涤生大数据实战：基于Flink+ODPS历史累计计算项目分析与优化（一）1.前置知识ODPS（OpenDataPlatformandService）是阿里云自研的一体化大数据计算平台和数据仓库产品，在集团内部离线作为离线数据处理和存储的产品。离线计算任务节点叫做Odps节点，存储的离线表叫做Odps表；Flink:实时计算引擎，本文代码开发和测试均基于集团内部实时计算平台，代码细节可能会和Flink官方社区文档有些许不同，假如用于生产环境测试，参考ApacheFlink官方文档为准，但是技术方案是通用的哈；https://flink.apache.org/posts/2.项目背景现有业务需求是
前言数组去重，可以说是一个比较常见的面试题，今天来盘点一下都有哪些方法可以实现数组去重。方法1、双重for循环这是一个最笨的方法，双重循环。vararr=[1,2,3,4,5,6,4,3,8,1]//数组去重：//方法1：双重for循环functionnewArrFn(arr){//创建一个新的空数组letnewArr=[]for(leti=0;iarr.length;i++){//设置一个开关，如果是true，就存进去，不是就不存letflag=truefor(letj=0;jnewArr.length;j++){//原数组和新数组作比较，如果一致，开关变为falsearr[i]===new
本页介绍了Flink的数据源API及其背后的概念和架构。如果你对Flink中的数据源工作原理感兴趣，或者你想实现一个新的数据源，请阅读这篇文章。如果您正在寻找预定义的源连接器，请查看连接器文档。数据源概念#核心部件数据源有三个核心组件：Splits、SplitEnumerator 和 SourceReader。拆分是源使用的数据的一部分，如文件或日志分区。拆分是源分配工作并并行化数据读取的粒度。SourceReader 请求Split并对其进行处理，例如，通过读取 Split 表示的文件或日志分区。SourceReader 在任务管理器上并行运行，并生成事件/记录的并行流。SourceOper
1概况本文展示如何使用FlinkCDC+Iceberg+Doris构建实时湖仓一体的联邦查询分析，Doris1.1版本提供了Iceberg的支持，本文主要展示Doris和Iceberg怎么使用，大家按照步骤可以一步步完成。完整体验整个搭建操作的过程。2系统架构我们整理架构图如下，1.首先我们从Mysql数据中使用Flink通过Binlog完成数据的实时采集2.然后再Flink中创建Iceberg表，Iceberg的元数据保存在hive里3.最后我们在Doris中创建Iceberg外表4.在通过Doris统一查询入口完成对Iceberg里的数据进行查询分析，供前端应用调用，这里iceberg外表
一步一个脚印，一天一道面试题（有些难点的面试题不一定每天都能发，但每天都会写）什么是背压Backpressure在流式处理框架中，如果下游的处理速度，比上游的输入数据小，就会导致程序处理慢，不稳定，甚至出现崩溃等问题。出现背压的原因上游数据突然增大比如数据源突然数据量增大多倍，下游处理速度跟不上。就像平时的小饭店能处理的很轻松，突然到了过年人多了很多，就会需要客人排队。网络，机器异常等这个也好理解，如果team里突然有人生病了，会导致效率低下。下游复杂度，并行度与上游算子不同可能下游算子需要处理更久，或者并行度比上游小，处理的没有上游快，进而可能导致背压。数据倾斜数据倾斜会导致任务分配不均匀，
第一种、计算量大，CPU密集性，导致TM内线程一直在processElement，而没有时间做CP【过滤掉部分数据；增大并行度】代表性作业为算法指标-用户偏好的计算，需要对用户在商城的曝光、点击、订单、出价、上下滑等所有事件进行比例计算，并且对各个偏好值进行比例计算，事件时间范围为近24小时。等于说每来一条数据，都需要对用户近24小时内所有的行为事件进行分类汇总，求比例，再汇总，再求比例，而QPS是1500，24小时1.5亿的累积数据，逻辑处理的算子根本无法将接收到的数据在合适的时间内计算完毕，这里还有个有趣的现象，为了提高处理性能，我将并行度翻倍，结果checkpoint的时间反而更长了，原
前言 CDC,ChangeDataCapture,变更数据获取的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等。用户可以在如下的场景使用cdc：实时数据同步：比如将Postgresql库中的数据同步到我们的数仓中。数据库的实时物化视图。Postgresql数据库配置Postgresql参数修改#更改wal日志方式为logicalwal_level=logical#minimal,replica,orlogical#更改solts最大数量（默认值为10），flink-cdc默认一张表占
1.背景介绍在大数据时代，数据处理和分析的需求日益增长。为了更高效地处理和分析大量数据，许多大数据处理框架和工具已经诞生。ApacheFlink是一种流处理框架，它可以处理实时数据流，并提供了一系列高效的数据处理和分析功能。MySQL是一种关系型数据库管理系统，它广泛应用于各种业务场景中。在某些情况下，我们需要将Flink与MySQL集成，以实现更高效的数据处理和分析。本文将从以下几个方面进行深入探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附录常见问题与解答2.核心概念与联系在了解Flink与MySQL集成之前，我们
一、背景在大数据领域，初始阶段业务数据通常被存储于关系型数据库，如MySQL。然而，为满足日常分析和报表等需求，大数据平台采用多种同步方式，以适应这些业务数据的不同存储需求。这些同步存储方式包括离线仓库和实时仓库等，选择取决于业务需求和数据特性。一项常见需求是，业务使用人员需要大数据分析平台中查看历史某一天的表数据，示例如下：[Mysql]业务数据-用户表全量数据：idnamephonegendercreate_timeupdate_time1jack111男2023-06-0113:00:002023-06-0113:00:002jason222男2023-06-0113:00:002023
我们知道，尽管FlinkCDC可以越过Kafka，将关系型数据库中的数据表直接“映射”成数据湖上的一张表（例如Hudi等），但从整体架构上考虑，维护一个Kafka集群作为数据接入的统一管道是非常必要的，这会带来很多收益。在FlinkCDC之前，以Debezium+KafkaConnect为代表的技术组合都是将数据库的CDC数据先接入到Kafka中，然后再由后续的组件解析和处理。引入FlinkCDC后，我们同样可以沿用这种架构，对于FlinkCDC来说，这只不过是将原来某种格式的Sink表改成了以Kafka为Connector的Sink表，改动及其微小。同时，FlinkCDC本身的架构和使用方式
