摘要:今天和大家聊聊Flink双流Join问题.这是一个高频面试点,也是工作中常遇到的一种真实场景. 本文分享自华为云社区<万字直通面试:Flink双流JOIN>,作者:大数据兵工厂 . 如何保证Flink双流Join准确性和及时性.除了窗口join还存在哪些实现方式.究竟如何回答才能完全打动面试官呢..你将在本文中找到答案. 1 引子 1.1 数据库SQL中的JOIN 我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作.如下所示的订单查询SQL,通过将订单表的id和订单详情表order_id关联,获取

1. 获取窗口迟到的数据 主要流程就是给迟到的数据打上标签,然后使用相应窗口流的实例调用sideOutputLateData(lateDataTag),从而获得窗口迟到的数据,进而进行相关的计算,具体代码见下 WindowLateDataDemo package cn._51doit.flink.day10; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tup

企业中的日志存放_1 201611/20161112.log.tmp 第二天文件变为20161112.log与20161113.log.tmp 拷贝一份flume-conf.properties.template改名为dir-mem-hdfs.properties 实现监控某一目录,如有新文件产生则上传至hdfs,另外过滤掉新文件中tmp文件 dir-mem-hdfs.properties a1.sources = s1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 # defi

王增涛说OA信息化整合平台系统作为企业管理中最基础的管理软件,已在企业成长道路上存在多年,它的应用开启了智能移动办公的先河,也让企业的办公流程管理更加的便捷.高效.流畅.省时.省力,它的使用不但让企业创建了数字化的办公环境,也让企业的内部沟通流程更加的流畅,OA信息化整合平台系统尤其在信息发布.文档管理.工作流程管理方便发挥了它不可或缺的功效,让企业或者政府事务事半功倍,东正科技的OA信息化整合平台系统不但在企业得到了广泛应用,在众多的政府单位也发货了它的重要使命. 王增涛说OA信息化整合平台系

摘要:在整车企业中,信息系统的BOM是联系CAD.CAPP.PDM和ERP的纽带,按照用途划分产品要经过产品设计,工程设计.工艺制造设计.生产制造4个阶段,相应的在这4个过程中分别产生了名称十分相似但却内容差异很大的物料清单D-BOM.E-BOM,M-BOM.P-BOM,这是四个主要的BOM概念,企业中的BOM并不是独立存在的,需要与物料信息.工艺路线.工作中心等信息相关联,各阶段BOM数据相辅相成. 1 前言 为了提高产品的市场竞争力,越来越多的整车制造及零部件制造企业都实施了PDM(产品数据

[20180713]关于hash join 测试中一个疑问.txt --//上个星期做的测试,链接: http://blog.itpub.net/267265/viewspace-2157424/--//前几天在家里12c上重复测试,才发现自己没注意细节问题. 1.环境:SCOTT@test01p> @ ver1PORT_STRING                    VERSION        BANNER                                         

Memcached简介 Memcached是一个自由开源的,高性能,分布式内存对象缓存系统. Memcached是以LiveJournal旗下Danga Interactive公司的Brad Fitzpatric为首开发的一款软件.现在已成为mixi.hatena.Facebook.Vox.LiveJournal等众多服务中提高Web应用扩展性的重要因素. Memcached是一种基于内存的key-value存储,用来存储小块的任意数据(字符串.对象).这些数据可以是数据库调用.API调用或者是

本月参加了一个ITIL的培训,从培训中了解很多关于企业信息化及系统业务运维的知识和方法论.通过这次培训并结合自己近6年的IT 工作经历,明白了以前很多不明白的道理. 先说说自己经历的几家公司吧,我属于那种跳槽不频繁的那种,工作6年,包括现在这家公司,我只呆过3家公司,这3家公司各有特色. 先说第一家吧,第一家是一家日资的纯软件外包公司,主要是做日本一个大企业的软件外包项目,这家公司的规模虽然不大,员工90%以上 都是中国人,但是管理却是日式的,我进入这家公司时,这家公司在深圳成立还不久,不到一年

在过去的几年中,敏捷开发已经从一个利基概念(利基是指针对企业的优势细分出来的市场,这个市场不大,而且没有得到令人满意的服务.产品推进这个市场,有盈利的基础.)转变为全球许多大公司采用的标准实践. 通过小型.自我管理的团队加速软件开发现已成为一种公认的策略,并且越来越被视为企业创新和竞争力的关键.CMMI研究院的统计报告显示,2018年参加CMMI评估的企业80%以上使用了敏捷.如今,随着公司寻求更多地将敏捷性注入整个组织及其文化中,敏捷技术已经不仅仅应用于软件开发领域.​尽管敏捷越来越流行,但是

