作者:吴云涛,腾讯 CSIG 高级工程师导语 | 最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV.PV 指标的统计,并和公司内微视部门的同事交流.然后针对该场景做了简化,并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷. 一 解决方案描述 1.1 概述 本方案结合本地自建 Kafka 集群.腾讯云流计算 Oceanus(Flink).云数据库 Redis 对博客.购物等网站 UV.PV 指标进行实时可视化分析.分析指标包含网站的独立访客数量(UV ).产品的点击量(PV).

转自http://www.cnblogs.com/biwork/p/3328838.html 在 SSIS Data Flow 中有一个 Multicast 组件,它的作用和 Merge, Merge Join 或者 Union All 等合并数据流组件对比起来作用正好相反,非常直观,它可以将一个数据流平行分开成为多个数据流供下游其它 Data Flow 组件使用. 首先描述一下使用 Multicast Task 的几种情形  - 第一种,从同一个数据源中取出一部分数据直接放到 A 表中,一部分

利用GoldenGate,可以获取到变更记录在源端对应的redo日志序号,redo中的地址RBA,如果源端是RAC,还可以拿到源端节点的编号,通过这3个值,可以定位该变更记录的唯一性. 这些信息,在GoldenGate抽取时,可以通过内置函数获取得到,然后写入到trail中,从而在目标端通过token函数从trail得到相关数据,然后插入到目标表中形成唯一键. 如下示例: 源端抽取的配置 TABLE src.table, TOKENS (    redoseq = @GETENV('RECORD

开篇介绍 在 SSIS Data Flow 中有一个 Multicast 组件,它的作用和 Merge, Merge Join 或者 Union All 等合并数据流组件对比起来作用正好相反.非常直观,它可以将一个数据流平行分开成为多个数据流供下游其它 Data Flow 组件使用. 使用 Multicast Task 的几种情形 第一种,从同一个数据源中取出一部分数据直接放到 A 表中,一部分数据直接放到 B 表中.我曾经遇到一个370多列的一个文件,这370列的文件可以分出列数不等的7,8

 insert into a(col1,col2) select top 1 '1','2' from a union select top 1 '3','4' from a    SELECT INTO 和 INSERT INTO SELECT 两种表复制语句详解(SQL数据库和Oracle数据库的区别) SELECT INTO 和 INSERT INTO SELECT 两种表复制语句详解(SQL数据库和Oracle数据库的区别) 我们经常会遇到需要表复制的情况,如将一个table1的数据的部

创建数据仓库的过程中,往往会遇到这样的问题,例如:源表由于业务原因新增了字段,而ETL程序中是按照之前的源表结构进行抽取的,那么如果不重新构建ETL程序,新的指标就不会流入DW,问题如下图所示 创建了一个简单的输入输出 如下图所示,源表中有一个column3字段没有被匹配到 下面我们可以打开sql编辑器,看看该字段的类型,然后在目标表中增加该字段就好了 PS:注意要谨慎点击sql编辑器中的执行按钮,该按钮虽然会自动的给目标表添加对应于源表所需的字段,但是如果之前目标表有 注释内容什么的就会被这个

merge into dbo.ak_SloteCardTimes a using(select RecordID,CardNO,SloteCardTime from dbo.Tb_CardDate b ) c on(a.RecordID=c.RecordID) when matched then update set a.CardNO=c.CardNO ,a.SloteCardTime=c.SloteCardTime when not matched then insert(RecordID,C

SQL> select * from t_source;                                                                                                                                                                                                                              

问题描述: 已知:OGG在同步无主键的表时,OGG会自动设置表的全字段为主键,若目标表字段多于源表,同步过程中replicat进程可以读取insert操作但无法进行update/delete操作,从而导致replicat进程abend. 探究:Oracle12c引入了一个新特性--隐藏字段,若将目标表多的字段隐藏,ogg是否能进行正常同步. 环境准备: 在同一数据库中不同用户下进行ogg同步,源端用户oggs,目标端用户oggt. 源端创建A表结构: SQL>create table oggs.

用SQL分析数据流 越来越多的公司在采用流处理技术,并将现有的批处理应用程序迁移到流处理或者为新的应用设计流处理方案.其中许多应用程序专注于分析流数据.分析的数据流来源广泛,如数据库交易,点击,传感器测量或物联网设备. Apache Flink非常适合流式分析,因为它提供了事件时间语义支持,恰一次的处理,并同时实现了高吞吐和低延迟.由于这些特性,Flink能够近乎实时地从大量输入流计算确切的和确定性的结果,同时在出现故障时提供恰一次处理的语义. Flink的流处理核心API,DataStream

title: Flink流-表概念 date: 2017-12-12 14:48:16 categories: technique tags: Flink Flink Streaming Dynamic Table Streaming Concepts Data Streams上的关系查询 关系型SQL与stream processing对比如下. SQL Stream Processing 有限元组 无限元组 完整数据集上的查询 无法基于所有数据查询 查询会结束 查询不会结束 Material

