登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
在日常开发中，“增删改查”（CRUD）是所有业务系统的地基。无论是电商平台的商品管理、内容站点的文章发布，还是校园系统的学生信息管理，本质都是围绕某类数据的增删改查。对于初学者而言，最容易踩的坑是：一上来就陷入繁琐的数据库配置、ORM 映射、事务隔离等重概念，反而把"接口设计"这个核心主线丢掉了。不使用任何数据库，用 Python 列表在内存中完成数据存储，聚焦三个核心目标——一是理解 RESTf
Apache Hudi 是一个开放数据湖(仓)平台，基于高性能开放表格式构建，旨在为您的数据湖提供数据库功能。Hudi 通过强大的新型增量处理框架重构了传统的低效批数据处理模式，实现分钟级低延迟分析能力。hudi 底层的数据可以存储到hdfs、s3、azure、alluxio、OBS等存储。
最近在使用dataX进行sql数据库迁移时，遇到日期值为0000-00-00然后被识别为NULL无法插入的问题，原来了解过是和 sql_mode 参数设置有关，但还不是特别清楚，本篇文章将探究下MySQL怎么处理日期值为零的问题。
flink中状态如果不清理就会越来越大，实际上很多状态是可以清理的，比如说我们在计算日活时，使用日期作为key划分流，为了过滤掉重复的用户，在每个key内都维护了一个MapState。而我们实际上只关注当前日期的日活（因为之前的日活我们已经知道了），所有可以将之前日期的状态都清理。手动清理很麻烦，我们可以为状态设置超时时间，当超过这个时间之后，flink会自动清除这些数据：...
文章目录@[toc]部署说明： k8s集群需要有默认storageclass可以动态创建pv添加helm源自定义values.yaml文件安装es升级es部署说明： k8s集群需要有默认storageclass可以动态创建pv添加helm源helm repo add elastic https://helm.elastic.cohelmrepo update自定义values.yaml文件clus
下载地址Releases · qax-os/ElasticHD · GitHub下载解压文件下运行cmd命令：cd D:\Eshome\esHD （这里替换掉你下载解压后的文件夹目录）ElasticHD -p 127.0.0.1:9800软件会自动打开浏览器这个端口原文：Elasticsearch好用的客户端（可视化）工具选择 - 知乎...
数据中台、阿里数据中台、产品+技术+方法、数据仓库、OLTP&OLAP
import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, Rating}import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object demo01 {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf=new SparkConf().setMaster("loc
spark-submit提交任务给spark服务器
表结构建表INSERT into t4 values('2014', 'A', 3),('2014' ,'B' ,1 ),('2014' ,'C' ,2 ),('2015' ,'A' ,4),('2015', 'D' ,3);SELECT * FROM t4;1）按a分组按照b字段排序，求c的前一行后后一行的和思路LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值 第一个参数为列名，
问题描述运行过程中报错显示：原因分析：根据报错显示，可以发现报错内容显示的是：名称节点处于安全模式。安全模式下不可以实现增删改操作。当块的数量低于阀值，datanode启动数量不够都会进入安全模式。安全模式主要是为了系统启动的时候检查各个DataNode上数据块的有效性，同时根据策略必要的复制或者删除部分数据块。运行期通过命令也可以进入 安全模式。解决方案：hadoop为了防止数据丢失，启动了“安
背景：flink的datastream部署到线上时，发现数据只能写入到kafka的一些分区，其他分区没有数据写入。当把flink的并行度设置大于等于kafka的分区数时，kafka的分区都能写入数据。于是研究了一下源码。FlinkFixedPartitioner源码：package org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.partitioner;im
近日，由中国信通院企业数字化发展共建共享平台、云计算标准和开源推进委员会举办的“低代码·无代码赋能企业数字化转型主题沙龙”顺利举办。轻流受邀与各低代码/无代码专家共议企业数字化，探讨低代码/无代码的发展趋势。会上，低代码/无代码推进中心成员单位举行颁证仪式隆重举行。中国信通院云大所副所长栗蔚公布了首批入选低代码/无代码推进中心成员单位与技术专家的名单，并为各单位和专家颁发证书。据悉，本次共42家企
