一sqlgateway注意之所以直接启动gateway能知道yarnsession主要还是隐藏的配置文件，但是配置文件可以被覆盖，多个session保留最新的applicationid1安装flink（略）2启动sql-gatway(sql-gateway通过官网介绍只能运行在session任务中)2-1启动gateway之前先启动一个flinksession./bin/yarn-session.sh-d2-2启动命令：./bin/sql-gateway.shstart-Dsql-gateway.endpoint.rest.address=localhost2-3查看日志观察是否启动成功：查看

文章目录一、简介1、Phoenix定义2、Phoenix架构二、安装Phoenix1、安装三、Phoenix操作1、Phoenix数据映射2、PhoenixShell操作3、PhoenixJDBC操作3.1胖客户端3.2瘦客户端四、Phoenix二级索引1、为什么需要二级索引2、全局索引（globalindex）3、包含索引（coveredindex)4、本地索引（localindex）一、简介1、Phoenix定义1）官网地址：http://phoenix.apache.org/Phoenix是HBase的开源SQL皮肤。可以使用标准JDBCAPI代替HBase客户端API来创建表，插入数据

Hadoop：是一个分布式计算的开源框架HDFS：是Hadoop的三大核心组件之一Hive：用户处理存储在HDFS中的数据，hive的意义就是把好写的hive的sql转换为复杂难写的map-reduce程序Hbase：是一款基于HDFS的数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等Hive与HBase的区别与联系1、区别Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive

【Apache-StreamPark】Flink开发利器StreamPark的介绍、安装、使用1）框架介绍与引入1.1.🚀什么是StreamPark1.2.🎉Features1.3.🏳‍🌈组成部分1.4.引入StreamPark2）安装部署2.1.环境要求2.2.Hadoop2.3.Kubernetes2.4.安装2.5.启动2.6.系统登录2.7.系统配置2.7.1.SystemSetting2.7.2.AlertSetting2.7.3.FlinkHome2.7.4.FlinkCluster3）StreamPark使用1）框架介绍与引入1.1.🚀什么是StreamPark1.2.🎉Feat

Flinkcheckpoint操作流程详解与报错调试方法汇总，增量checkpoint原理及版本更新变化，作业恢复和扩缩容原理与优化flinkcheckpint出错类型flink重启策略Checkpint流程简介增量Checkpoint实现原理MemoryStateBackend原理FsStateBackend原理RocksDBStateBackend原理RocksDBStateBackend增量更新Checkpoint异常情况排查CheckpointDecline：CheckpointExpire：SourceTrigger慢State非常大数据倾斜或有反压的情况反压问题处理：barrier

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Flink入门系列文章主要是为了给想学习Flink的你建立一个大体上的框架，助力快速上手Flink。学习Flink最有效的方式是先入门了解框架和概念，然后边写代码边实践，然后再把官网看一遍。Flink入门分为四篇，第一篇是《了解Flink》，第二篇《架构和原理》，第三篇是《DataStream》，第四篇是《TableApi&SQL》。官网地址https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/。1、友情提示前期入门Flink时，可以直接编写通过idea编写Flink程序，然后直接运行main方法，无需搭建环境。我碰到许多初

在大数据时代，实时数据同步已经有很多地方应用，包括从在线数据库构建实时数据仓库，跨区域数据复制。行业落地场景众多，例如，电商GMV数据实时统计，用户行为分析，广告投放效果实时追踪，社交媒体舆情分析，跨区域用户管理。亚马逊云科技提供了从数据库到分析，以及机器学习的全流程方案。有几种数据同步方式可以考虑：AmazonZero-ETLETL是将业务系统的数据经过提取（Extract）、转换清洗（Transform）和加载（Load）到数据仓库、大数据平台的过程。借助Zero-ETL，数据库本身集成ETL到数据仓库的功能，减少在不同服务间手动迁移或转换数据的工作。AmazonDatabaseMigra

前言有个现实的需求，数据量可能在100亿条左右。现有的数据库是SQLServer，随着采集的数据不断的填充，查询的效率越来越慢（现有的SQLServer查询已经需要数十秒钟的时间），看看有没有优化的方案。考虑过SQLServer加索引、分区表、分库分表等方案，但数据量增长太快，还是很快就会遇到瓶颈，因此需要更优化的技术。在众多的NOSQL和大数据技术之下，针对此场景，主要考虑了两种方案：MongoDB：json文档型数据库，可以通过集群拓展。但更适合列比较复杂的场景快速查询。Hadoop：大数据领域的瑞士军刀，周边有很多相配套的工具可以使用，后期拓展性较强。因为此需求只是简单的根据编码找到对应

oracle是定时JOB，sqlserver是创建作业，通过sqlserver代理实现先看SQLSERVER代理得服务有没有开选择计算机右键——>管理——>服务与应用程序——>服务——>SQLserver代理然后把SQLserver代理（MSSQLSERVER）启动，并设置成自动在sqlservermanagementstudio中找到sqlserver代理–作业（右键）–新建作业如果是SQL，可以点击分析看看书写得有没有错误设置完计划，就可以等待定时任务执行啦，当然也可以手动执行，找到对应作业，右键作业开始步骤，可以立即执行作业