flink怎么分辨宽表是增量放还是批量放

2024-08-03

9.Flink实时项目之订单宽表

1.需求分析订单是统计分析的重要的对象,围绕订单有很多的维度统计需求,比如用户.地区.商品.品类.品牌等等.为了之后统计计算更加方便,减少大表之间的关联,所以在实时计算过程中将围绕订单的相关数据整合成为一张订单的宽表.那究竟哪些数据需要和订单整合在一起? 如上图,由于在之前的操作(BaseDbTask)我们已经把数据分拆成了事实数据和维度数据,事实数据(绿色)进入 kafka 数据流(DWD 层)中,维度数据(蓝色)进入 hbase 中长期保存.那么我们在 DWM 层中要把实时和维度数据进行整

11.Flink实时项目之支付宽表

支付宽表支付宽表的目的,最主要的原因是支付表没有到订单明细,支付金额没有细分到商品上, 没有办法统计商品级的支付状况. 所以本次宽表的核心就是要把支付表的信息与订单明细关联上. 解决方案有两个一个是把订单明细表(或者宽表)输出到 Hbase 上,在支付宽表计算时查询 hbase, 这相当于把订单明细作为一种维度进行管理. 一个是用流的方式接收订单明细,然后用双流 join 方式进行合并.因为订单与支付产生有一定的时差.所以必须用 intervalJoin 来管理流的状态时间,保证当支付到达

mysql 分组排序前n + 长表转宽表

MySQL数据库优化的八种方式(经典必看) 建表 CREATE TABLE if not EXISTS `bb` ( `id` int not null primary key auto_increment, `aab001` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '参保组织编号', `aab003` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '组织机构代码', `aae044` varchar(100) DEFAULT NULL COMMEN

Hadoop HBase概念学习系列之HBase里的宽表设计概念（表设计）（二十七）

在下面这篇博文里,我给各位博客们,分享了创建HBase表,但这远不止打好基础. HBase编程 API入门系列之create(管理端而言)(8) 在关系型数据库里,表的高表和宽表是不存在的.在如HBase这样的NoSQL里,才是存在. HBase里的长表VS宽表VS窄表 HBASE宽表应用很多比如BBS,可以用帖子的URL地址作为ROWKEY保存,而后面的每一个回复,作为单独的COLUMNS,回复越多,COLUMNS就越多,表就变宽了.COLUMNS的qualifier名称设计很简单假设

hive数据仓库表设计之（矮宽表+高窄表）

昨天面对某客户域做表关联的时候发现了. 有两张相同内容的主表.但是表的设计结构并不相同: (每个领域都有主表,每次往这个领域(库)添加新表的时候一般都会join 主表,从而有唯一的主键id) 这两个表提供了这个领域的主键(id). 在这个 +------------+------------+----------+--+| col_name | data_type | comment |+------------+------------+----------+--+| id | int | |

基于Python开发数据宽表实例

搭建宽表作用,就是为了让业务部门的数据分析人员,在日常工作可以直接提取所需指标,快速做出对应专题的数据分析.在实际工作中,数据量及数据源繁多,如果每个数据分析人员都从计算加工到出报告,除了工作效率巨慢也会导致服务器资源紧张.因此建设数据集市层,包含了该宽表层并在非工作时间做自动生成. 本文引用CDNow网站的一份用户购买CD明细数据,梳理业务需求,搭建一套数据宽表. 该CD数据包括用户ID,购买日期,购买数量,购买金额四个字段(此项目中用userid,datatime,products,amou

POJ 1321 棋盘问题【DFS/回溯/放与不放/类似n皇后】

棋盘问题 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 62164 Accepted: 29754 Description 在一个给定形状的棋盘(形状可能是不规则的)上面摆放棋子,棋子没有区别.要求摆放时任意的两个棋子不能放在棋盘中的同一行或者同一列,请编程求解对于给定形状和大小的棋盘,摆放k个棋子的所有可行的摆放方案C. Input 输入含有多组测试数据. 每组数据的第一行是两个正整数,n k,用一个空格隔开,表示了将在一

Mysql性能优化三（分表、增量备份、还原）

接上篇Mysql性能优化二对表进行水平划分如果一个表的记录数太多了,比如上千万条,而且需要经常检索,那么我们就有必要化整为零了.如果我拆成100个表,那么每个表只有10万条记录.当然这需要数据在逻辑上可以划分.一个好的划分依据,有利于程序的简单实现,也可以充分利用水平分表的优势.比如系统界面上只提供按月查询的功能,那么把表按月拆分成12个,每个查询只查询一个表就够了.如果非要按照地域来分,即使把表拆的再小,查询还是要联合所有表来查,还不如不拆了.所以一个好的拆分依据是最重要的.关键字:UN