所谓数据热点, 指的是大量的数据写到hbase的某一个或者某几个region中, 导致其余的region没有数据, 其他region对应regionServer的节点承受了大量的并发请求, 此时就出现了热点问题解决方案: 通过预分区和设计良好的rowkey来解决--加盐处理(加随机数) : 可以在rowkey前面动态添加一些随机数, 从而保证数据可以均匀落在不同region中基本保证数据落在不同r
文章目录前言一、为何需要这个安装包？二、使用步骤1.下载下方重新编译过的安装包。2.替换新的安装包后，后续继续解压安装即可。3.安装好后可按如下命令查看hive兼容的spark总结前言大数据生态各个组件之间存在兼容性问题，假如您想从事大数据开发相关工作，那么后续很有可能会做离线数仓的项目，而在搭建数仓环境时会用到spark,听不懂没关系，学了就知道了，此处只是简单说明为何直接用这个版本的安装包，到
本报告研究全球与中国市场液位传感器的发展现状及未来发展趋势，分别从生产和消费的角度分析液位传感器的主要生产地区、主要消费地区以及主要的生产商。重点分析全球与中国市场的主要厂商产品特点、产品规格、不同规格产品的价格、产量、产值及全球和中国市场主要生产商的市场份额。主要生产商包括：EmersonABBSiemensHydacHoneywellMagnetrolOmronXylemOTT Hydrome
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; #默认set hive.input.format=org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormatorg.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat
1.spark-sql读写MOR 的hudi表spark版本：2.4.3hudi版本：0.9.0按照官网文档可正常独写cow表，但读写mor时报错：Caused by: org.apache.hudi.exception.HoodieException: Unable to load classat org.apache.hudi.common.util.ReflectionUtils.getCl
基于flink 1.13.2版本做的实践本次主要实践flink on k8s native 的两种方式, 分别是sesion 和 application方式第一步: k8s环境准备1, 创建一个namespacekubectl create namespace flink-session-cluster-test-12132, 新建一个serviceaccount, 用来提交flink的任务kub
hive 自定义udf 函数
flink
CDH整合Flink（CDH6.3.2+Flink1.12.0）_mp9105的博客-CSDN博客报错1.队列问题Caused by: org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException: Failed to submit application_1636773988083_0034 to YARN : Application application_1
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，由于服务器直接在开放了 Hadoop 机器 HDFS 的 50070 web 端口及部分默认服务端口，黑客可以通过命令行操作多个目录下的数据，如进行删除，下载，目录浏览甚至命令执行等操作，产生极大的危害。...
通用:-c,–class使用程序入口点("main()"方法)初始化。仅当JAR文件没有在其清单中指定类时才需要。-C,–classpath向集群中所有节点上的每个用户代码类加载器添加URL。这些路径必须指定一个协议(例如file://)，并且在所有节点上都可以访问(例如通过NFS共享)。您可以多次使用此选项来指定多个URL。该协议必须由{@link java.net.URLClassLoader
本篇博文介绍了zk产生的原因、解决了什么问题，其保证数据一致性的ZAB协议，zk的简介、zk原理和应用场景以及实现。希望对读者学习zk有所帮助。
为什么用python中pandas是数据分析的利器，具有并行的特兹那个，而且函数和数据计算的方法非常方便，是数据分析中的瑞士军刀。但是受限于单个机器性能和配置的限制，当大规模数据，比如100G-10TB规模的数据时，pandas就显得局限了，就像瑞士军刀杀牛，难以下手。这时就需要基于分布式计算的大数据工具spark,是基于分布式计算，可以基于hadoop和hive，进行分布式的数据计算，同时spa
目录1.sql语法优化1.使用explain 查询计划优化sql2.使用analyze分析器3.谓词下推2.数据存储优化1.设计分区表2.设计分桶表3.采用列式存储（orc格式存储）1.开启orc索引2.开启orc布隆过滤器（布隆过滤器：没有一定没有，有可能没有，还有查数据）3.开启orc 矢量化查询4.使用文件snappy压缩5.小文件优化1.避免生成小文件2.合并小文件3.hive参数优化1.
