在 Hudi 增量关联场景中，hudi_pay的变更会通过 “增量捕获→关联重算→UPSERT 覆盖” 的逻辑，自动同步到结果表，核心是确保源表、关联作业、结果表的配置一致且正确。该机制完全满足 “实时同步新数据 + 变更联动” 的业务需求，与 Paimon 的变更同步逻辑异曲同工，仅在配置细节上有差异。

Hudi能够实现CDC流数据的增量关联查询，其核心机制基于增量拉取（IncrementalPull）和CDC表类型。与Paimon相比，Hudi通过UPSERT操作和MERGE_ON_READ表类型实现binlog的更新/删除处理，支持全量初始化+增量同步模式，并能与Flink、Doris无缝集成。Hudi依赖BloomFilter/GlobalIndex进行高效关联，但性能略逊于Paimon的哈

本文介绍了一种基于Paimon实现双流实时关联的技术方案。通过Debezium捕获MySQL的订单和支付表binlog，写入Kafka后同步到Paimon表（CDC模式），利用Flink的批查询和流查询分别实现全量历史关联和实时增量关联。方案支持自动处理数据变更（insert/update/delete），通过主键索引优化关联性能，并将结果持久化供Doris等下游直接查询。关键点包括：CDC模式配

转载出处：https://www.cnblogs.com/biwork/archive/2013/11/27/3446236.html开篇介绍通常在数据量较少的情况下，我们从一个数据源将全部数据加载到目标数据库的时候可以采取的策略可以是：先将目标数据库的数据全部清空掉，然后全部重新从数据源加载进来。这是一个最简单并且最直观的并且不容易出错的一种解决方案，但是在很多时候会带来性能上的问题。...

起源于北欧的建模方法，以 “锚点”（实体主键）为核心，通过 “链接”（关系）和 “属性”（动态扩展字段）组织数据，支持无限制扩展和全历史追踪。通过明确不同建模方法的核心差异，可根据业务需求（如查询效率、数据一致性、灵活性）和技术架构选择合适的方案，或采用混合建模平衡多方需求。以业务过程为中心，通过 “事实表”（存储量化数据）和 “维度表”（存储描述性属性）构建星型 / 雪花模型，聚焦分析场景的快速

1.读取excel写TXT（VBA）Sub 导出Erwin参数文件()'' 导出Erwin参数文件 宏''Filename = Application.GetSaveAsFilename(fileFilter:="Text Files (*.txt), *.txt")Filename = "logical_physical_FIELD.txt"Open Ap

【代码】flink-sql写入hudi的行列转换lateral。

随着流处理引擎（如Flink）的成熟，Kappa架构因简洁性逐渐普及，但在海量历史数据处理和强一致性场景下，Lambda仍是更稳妥的选择。未来趋势倾向于结合二者优势的混合方案，或探索。

起源于北欧的建模方法，以 “锚点”（实体主键）为核心，通过 “链接”（关系）和 “属性”（动态扩展字段）组织数据，支持无限制扩展和全历史追踪。通过明确不同建模方法的核心差异，可根据业务需求（如查询效率、数据一致性、灵活性）和技术架构选择合适的方案，或采用混合建模平衡多方需求。以业务过程为中心，通过 “事实表”（存储量化数据）和 “维度表”（存储描述性属性）构建星型 / 雪花模型，聚焦分析场景的快速

1. 明确业务场景与知识需求场景导向客服问答：需聚焦产品知识库、常见问题（FAQ）的快速检索；智能决策：如金融风控，需整合规则库、案例库与实时数据；研发辅助：需存储技术文档、专利知识及代码片段。知识类型梳理结构化数据：数据库表、指标数据；非结构化数据：文档、日志、多媒体文件；半结构化数据：JSON 配置、XML 文档。2. 确定核心技术目标存储规模：预计 TB 级还是 PB 级数据量？是否支持弹性