Doris框架大规模并行处理的分析型数据库产品。使用场景：一般先将原始数据经过清洗过滤转换后，再导入doris中使用。主要实现的功能有：实时看板面向企业内部分析师和管理者的报表面向用户或者客户的高并发报表分析即席查询统一数仓构建：替换了原来由Spark,Hive，Kudu,Hbase等旧框架数据湖联邦查询：通过外表的方式联邦分析位于Hive，IceBerg,Hudi中的数据Doris架构后端：C语言编写的，用于数据查询前端：Leader,Follower,Oberserver部署注意事项磁盘空间按用户总数据量x3副本计算，然后再预留额外40%的空间。所有部署节点关闭swapFE节点数据至少为1
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
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目录TransformationsSink分区策略TransformationsTransformations算子可以将一个或者多个算子转换成一个新的数据流，使用Transformations算子组合可以处理复杂的业务处理。MapDataStream→DataStream遍历数据流中的每一个元素，产生一个新的元素。FlatMapDataStream→DataStream遍历数据流中的每一个元素，产生N个元素N=0，1，2......。FilterDataStream→DataStream过滤算子，根据数据流的元素计算出一个boolean类型的值，true代表保留，false代表过滤掉。KeyB
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Flink系列之：Checkpoints与Savepoints一、概述二、功能和限制一、概述从概念上讲，Flink的savepoints与checkpoints的不同之处类似于传统数据库系统中的备份与恢复日志之间的差异。Checkpoints的主要目的是为意外失败的作业提供恢复机制。Checkpoint的生命周期由Flink管理，即Flink创建，管理和删除checkpoint-无需用户交互。由于checkpoint被经常触发，且被用于作业恢复，所以Checkpoint的实现有两个设计目标：i）轻量级创建和ii）尽可能快地恢复。可能会利用某些特定的属性来达到这个目标，例如，作业的代码在执行尝试
基于flinkjdbc方言(dialect)里不同Statement何时、如何被调用的思考。前言：在修改flink-connector-jdbc源码时，观察到jdbc有方言的实现，在JdbcDialect.class里存在insert/update和upsert两种更新语义，所以研究下何种情况执行insert/update，何种情况执行upsert。如有任何错误，欢迎大家指正。flinkjdbc插入模式主要分为两类：1、Append-Only 仅追加流，简单来讲，不管数据重不重复，只是往里添加。2、Upsert 更新插入流，即更新或者插入，一般要求sink端数据库需要唯一的键值。例
文章目录Flume+Kafka+Hbase+Flink+FineBI的实时综合案例01：课程回顾02：课程目标03：案例需求Flume+Kafka+Hbase+Flink+FineBI的实时综合案例01：课程回顾Hbase如何解决非索引查询速度慢的问题？原因：Hbase以Rowkey作为唯一索引现象：只要查询条件不是Rowkey前缀，不走索引解决：构建二级索引思想：自己建rowkey索引表，通过走两次索引来代替全表扫描步骤step1：根据自己查询条件找到符合条件的原表的rowkeystep2：根据原表rowkey去原表检索问题：不同查询条件需要不同索引表，维护原表数据与索引数据同步问题解决方案
📢📢📢📣📣📣哈喽！大家好，我是【IT邦德】，江湖人称jeames007，10余年DBA及大数据工作经验一位上进心十足的【大数据领域博主】！😜😜😜中国DBA联盟(ACDU)成员，目前服务于工业互联网擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯及Greenplum运维开发，备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。✨如果有对【数据库】感兴趣的【小可爱】，欢迎关注【IT邦德】💞💞💞❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱！❤️❤️❤️文章目录前言📣1.何为Flink？📣2.关键组件📣3.集群部署✨3.1下载解压✨3.2JDK安装✨3.3host配置✨3.4配置文件✨3.5环境变量✨3.6启动集群📣4.报
摘要：本文整理自ApacheFlink中文社区发起人、阿里巴巴开源大数据平台负责人王峰（莫问），在FlinkForwardAsia2023主会场的分享。Flink从2014年诞生之后，已经发展了将近10年，尤其是最近这些年得到了飞速发展。在全球范围内，Flink已经成为了实时流计算的事实标准。但是Flink不会止步于此。Flink社区在用户的推动下，不断地在技术创新和技术演进中，向着未来的更多场景发展，本次分享将为大家汇报Flink在2023年的核心技术成果和技术发展的趋势。一、ApacheFlink全球社区持续活跃Flink在最近十年，持续保持着稳定快速的发展。全球开发贡献者已经超过了170