分享一个远程更新目标库数据的存储过程,适用于更新列名一致,主键为Int类型,可远程链接的数据库. ** 温馨提示:如需转载本文,请注明内容出处.** 本文连接:http://www.cnblogs.com/grom/p/9002943.html USE [Table]--切换到源表,就是数据最新的那个表GO/****** Object: StoredProcedure [dbo].[proc_DataUpdate] Script Date: 2018/5/4 15:08:56 ******/SE

https://mp.weixin.qq.com/s/1h942YAcS6fhO5C43hGX-w 什么是数据异构?简单讲,就是将数据进行异地数据异构存储. 数据异构 服务市场使用 BinLake(京东 MySQL 的 Binlog 日志实时采集.统一分发.消息订阅和监控服务)进行数据异构,即通过订阅 MySQL 的 Binlog 日志,通过接收 JMQ 进行数据异地构建存储. 数据异构主要有两种方式,一种是顺序消费.另一种是并行消费.其中,在进行订单.订购的数据异构时是要求保证严格的顺序性的,

ef的继承映射真的是能搞死人啊...小结一下: 下图中的代码,ResponseTextMessage.ResponseNewsMessage.ResponseMethodMessage等几个类都是ResponseBaseMessage的子类,我要把他们映射到不同的表中,并且用MsgType来区分,并且给他指定固定的值. 这里需要注意的是,每个Map里面都要写 t.ToTable("ResponseBaseMessage");这句,不写就报如标题的这个错. public class Re

针对于已查询出数据结果, 且在程序中执行Sql命令, 而非数据库中的存储过程 INSERT INTO TableName (Column1, Column2, Column3, Column4, Column5)SELECT Value1, Value2, Value3, Value4, Value5WHERE NOT EXISTS (SELECT PrimaryName FROM TableName WHERE PrimaryName = PrimaryValue)

CREATE OR REPLACE PROCEDURE DEAL_SYNC_SCH_CUSTPHONE_NEW AS CURSOR C_CURU IS SELECT * FROM CBS_COS.SCH_CUSTPHONE_TEMP S WHERE S.ID IN (SELECT T.ID FROM CBS_COS.SCH_CUSTPHONE_TEMP T MINUS SELECT C.ID FROM CBS_COS.SCH_CUSTPHONE C); CURSOR C_CUR IS SELEC

错误语句: DELETE from sys_right_menu where right_id  in (SELECT m.right_id from sys_right_menu  mLEFT JOIN sys_right  r on r.right_id=m.right_idWHERE r.right_id is null) 更正后: DELETE from sys_right_menu where right_id  in (SELECT right_id from (SELECT m.r

小结一下,永记心中!几经修改,看见完美曾经遇到的问题或值得注意的地方,就此记录一下,以免再犯开始...******************同源一目标+多表******************针对部分表进行OGG同步的话,可以参考下面的步骤进行操作,正常情况下按顺序执行就差不多了简单操作的话可以按照下面试一下[数据库准备]oracle环境略过首先,源端开启归档.全局附加日志和FORCELOGGING,目标端也开归档了,不知道不开行不行检查开启归档--查看是否开启SQL> archive log l

现代生活中,我们很难不与excel表打交道,excel表有着易学易用的优点,只是当表中数据量很大,我们又需要从其他表册中复制粘贴一些数据(比如身份证号)的时候,我们会越来越倦怠,毕竟我们不是机器,没法长时间做某种重复性的枯燥操作.想象这样一个场景,我们有个几千行的表要填,需要根据姓名输入其对应的身份证号,但之前我们已经做过一个类似的表,同样的一些人的姓名跟身份证号是完整的,那么我们就需要通过一个个查找姓名,然后把身份证号码复制到我们当前要做的表里去. 当我日复一日重复着这些操作的时候,我都很想有

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651749037&idx=1&sn=4a448647b3dae50779bc9ec0e9c10275&chksm=bd12a3e08a652af6ed8b305b0523716e08a81cf99296425cdaf2bbee1e9d8a6aca06c81cdcc1&scene=21#wechat_redirect 总第291篇 2018年 第83篇 引言

通过goldengate,可以实现目标表和源表不同结构之间的实时复制,包括记录源系统所有表的变更操作,供ETL或其它审计系统使用. 记录信息包括表名.操作时间.操作SCN,事务标记,操作类型到一个流水表.用于后续ETL处理过程中的按序处理. 创建日志记录表 create table odi.odi_trans ( id int primary key, tb_name varchar(100), commit_tm timestamp, op_type varchar(50),