Hadoop HBase概念学习系列之HBase里的长表VS宽表VS窄表（十五）

有时候啊,HBase表的设计方案通常,还会考虑如下一些因素,当然,这只是考虑范围里的部分呢. 更多的行还是更多的版本?后者使用了HBase自带的功能.但是需要在列簇中定义最大版本数,这样做可能有风险.最好的做法是版本使用多行存储,这需要把时间戳作为行键的一部分,数据检索模式定义了时间戳如何定义为行键的一部分以及应该位于行键的一部分. 更多行或是每行包含更多列?HBase支持每行包含数百万列,并且每一列都可以有列标识. 以行为列的设计?这是一种介于多行和多列的折衷方案.我们可以举一个日志数据库的例

九九乘法表，全js编写，放入table表格带入页面渲染出来

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" con

spark生成大宽表的parquet性能优化

1. 背景介绍将一份数据量很大的用户属性文件解析成结构化的数据供查询框架查询剖析,其中用户属性包含用户标识,平台类型,性别,年龄,学历,兴趣爱好,购物倾向等等,大概共有七百个左右的标签属性.为了查询框架能够快速查询出有特定标签的人群,将最终的存储结果定义为了将七百个左右的标签属性展平存储为parquet文件,这样每个标签属性对于用户而言只有存在和不存在两种情况. 2. 第一版实现过程第一步,将用户所有标签标识作为一个资源文件保存到spark中,并读取该资源文件的标签标识为一个标签集合(定义

Flink如何做维表关联?

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

摒弃FORM表单上传图片，异步批量上传照片

之前作图像处理一直在用form表单做图片数据传输, 个人感觉low到爆炸而且用户体验极差,现在介绍一个一部批量上传图片的小技巧,忘帮助他人的同时也警醒自己在代码的编写时不要只顾着方便,也要考虑代码的健壮性个用户体验度. 异步提交照片需要一个CSS文件和相应jqurey文件.如图: HTML具体代码如下 <!DOCTYPE html> {# 加载静态文件 #} {% load static %} <html lang="en"> <head> <

自定义表单SQL命令行批量删除垃圾留言

1.每天被恶意留言困扰,花费大量的时间去清理却效果不理想,对于没有能力做二次开发并且靠纯手工删除留言的菜鸟来讲是一个大麻烦. 2.大家都知道织梦的留言内容是存在数据库里的,而数据库的内容是可以批量删除的. 3.下面是批量删除垃圾留言的方法,前提是必须将有用的留言先审核完成. 数据库删除留言前准备: 1.分析表结构.这个很重要,这是解决问题的前提.登录网站后台-系统参数-SQL命令行工具,找到dede_diyform1(),然后查看表结构,找到以下`ifcheck` smallint(6) NOT

list里放map list 放list

Map<String,Integer> hashMap = new HashMap<String, Integer>(); Map<String,Integer> hashMap2 = new HashMap<String, Integer>(); Map<String,Integer> hashMap3 = new HashMap<String, Integer>(); List<Map<String,Integer&g

10.Flink实时项目之订单维度表关联

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

【翻译】Flink Table Api & SQL —Streaming 概念 —— 时态表

本文翻译自官网: Temporal Tables https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/temporal_tables.html Flink Table Api & SQL 翻译目录时态表(注:Temporal Table , 我翻译为时态表,可以访问表在不同时间的内容)表示一直在修改的表上的(参数化)视图的概念,该视图返回表在特定时间点的内容. 更改表可以是跟踪表的修改历

PG TO Oracle 增量同步-外部表

背景最近在负责公司数据Oracle转PG:老平台数据库:Oracle11g:新平台数据库:PostgreSQL12.由于平台统计规则有变动:所以正在推广的游戏数据无法全部迁移过来:只能在老平台上运行.而支付数据接口升级:统一进入新平台数据PG.需要将部分支付数据由PostgreSQL同步到Oracle. 简而言之:PostgreSQL增量同步表到Oracle.首先声明我不是反“去IOE”潮流.我想到两种方案采用OGG 可以参考 OGG For Oracle To PostgreSQL 采用

mysql系列十一、mysql优化笔记：表设计、sql优化、配置优化

可以从这些方面进行优化: 数据库(表)设计合理 SQL语句优化数据库配置优化系统层.硬件层优化数据库设计关系数据库三范式 1NF:字段不可分; 2NF:有主键,非主键字段依赖主键; 3NF:非主键字段不能相互依赖; 解释: 1NF:原子性字段不可再分,否则就不是关系数据库; 2NF:唯一性一个表只说明一个事物; 3NF:每列都与主键有直接关系,不存在传递依赖; - 不符合第一范式的例子(关系数据库中create不出这样的表): [表]字段1, 字段2(字段2.1, 字段2.2), 字

美团点评基于 Flink 的实时数仓建设实践

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

flink怎么分辨宽表是增量放还是批量放

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