1. 维度查询 在上一篇中,我们已经把订单和订单明细表join完,本文将关联订单的其他维度数据,维度关联实际上就是在流中查询存储在 hbase 中的数据表.但是即使通过主键的方式查询,hbase 速度的查询也是不及流之间的 join.外部数据源的查询常常是流式计算的性能瓶颈,所以我们在查询hbase维度数据的基础上做一些优化及封装. phoenix查询封装 phoenix作为hbase的一个上层sql封装,或者叫做皮肤,可以使用标准的sql语法来使用hbase,我们做一些简单的查询hbase的工

接上篇:[翻译]Flink 异步I / O访问外部数据 最近看了大佬的博客,突然想起Async I/O方式是Blink 推给社区的一大重要功能,可以使用异步的方式获取外部数据,想着自己实现以下,项目上用的时候,可以不用现去找了. 最开始想用scala 实现一个读取 hbase数据的demo,参照官网demo: /** * An implementation of the 'AsyncFunction' that sends requests and sets the callback. */ c

使用 RichAsyncFunction 加 CacheBuilder CacheBuilder.newBuilder() //最多存储10000条 .maximumSize(10000) //过期时间为1分钟 .expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS) .build(); public class LRU extends RichAsyncFunction<String,Order> { private static final Logger LOGGER

一.分段维度简介 在客户维度中,最具有分析价值的属性就是各种分类,这些属性的变化范围比较大.对某个个体客户来说,可能的分类属性包括:性别.年龄.民族.职业.收入和状态,例如,新客户.活跃客户.不活跃客户.已流失客户等.在这些分类属性中,有一些能够定义成包含连续值的分段,例如年龄和收入这种数值型的属性,天然就可以分成连续的数值区间,而象状态这种描述性的属性,可能需要用户根据自己的实际业务仔细定义,通常定义的根据是某种可度量的数值.        组织还可能使用为其客户打分的方法刻画客户行为.分段维

有一种合并维度的情况,就是本来属性相同的维度,因为某种原因被设计成重复的维度属性.例如,在销售订单示例中,随着数据仓库中维度的增加,我们会发现有些通用的数据存在于多个维度中.客户维度的客户地址相关信息.送货地址相关信息里都有邮编.城市和省份.下面说明如何把客户维度里的两个邮编相关信息合并到一个新的维度中. 一.修改数据仓库表结构 为了合并维度,需要改变数据仓库表结构.图1显示了修改后的结构.新增了一个zip_code_dim邮编信息维度表,sales_order_fact事实表的结构也做了相应的

单个物理维度可以被事实表多次引用,每个引用连接逻辑上存在差异的角色维度.例如,事实表可以有多个日期,每个日期通过外键引用不同的日期维度,原则上每个外键表示不同的日期维度视图,这样引用具有不同的含义.这些不同的维度视图具有唯一的代理键列名,被称为角色,相关维度被称为角色扮演维度.        当一个事实表多次引用一个维度表时会用到角色扮演维度.例如,一个销售订单有一个是订单日期,还有一个请求交付日期,这时就需要引用日期维度表两次.        我们期望在每个事实表中设置日期维度,因为总是希望按

本文来自官网翻译: Asynchronous I/O for External Data Access 需要异步I / O操作 先决条件 异步I / O API 超时处理 结果顺序 活动时间 容错保证 实施技巧 警告 本页介绍了Flink API与外部数据存储的异步I / O的使用.对于不熟悉异步或事件驱动编程的用户,有关Futures和事件驱动编程可能是有用的准备. 注:有关异步I / O实用程序的设计和实现的详细信息,请参阅提议和设计文档 FLIP-12:异步I / O设计和实现. 需要异步

1.异步I/O模式    通常,当SQLite写一个数据库文件时,会等待,直到写操作完成,然后控制返回到调用程序.相比于CPU操作,写文件系统是非常耗时的,这是一个性能瓶颈.异步I/O后端是SQLite的一个扩展模块,允许SQLite使用一个独立的后台线程来执行所有的写请求.虽然这并不会减少整个系统的资源消耗(CPU.磁盘带宽等),但它允许SQLite在正在写数据库时立刻返回到调用者,从用户角度看,无疑提高了前端的响应速度.对异步I/O,写请求在一个独立的后台线程中被处理,这意味着启动数据库写操

