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Flink SQL 如何实现数据流的 Join?

Join 的实现依赖于缓存整个数据集,而 Streaming SQL Join 的对象却是无限的数据流,内存压力和计算效率在长期运行来说都是不可避免的问题。下文将结合 SQL 的发展解析 Flink SQL 是如何解决这些问题并实现两个数据流的 Join。

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MySQL Order By排序混乱问题

做积分排行榜页面时, 发现vue key值冲突, 如下: 因为key为数据在mysql中的主键, 在排除前端错误之后, 判断是mysql排序问题. mysql排序sql如下: 该sql使用score,和create_time作为排序条件, 查询结果如下: 结果乱序了.

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flink1.7.2 tableapi批处理示例

- 主要操作包括: print table,DataSet 转换成table,Scan,select,as,where / filter,groupBy,distinct,join,leftOuterJoin,rightOuterJoin union,unionAll,...

distinct join / Filter print groupBy leftOuterJoin rightOuterJoin union table,DataSet 转换成table,Scan,select,as where unionAll intersect intersectAll

Flink 1.7.2 dataset transformation 示例

- Flink transformation示例 - map,flatMap,filter,reduce,groupBy,reduceGroup,combineGroup,Aggregate(sum,max,min) - distinct,join,join funtion,leftOuter...

reduce distinct join Map first flink transformation示例 flatMap groupBy distinct,join,join funtion leftOuterJoin rightOuterJoin fullOuterJoin union

Linux基础命令---文本编辑join

join       找出两个文件中相同的字段,根据相同字段合并两个文件,将合并结果显示到标准输出。       此命令的适用范围:RedHat、RHEL、Ubuntu、CentOS、SUSE、openSUSE、Fedora。

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聊聊Thread的状态与ThreadLocal

主要讨论线程状态流转,以及引起状态变化的方法。 分析ThreadLocal原理

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游戏日志分析5:数据库与日志关联分析

在日志分析场景中,我们经常会遇到数据分散在各地场景,例如: 1. 用户操作、行为相关的数据在日志中 2. 用户属性、注册信息,资金、道具等状态存在DB中 3. 根据1和2我们需要对用户进行分层统计,将最后的计算结果写入DB中供报表系统查询 因此为了做分析,我们要在日志服务Logstore.

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丰富日志信息,日志服务和OSS外表进行关联分析

1. 日志信息不够丰富,怎么破 在日志分析场景中,我们经常遇到这样的问题,日志中的信息不完善。例如,日志中包含了用户的点击行为,但是却缺少用户的属性,例如注册信息、资金、道具等信息。 而产品PD、运营同学分析日志的时候,往往需要这种联合分析用户的属性和行为,例如分析用户地域对付费习惯的影响。

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Inner Join, Left Outer Join和Association的区别

测试用的CDS视图的源代码,第8行用Inner Join连接TJ02T, 后者存放了所有系统状态的ID和描述。 Inner Join测试结果:对于那些在TJ02T里没有维护描述信息的状态,它们不会出现在结果集里。

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Nodejs基础:路径处理模块path总结

在nodejs中,path是个使用频率很高,但却让人又爱又恨的模块。部分因为文档说的不够清晰,部分因为接口的平台差异性。 将path的接口按照用途归类,仔细琢磨琢磨,也就没那么费解了。

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HIVE MapJoin异常问题处理总结

HIVE被很广泛的使用,使用过程中也会遇到各种千奇百怪的问题。这里就遇到的MapJoin Local 内存不足的问题进行讨论,从问题描述、mapjion原理以及产生该问题的原因,解决方案做一下介绍,最后对该问题进行了进一步的思考,希望对解决该类问题的朋友有所帮助。

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java 多线程和线程池

● 多线程 多线程的概念很好理解就是多条线程同时存在,但要用好多线程确不容易,涉及到多线程间通信,多线程共用一个资源等诸多问题。 使用多线程的优缺点: 优点: 1)适当的提高程序的执行效率(多个线程同时执行)。 2)适当的提高了资源利用率(CPU、内存等)。 缺点: 1)占用一定的内存空间。 2)线程越多CPU的调度开销越大。 3)程序的复杂度会上升。 对于多线程的示例

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如何侦查SQL执行状态

# 引出问题 随着菜鸟一点点的成熟,现在老鸟已经开始慢慢的将一些问题抛给他:“菜鸟,你去研究下如何有效而快捷的侦查SQL执行状态?”。 “鸟哥,你交代的任务,我分分钟就去办。”,菜鸟领了任务赶紧忙碌起来。 # 分析问题 “其实这个场景经常遇到,比如:我们想知道某个进程的SQL查询执行到哪一步了?当前执行多久了?查询是从哪个登录用户哪一个机器过来的?跑的是什么业务?甚至执行计划是什么

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我的面试库

算法题 公司现在的面试对算法要求很高,不妨开个贴,整理一下,弄出几个自己很熟悉又很有代表性的算法题,免得每次都要重新准备。 参考: http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6543438 1. 有1000万条查询字符串记录,找出top 10 出现次数最多查询串。 用Hash Table 统计查询字符串出现次数,时间复杂度是O(

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join命令的用法

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快学Java SE8--Java8函数式编程(二)

# 目录 ## Java8 并行 ### 并行 ### 并行化操作 ### 实现(fork/join) #### Divide and conquer算法 #### work-stealing算法 #### 并行线程池 #### 自定义线程池 ### 使用 #### 限制 ##### 线程安全 ##### reduce操作 ##### 无干扰 #### 性能 #

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