可选 open:foreach代码的开始符号,一般是(和close=")"合用。...该参数可选 separator:元素之间的分隔符,例如在in()的时候,separator=","会自动在元素中间用“,“隔开,避免手动输入逗号导致sql错误,如in(1,2,)这样。该参数可选。...当然在作为入参时可以使用@Param("keyName")来设置键,设置keyName后,list和array将会失效。除了入参这种情况外,还有一种作为参数对象的某个字段的时候。...> 0x02: 传入的参数为Array 对应的Dao中的Mapper文件是: public List selectByIds(int[] userIds); xml文件代码片段: select...")"> #{item} select> Map的时候需要注意的是:collection的值ids是存储在map中的key,比如

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    Flink教程-使用sql将流式数据写入文件系统

    分区的提交主要依赖于触发器和提交的策略: 触发器:即什么时候触发分区的提交, 提交策略:也就是分区写完之后我们做什么,目前系统提供了两种内置策略:1.往分区目录写一个空SUCCESS文件;2.更新元数据...和 partition-time,如果选择了process-time,则当系统时间大于processtime的时候触发提交,如果选择了partition-time,则需要先从分区字段里面抽取分区时间的开始时间...sink.partition-commit.delay:一旦这个数值设置不为0,则在process-time情况下,当系统时间大于分区创建时间加上delay延迟,会触发分区提交;如果是在partition-time...custom的话,这里指定相应的class sink.partition-commit.success-file.name null string 如果上述选择的是success-file,这里可以指定写入的文件名...[(int) (Math.random() * (userids.length - 1))]; UserInfo userInfo = new UserInfo(); userInfo.setUserId

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    基于iView的列表组件封装

    封装的好处多多,代码便于维护、减少代码量、减少BUG 前台封装以前没有尝试过,这回试试,哈哈 目录 1、列表组件封装 2、树组件封装 3、下拉框组件封装 4、上传组件封装 列表组件的API 属性 说明...类型 默认值 url 请求列表数据的地址 必填 String 无 pagingOption 列表底部是否显示分页信息及总数,有两个配置项 showPaging、showTotal Object 显示分页及总数信息...cols 列定义 必填 Array 无 height 列表高度 选填 Number 500 checkBox 是否显示复选框 选填 Boolean 显示 事件 onSelect:选择某一行时触发,返回值是当前行数据...slot toolButtons:列表上方的工具按钮定义 列表组件的封装 1、dataTable.vue文件 table/dataTable.js' Vue.use(WtDataTable) 列表组件的应用(简单) 以系统日志模块举例 syslogPerformance.vue <template

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    助力工业物联网,工业大数据之工单事实指标需求分析【二十】

    1:工单事实指标需求分析 目标:掌握DWB层工单事实指标表的需求分析 路径 step1:目标需求 step2:数据来源 实施 目标需求:基于工单信息统计等待分配工单数量、完成工单数量、处理工单数量、响应时长...--工单类型,1-安装,2-维修,3-巡检 from ciss_service_order; ciss_service_order_device:服务单设备信息表 select id,...2:工单事实指标构建 目标:实现DWB层工单事实指标表的构建 实施 建表 drop table if exists one_make_dwb.fact_worker_order; create table...(case when status = '5' then 1 when status = '6' then 1 else 0 end) alread_complete_num --处理中工单数量...select so.workorder_id, count(sod.id) repair_device_num --服务单表关联设备表:每个工单对应的设备id from

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