本节内容 Gevent协程 Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动 RabbitMQ队列 Redis\Memcached缓存 Paramiko SSH Twsited网络框架 引子 到目前为止,我们已经学了网络并发编程的2个套路, 多进程,多线程,这哥俩的优势和劣势都非常的明显. 进程: 一个程序要运行时所需要资源的集合. 进程是资源的集合,相当于一个车间. 一个进程至少需要一个线程,这个线程称为主线程. 一个进程里可以有多个线程 cpu核数越多,代表着你可以真正并发的线程越多(这

Python之路,Day9 - 异步IO\数据库\队列\缓存   本节内容 Gevent协程 Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动 Python连接Mysql数据库操作 RabbitMQ队列 Redis\Memcached缓存 Paramiko SSH Twsited网络框架 引子 到目前为止,我们已经学了网络并发编程的2个套路, 多进程,多线程,这哥俩的优势和劣势都非常的明显,我们一起来回顾下 协程 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine.一句话说明什么是线程:协程是

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本篇进行Spring-data-jpa的介绍,几乎涵盖该框架的所有方面,在日常的开发当中,基本上能满足所有需求.这里不讲解JPA和Spring-data-jpa单独使用,所有的内容都是在和Spring整合的环境中实现.如果需要了解该框架的入门,百度一下,很多入门的介绍.在这篇文章的接下来一篇,会有一个系列来讲解mybatis,这个系列从mybatis的入门开始,到基本使用,和spring整合,和第三方插件整合,缓存,插件,最后会持续到mybatis的架构,源码解释,重点会介绍几个重要的设计模式,

原文:Python之路,Day9 - 异步IO\数据库\队列\缓存 作者:金角大王Alex add by zhj: 文章很长 引子 到目前为止,我们已经学了网络并发编程的2个套路, 多进程,多线程,这哥俩的优势和劣势都非常的明显,我们一起来回顾下 协程 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine.一句话说明什么是线程:协程是一种用户态的轻量级线程. 协程拥有自己的寄存器上下文和栈.协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈.因此: 协程

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在很多Java EE项目中,Spring+MyBatis框架经常被用到,项目搭建在这里不再赘述,现在要将的是如何在项目中书写,增删改查的语句,如何操作数据库,以及后台如何获取数据,如何进行关联查询,以及MyBatis的分页问题. 首先先看看项目的架构,方便后边叙述. 这个项目中是一个Sping+MyBatis的完整demo(这边将页面没有展示.)这次的主题主要是后台数据处理逻辑.接下来为大家逐一介绍各个文件, org.config   Spring配置包括数据库的链接信息 org.control

1. 实例描述 单表关联这个实例要求从给出的数据中寻找出所关心的数据,它是对原始数据所包含信息的挖掘. 实例中给出child-parent 表, 求出grandchild-grandparent表. 输入数据 file01: child parent Tom Lucy Tom Jack Jone Lucy Jone Jack Lucy Marry Lucy Ben Jack Alice Jack Jesse Terry Alice Terry Jesse Philip Terry Philip

事实表 在多维数据仓库中,保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”.一个按照州.产品和月份划分的销售量和销售额存储的事实表有5个列,概念上与下面的示例类似. Sate Product Mouth Units Dollars WA Mountain-100 January 3 7.95 WA Cable Lock January 4 7.32 OR Mountain-100 January 3 7.95 OR Cable Lock January 4 7.32 WA Mountain-100 F

简化陆喜恒. Hadoop实战(第2版)5.4单表关联的代码时遇到空指向异常,经分析是逻辑问题,在此做个记录. 环境:Mac OS X 10.9.5, IntelliJ IDEA 13.1.5, Hadoop 1.2.1 改好的代码如下,在reduce阶段遇到了NullPointerException. public class STjoinEx { private static final String TIMES = "TIMES"; public static void main

多表关联和单表关联类似,它也是通过对原始数据进行一定的处理,从其中挖掘出关心的信息.如下 输入的是两个文件,一个代表工厂表,包含工厂名列和地址编号列:另一个代表地址表,包含地址名列和地址编号列.要求从输入数据中找出工厂名和地址名的对应关系,输出工厂名-地址名表 样本如下: factory: factoryname addressed Beijing Red Star 1 Shenzhen Thunder 3 Guangzhou Honda 2 Beijing Rising 1 Guangzhou