dbcp连接池常用基本配置属性1.initialSize ：连接池启动时创建的初始化连接数量（默认值为0）2.maxActive ：连接池中可同时连接的最大的连接数（默认值为8，调整为20，高峰单机器在20并发左右，自己根据应用场景定）3.maxIdle：连接池中最大的空闲的连接数，超过的空闲连接将被释放，如果设置为负数表示不限制（默认为8个，maxIdle不能设置太小，因为假如在高负载的情况下，
接触代码四年有余，但代码能力一直都是菜的不行（vegetable~)但最近手里有个活儿干，是关于数据分析的，之前也没有弄过数据分析，想着网上说是Python做数据分析，所以也就自己开始接触python干活。我遇到不会的也是经常百度，查CSDN以寻求解决的办法。尽管有一些困难，通过自己和资料查询也得以解决。写文章希望把自己解决的问题记录下来，一是记录自己的成长，二是可以帮助需要帮助的人吧！！！问题1
使用：java -jar jetlinks-standalone.jar运行项目出现如下问题：Caused by: org.springframework.dao.PermissionDeniedDataAccessException: Open R2DBC Connection; Ident authentication failed for user "postgres"; nested ex
导出导入数据【重要】导入加载数据pd.read_xxx('文件路径')# 常用方法 read_csv(),read_excel()# 加载mysql数据库数据# 方法一：用DBAPI构建数据库链接engineimport pandas as pdimport pymysqlconn = pymysql.connect(host='localhost',user='root',passwor
\c dbtest postgresCREATE USER user1 WITH PASSWORD 'xxx';CREATE USER user2 WITH PASSWORD 'xxx';CREATE USER user3 WITH PASSWORD 'xxx';CREATE USER user4 WITH PASSWORD 'xxx';CREATE USER user5 WITH PASSWOR
文章目录1. 数据库连接数测试2. 透过现象看原理3. 如何合理设置数据库连接数1. 数据库连接数测试 假如你有一个网站，压力有个1万上下的并发访问——也就是说差不多2万左右的TPS。那么这个网站的数据库连接池应该设置成多大呢？可能更正确的问法是：这个网站的数据库连接池应该设置成多小呢？下面请看一下这个测
一、物理存储方面hive数据存储的格式有文本格式(TextFile)、二进制序列化文件(sequenceFile)、行列式文件(RCFile)、Apache Parquent 和 优化的行列式文件(ORCFile)ORCFile 和 Parquent,高效的数据存储和数据处理性能得以在实际的生产环境中大量运用。同时 ORCfile对于索引的处理进行了优化Bloom Filter Index 和 R
在实际工作过程中，经常会遇到向客户提案规划的时候，DAAS与数据中台相互之间关系模糊的情况，基于个人理解收集并整理了一下对应的内容，仅供参考。
利用jiron数据开发平台提交flink任务到flink 集群，实现mysql数据实时同步到iceberg数据湖。缺少依赖：flink-cdc-common-3.0.1.jar。
oracle BI 管理器下载和安装
jmeter、登录、header
hive的窗口函数，缓存数据的函数
1.问题描述报错内容2.解决方案增加依赖项3.注意事项依赖版本，要和你使用的flink版本对应。
低代码/零代码在中国持续保持着较高的市场关注度，80%+的企业与机构对业务需求的敏捷响应、高效低成本的开发与运维有着强烈的需求，而在这其中，越来越多企业与机构的领导者在IT建设以及数字化转型探索中，会考虑利用低代码/零代码产品用以支持技术人员、业务人员的敏捷实践。2022年5月31日， LowCode低码时代发布了《2022年中国低代码/零代码行业研究报告》，报告分别对行业发展现状与趋势、细分领域
其他内容请关注我的博客！在<项目>专栏里！！！一、用户行为日志1.1日志格式页面埋点日志启动日志1.2get_json_object函数使用1.取出第一个json的值select get_json_object('[{"name":"大郎","sex":"男","age":"25"},{"name":"西门庆","sex":"男","age":"47"}]','$[0]');2.取出第
数据中台-数仓分层思想
kafka-flinkSQL-iceberg测试案例使用flink中datagen connector进行数据的模拟生成，同时将生成的数据写入到kafka中，模拟流式数据的生成；然后再使用flink对kafka中的数据进行消费，存入到数据湖iceberg中。
仓库建模恩门：自顶向下，根据实体建设仓库，构建成本比较高，适用于应用场景比较固定的业务，比如金融领域，冗余数据少。金博尔：拆分维度和事实（指标），适合高速发展互联网业务，变化快。什么样的企业适合建数据中台？数据中台的构建需要非常大的投入：一方面数据中台的建设离不开系统支撑，研发系统需要投入大量的人力，而这些系统是否能够匹配中台建设的需求，还需要持续打磨。另外一方面，面对大量的数据需求，要花费额外的
准备工作elasticsearch-7.XX需要更高版本的java（11），而提高es的版本也需要提高filebeat的版本！我这里使用的是jdk8，所以下载的elasticsearch-5.6.0下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch地址一、安装elasticearch下载完成elasticsearch之后时行解压缩;Linu
实时报表与table apiApache Flink提供了一个表API作为一个统一的关系型API用于批处理和流处理，也就是说，查询在无边界的实时流或有边界的批处理数据集上以相同的语义执行，并产生相同的结果。Flink中的表API通常用于简化数据分析、数据管道和ETL应用程序的定义。你要建什么?在本教程中，您将学习如何构建一个实时仪表板，以按帐户跟踪金融交易。该管道将从Kafka读取数据，并通过Gr
hive datax snappy
文章目录准备一、编译flink二、制作Flink的parcel包和csd文件1. 下载制作脚本2 修改参数3 复制安装包4 编译parcel5 编译csd6 上传文件7 重启CDH server三、CDH集成1.打开CDH登录界面2 进入Parcel操作界面3 分配Parcel4 激活Parcel5 回主界面6.添加flink服务错误1错误2四、验证Flink服务错误3错误4准备版本：Centos
big data
——big data
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
AI编程社区
乐奇 Rokid 开放社区