大纲:on是在生成连接表的起作用,where是生成连接表之后对连接表再进行过滤 当使用left join时,无论on的条件是否满足,都会返回左表的所有记录,对于满足的条件的记录,两个表对应的记录会连接起来,对于不满足条件的记录,那右表字段全部是null: 当使用right join时,类似,只不过是全部返回右表的所有记录 当使用inner join时,功能与where完全相同. 案例实践: 数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户. 在使用

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/luozhonghua2014/article/details/37672409                   做过ERP的技术人员.非常清楚知道ERP多复杂,多难搞.                   做过ERP的销售人员,非常清楚知道ERP门槛低,专业强.                   以前我有幸进入专做ERP的科技公司,在这家企业我从一个javaproject师一步步走上该ERP

awk最常用以及面试基本都会被问到的实例: A.统计日志中每个URL被访问的次数 cat access.log http://www.etiantian.org/1.html http://post.etiantian.org/1.html http://edu.etiantian.org/1.html http://post.etiantian.org/1.html http://www.etiantian.org/1.html http://edu.etiantian.org/1.html

序言 在看别人的代码时发现一个方法String.join(),因为之前没有见过所以比较好奇. 跟踪源码发现源码很给力,居然有用法示例,以下是源码: /** * Returns a new String composed of copies of the * {@code CharSequence elements} joined together with a copy of * the specified {@code delimiter}. * //这是用法示例 * <blockquote>

笔者在所属分公司的网络改造的网络改造中采用了开源软件作为其网络管理软件,曾经使用时间达2年多,没有出现过问题,其本身具备的主要管理功能完全可以商业的网管软件相媲美,下文将其部署心得和大家一起分享.一.背景本次网络改造原因主要是分公司原有网络是10/100M的布线系统,已使用了10年不但系统老旧而且网络比较换乱,经常IP地址冲突,和掉线故障不断,网络业务也收到影响.此次网络改造有比较详细的方案,可网络改造项目到了后期阶段,由于项目超支造成经费紧张,没有即时采购网管系统,虽然网络上有不少破解的商业网

目录 1.MongoDB是什么? 2.为什么要用MongoDB? 3.主要特性 4.C/S服务模型 5.完善的命令行工具 6.几个shell实操 7.在Java中使用MongoDB 明确MongoDB在企业级应用中充当的角色,为之后的技术选型提供一个可查阅的信息简报. 1.MongoDB是什么? 2.为什么要使用MongoDB? 3.主要特性 4.C/S服务模型 5.完善的命令行工具 6.几个shell实操 7.在Java中使用MongoDB 1.MongoDB是什么? MongoDB是一款为w

一.首先必须熟悉Mysql中有哪些基本的数据库,在mysql中database等价于schema,默认的基本库有四个:mysql,information_schema,performance_schema,sys. 二.sql语句如下:主要是获取某个库的所有表名,然后使用concat组合成一条条语句: select concat( 'alter table ' ,table_name ,' engine=myisam; ') from information_schema.tables twhe

https://github.com/ssg-7max/ssg 目前 ssg内公司内部 spark streaming 处理数据源是kafka 目前遇到最大的问题是,会延迟,例如我们配置1分钟让窗口计算一次,很有可能随着数据量大,我们计算时间会超过1分钟,这样就会导致卡死在哪里,streaming一直累计算出不了结果,而且从监控还看不出有问题,只有从结果监控发现结果出不来. 解决方案:增加kafka的partition配置,配合streaming的线程数,可以加快执行速度 使用createStr

一.SVN基本概念 SVN是Subversion的简称,是一个自由开源的版本控制系统. checkout: 把整个项目源码下载到本地 update: 从服务器上更新代码,使本地达到最新版本 commit: 将本地源码提交到服务器 两种存储方式:BDB.FSFS,一般用后者更安全 二.SVN常用操作 浏览仓库:文件夹内右键-->TortoiseSVN-->Repo-brower 下载全部文件: 文件夹右键-->TortoiseSVN-->checkout-->文件夹出现绿色对勾

package com.streamingjoin import org.apache.flink.api.common.state.{ValueState, ValueStateDescriptor} import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.KeyedCoProcessFunction import org.apache

1:把数据库和备份分别放在二个硬盘上 2:不要相信用户会使用客户端坚持备份数据,比较靠谱的方法是为数据库建立维护计划 3:数据库采用每天完全备份,并且时间一定要选择在用户肯定开机的时候,因为很多用户晚上服务器是关机的.自动删除备份的周期尽量长一点,例如一个月. 4:很多小公司服务器.客户机.上网QQ的机器是同一台, 很容易系统出问题.简单的方法是安装Sd影子系统,一般数据库是不会感染病毒的,但要取得用户的同意,一般都会同意.