一、逻辑思维逻辑思维即了解价值链，了解各项数据中的联系; 该方法的关键在于了解其间的联系要求你对这项作业要了解、熟悉，要细致和慎密，要清楚充分性和必要性的联系。实际上也就是指：你需求那些数据?如何获得这些数据?数据之间的联系如何?二、向上思维在看完数据之后，要站在更高的角度去看这些数据，站在更高的位置上，从更长远的观点来看，从组织、公司的角度来看，从更长的时间段（年、季度、月、周）来看...
这位新的CIO的故事，就是一个有力的证明。未来，我们期待他和他的团队能够用这些先进的工具和技术，创造更多的奇迹，为公司的发展做出更大的贡献。他们表示，这位新的CIO为团队带来了很大的改变，提高了团队的工作效率和报告质量，也为公司的发展做出了积极的贡献。这位新的CIO深感责任重大，他表示将继续关注团队成员的需求，为他们提供更多的支持，帮助他们更好地发挥潜力，为公司的发展做出更大的贡献。而他，也将继续
1.背景介绍在大数据时代，实时分析和处理数据变得越来越重要。Apache Flink是一种流处理框架，它可以处理大量数据并提供实时分析。在本文中，我们将深入了解Flink的流式计算模型，并探讨其核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景和未来发展趋势。1. 背景介绍大数据技术已经成为现代企业和组织的核心基础设施。随着数据的增长和复杂性，实时分析和处理数据变得越来越重要。Apache Fli...
1.背景介绍在大数据时代，实时数据处理和分析已经成为企业和组织中不可或缺的技术。Apache Flink是一个流处理框架，它可以处理大量实时数据，并提供高性能、低延迟的数据处理能力。本文将深入探讨Flink的实时处理能力，揭示其核心算法原理、最佳实践和实际应用场景。1. 背景介绍Flink是一个开源的流处理框架，它可以处理大量实时数据，并提供高性能、低延迟的数据处理能力。Flink的核...
关于成本治理的理念、方法、流程，我们都通过产品技术平台的方式内置，将用户关注的各项维度的治理方法流程化提供，在研发同学完成数据开发的过程时，就完成了数据治理，并且能提升各个环节参与治理的研发同学的治理技能与治理效率。在实时与在线部分，Hologres在存储层，既支持批量数据的导入，也支持在线的实时写入与更新，不管是离线的数据还是实时的数据都可以存储在一个系统，在服务层，支持多种负载，保证了高性能的
1.背景介绍在大数据时代，实时分析和处理数据变得越来越重要。Apache Flink是一个流处理框架，可以处理大量实时数据，并提供高性能和低延迟的分析能力。在本文中，我们将深入探讨Flink的核心组件，以及如何使用它来构建实时大数据分析平台。1. 背景介绍Flink是一个开源的流处理框架，可以处理大量实时数据，并提供高性能和低延迟的分析能力。它可以处理各种类型的数据，如日志、传感器数据...
在互联网发展到大数据时代，那么数据就等于金钱。随着向一个基于应用的领域过渡，数据则呈现出了指数级增长。然而，百分之八十的数据是非结构化的，因此它需要一个程序和方法来从中提取有用信息，并且将其转换为可理解、可用的结构化形式。在数据挖掘过程中，有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、机器学习，以及其他技术等来提取数据。推荐：六款强大的开源数据挖掘工具1、WEKAWEKA 原生的非 Ja...
本书基于Flink1.13.X最新版本编写，作为Flink的入门书，主要使用函数式编程语言Scala进行讲解，知识面比较广，涵盖了当前整个Flink生态系统主流的大数据开发技术。内容全面，以实操案例为主，理论为辅，一步一步手把手对常用的Flink流处理、批处理、图计算等系统进行了深入讲解。全书一共7章，第1章讲解了Flink的基础知识，包括Flink应用场景、主要组件、编程模型等，最后通过一个单词
在这个时候遇到的数据治理问题主要集中在集群上，例如任务长时间等待，计算、存储、调度等各种资源不足，数据无法产出，或者产出脏数据，集群挂了，运维无法定位问题，问题处理时间长，补数据止血难度大，人肉运维无自动化等等。很多人一来和我们聊数据治理就说降本，其实在我们看来，对于绝大部分企业来说，降本的需求本身并没有问题，后面我们也会重点讲解下，但不妨可以回顾下前面几个阶段，我们是否做的足够充分，例如当前的成
紧接上一篇博客，来说一下整个流量系统的数据流及业务导向。一、数据流根据当前的需求分析，总结有以下几种：1.原始pcap的存储以及搜索及下载。这个很好理解，乙方这边希望可以依靠我们的平台将原始的流量数据存储起来，同时呢，比如说这个包有问题，或者说这个包有价值，需要进一步分析，这时候也希望我们提供一个搜索及下载的功能。所以，这个需求就对应了一条数据流向：如上图所示，设计如下：原始流量数据存储至hdfs
本文主要提供流程1、通过useragent解析手机型号，手机网络，手机系统版本等2、通过解析的手机型号和手机品牌维表进行关联3、手机品牌维表需要自己更新维护，可以参考:https://github.com/matiji66/MobileModels，具体见如下流程具体流程可以参考文件：useragent解析逻辑&手机品牌匹配.txt-其它文档类资源-CSDN下载...
Flink的状态后端负责在程序执行过程中存储和管理状态。状态可以是键值状态、列表状态、减少状态等，它们可以被Flink程序中的各种操作符访问和修改。
前置知识：Map任务的数量由Hadoop框架自动计算，等于分片数量，等于输入文件总大小 / 分片大小，分片大小为HDFS默认值128M，可调Reduce任务数由用户在作业提交时通过设置数据分配到Reduce任务的时间点，在Map任务执行期间，通过Partitioner（分区器）确定每个键值对的目标Reduce分区。
和，并且你希望将中的数据写入到表，而将中的数据写入到表。maven。
综合以上分析，我们针对不同框架的数据倾斜问题提出以下最佳实践和可操作的优化策略：Hive 离线计算设计健壮的SQL：尽量避免产生倾斜的查询模式。大表Join尽量先过滤无关数据，或者拆分步骤处理。适当使用MAPJOIN/广播小表，减少需要shuffle的数据量.启用倾斜优化参数：在Hive on MR/Tez上开启和)等，让Hive自动检测并处理倾斜键.充分利用分区和桶：数据导入Hive时设计合理分
项目背景使用flink(1.12.0)+hive(3.1)进行数据分析，使用windows10_x64(8GB内存)+idea进行开发，因为需要本地调试，且数据量是3W*3W左右的两个表，因此直接通过flink-client的MiniCluster在本地直接运行。问题描述将A、B两个表进行join后，按照其中4个字段进行group by并执行sum()和select()操作，这里会出现问题，错误堆
通过Flinksql使用DDL的方式，实现读取kafka用户行为数据，对数据进行实时处理，根据时间分组，求PV 和UV ，然后输出到 mysql 中。5、观察mysql数据库中。
一提起实时计算框架，就不得不说起高吞吐、低延迟、高性能、高容错的flink。flink19年爆火，20年双11以流量洪峰40亿条/秒、数据体量7TB/s的成绩打破记录，成功走上神坛。从此，...
1.1 设计思路之前数据分层处理，最后把轻度聚合的结果保存到 ClickHouse 中，主要的目的就是提供即时的数据查询、统计、分析服务。这些统计服务一般会用两种形式展现，一种是为专业的数据分析人员的 BI 工具，一种是面向非专业人员的更加直观的数据大屏。以下主要是面向百度的 sugar 的数据大屏服务的接口开发。1.2.2 分析可视化大屏...
作者 | 俊欣来源 | 关于数据分析与可视化前两篇Pyecharts的文章来帮我们简单的梳理了一下可以用Pyecharts来绘制哪些图表之后，本篇文章我们用pyecharts里面的一些组件...
在技术选型方面，石基采用了经典的组合：Flink CDC搭配OceanBase，再加上石基的报表平台。我们非常看重OceanBase交易分析一体化处理（HTAP）的能力和系统动态扩容的能力。
1.背景介绍实时Flink大数据分析平台简介作者：禅与计算机程序设计艺术背景介绍大数据时代在当今的数字化社会，我们生成的数据呈指数级增长。每天，我们产生的数据量超过前十年的总和。这种爆炸性增长带来了许多机遇和挑战，其中一项关键挑战是如何有效分析这些数据，从而获取有价值的信息和洞察力。流数据处理传统的数据处理模型通常采用批处理的方式，即将大量数据集中起来，一次性处理完成。...
7.第七章 Hudi案例实战7.1 案例架构7.2 业务数据7.2.1 客户信息表7.2.2 客户意向表7.2.3 客户线索表7.2.4 线索申诉表7.2.5 客户访问咨询记录表7.3 Flink CDC 实时数据采集7.3.1 开启MySQL binlog7.3.2 环境准备7.3.3 实时采集数据7.3.3.1 客户信息表7.3.3.2 客户意向表7.3.3.3 客户线索表7.3.3.4 客户
1.背景介绍在今天的数据驱动经济中，实时大数据分析已经成为企业竞争力的重要组成部分。随着数据量的增加，传统的批处理方法已经无法满足实时性要求。因此，流处理技术(Stream Processing)成为了研究和应用的热点。Apache Flink是一个流处理框架，它可以处理大量数据，并提供实时分析和数据处理能力。在本文中，我们将探讨Flink与实时大数据分析的未来，包括背景、核心概念、算法原理、..
第22讲：项目背景和整体架构设计从这一课时开始我们进入实战课程的学习。本项目是一个模拟实时电商数据大屏，本课时先介绍该项目的背景、架构设计和技术选型。背景我们在第 01 课时“Flink 的应用场景和架构模型”中提到过，Flink 应用最广的一个场景便是实时计算大屏。每年的双十一、618 电商大促等，各大公司的实时数据战报和数据大屏是一道亮丽的风景线。实时大屏对数据有非常高的稳定性和精确性要求，特
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