本文摘编于《Flink SQL 与 DataStream 入门、进阶与实战》,作者羊艺超,经出版方授权发布,转载请标明文章出处。
hi,大家好,我是老羊,今天给大家带来一篇关于 Flink SQL 流式计算的核心思想设计文章。
1. 直方图的功能 “直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数,其功能基本上相当于函数FREQUENCY。所不同的是可以添加累积百分比、百分比排序及插入图表等。 需要注意的是,该工具只能对数值型标志进行统计,且各组频数是包含组上限的。如统计学生成绩,若组限确定为“60以下、60-70、70-80、80-90、90-100”则统计结果将60分划分为不及格组之中。因此可根据最小分值差确定上限,如“0-59.5,…”,更强大的数据整理工具可使用
在数据分析的时候,一般首先要对数据进行描述性统计分析(Descriptive Analysis),以发现其内在的规律,再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形,常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。 》》接下来我们讲讲在Excel2007中完成描述性统计分析。 一、案例场景 某网站的专题活动积累了一定访问数据后,需要统计流量的的均值、区间,以及给出该专
使用标准的“inner”联接时,当一个表的行链接到第二个表的行时,第一个表中找不到第二个表中对应行的行将从输出表中排除。
MySQL执行计划是sql语句经过查询优化器后,查询优化器会根据用户的sql语句所包含的字段和内容数量等统计信息,选择出一个执行效率最优(MySQL系统认为最优)的执行计划,然后根据执行计划,调用存储引擎提供的接口,获取数据。
MySQL 官方文档地址: 8.8 Understanding the Query Execution Plan
最近几天因为工作比较忙,已经几天没有及时更新文章了,在这里先给小伙伴们说声抱歉…临近周末,再忙再累,我也要开始发力了。接下来的几天,菌哥将为大家带来关于FlinkSQL的教程,之后还会更新一些大数据实时数仓的内容,和一些热门的组件使用!希望小伙伴们能点个关注,第一时间关注技术干货!
在上一篇 《初相识 | performance_schema全方位介绍》 中粗略介绍了如何配置与使用performance_schema,相信大家对performance_schema能够为我们提供什么样的性能数据已经有一个初步的认识,今天将带领大家一起踏上系列第二篇的征程(全系共7个篇章),在这一期里,我们将为大家全面讲解performance_schema配置方式以及各个配置表的作用。下面,请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
2024年之前,DBA维护的StarRocks集群存在在用低版本多、稳定性受组件bug影响大的问题,给日常运维带来一定压力,版本升级迫在眉睫。于是,我们在今年年初安排了针对2.5以下版本升级2.5.13的专项。这里和大家分享下,针对因版本兼容问题而不能原地升级的场景下,进行跨集群升级时迁移数据方面的实践。
表的输出,是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口,可以 支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
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在这篇文章中,我将介绍如何识别导致性能出现问题的查询,如何找出它们的问题所在,以及快速修复这些问题和其他加快查询速度的方法。 📷 你一定知道,一个快速访问的网站能让用户喜欢,可以帮助网站从Google
前言 你一定知道,一个快速访问的网站能让用户喜欢,可以帮助网站从Google 上提高排名,可以帮助网站增加转化率。如果你看过网站性能优化方面的文章,例如设置服务器的最佳实现、到干掉慢速代码以及 使用CDN 加载图片,就认为你的 WordPress 网站已经足够快了。但是事实果真如此吗? 使用动态数据库驱动的网站,例如WordPress,你的网站可能依然有一个问题亟待解决:数据库查询拖慢了网站访问速度。 在这篇文章中主要介绍如何识别导致性能出现问题的查询,如何找出它们的问题所在,以及快速修复这些问题和其他加快
案例描述 输出九九乘法口诀表,如图1.4所示。 图1.4 九九乘法口诀表 案例分析 观察九九乘法口诀表,可以得出图表的规律:总共有9行,第几行就有几个表达式。同时要注意每行表达式的规律:第j行,表达
Problem Description 已知顺序表A与B是两个有序的顺序表,其中存放的数据元素皆为普通整型,将A与B表归并为C表,要求C表包含了A、B表里所有元素,并且C表仍然保持有序。 Input 输入分为三行: 第一行输入m、n(1<=m,n<=10000)的值,即为表A、B的元素个数; 第二行输入m个有序的整数,即为表A的每一个元素; 第三行输入n个有序的整数,即为表B的每一个元素; Output 输出为一行,即将表A、B合并为表C后,依次输出表C所存放的元素。 Sample
• Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询API,它允许以非常直观的方式组合来自一些关系运算符的查询
介绍 本篇主要通过汇总网上的大牛的知识,简单介绍一下如何使用mysql的执行计划,并根据执行计划判断如何优化和是否索引最优。 执行计划可显示估计查询语句执行计划,从中可以分析查询的执行情况是否最优,有助于对不使用索引的语句进行优化。EXPLAIN对每个查询返回一行信息,列出了有序的表格,MySQL处理语句的时候读取他们。MySQL解决所有的连接使用嵌套连接方法。这意味读取第一张一行,然后匹配第二张表的所有行,第三张表甚至更多表。当所有的表在处理时,MySQL会输出已经查询出来的列,并且回溯到表继续
表的输出,是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口,可以支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
本篇主要通过汇总网上的大牛的知识,简单介绍一下如何使用mysql的执行计划,并根据执行计划判断如何优化和是否索引最优。
英文:Delicious Brains,翻译:开源中国 www.oschina.net/translate/sql-query-optimization 📷 你一定知道,一个快速访问的网站能让用户喜欢
输入第一行输入一个正整数T(0<T<100000) 接下来有T行,每行输入一个字符串s(长度小于15)字符串中有两个数和一个加号或者一个减号,且表达式合法并且所有运算的数都小于31位输出每个表达式输出占一行,输出表达式8进制的结果。样例输入
一、随机数发生器 1. 随机数发生器主要功能 “随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如,可以使用正态分布来表示人体身高的总
前言 前面以前把关于HDFS集群的所有知识给讲解完了,接下来给大家分享的是MapReduce这个Hadoop的并行计算框架。 一、背景 1)爆炸性增长的Web规模数据量 2)超大的计算量/计算复杂
前面以前把关于HDFS集群的所有知识给讲解完了,接下来给大家分享的是MapReduce这个Hadoop的并行计算框架。
分别是id,select_type,table、type,partitions,possible_keys,key,key_len,ref,rows,Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释:
移动平均 18.1 移动平均工具的功能 “移动平均”分析工具可以基于特定的过去某段时期中变量的平均值,对未来值进行预测。移动平均值提供了由所有历史数据的简单的平均值所代表的趋势信息。使用此工具适用于变
首先我们要知道ALV有两种写法,一种是FUCTION(FM),另一种就是OOALV了,所以设置ALV复选框也是有两种方法。
python操作mysql数据库 Python 标准数据库接口为 Python DB-API,Python DB-API为开发人员提供了数据库应用编程接口。 Python 数据库接口支持非常多的数据库,你可以选择适合你项目的数据库: GadFly mSQL MySQL PostgreSQL Microsoft SQL Server 2000 Informix Interbase Oracle Sybase 你可以访问Python数据库接口及API查看详细的支持数据库列表。 不同的
有时候,我们执行一条查询语句的时候,往往会得到N条返回结果,执行sql语句取出这些返回结果的接口(起始点),就是游标。沿着这个游标,我们可以一次取出一行记录。
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EXPLAIN 工具能用于获取查询执行计划,即分析 MySQL 如何执行一个 SQL 语句。我们可以通过使用EXPLAIN 去模拟优化器执行 SQL 语句,从而分析 SQL 语句有没有使用索引、是否采用全表扫描方式、判断能否更进一步优化等。我们可以根据EXPLAIN 输出的数据来分析如何优化查询语句,提升查询语句的性能瓶颈。
哈喽各位,本章主要写的是FlinkSQL也是Flink章节的倒数第二篇了,最后还有一篇FlinkCEP,稍后会出,耐心关注哦!好了,进入正题!!!!
EXPLAIN: 为 SELECT语句中使用到的每个表返回一条信息。它按照MySQL在处理语句时读取它们的顺序列出这些表。MySQL使用循环嵌套算法解析所有连接。意味着MySQL从第一个表中读取一行,然后在第二个表,第三个表中找到匹配的行,等等。
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InnoDB实现标准的行级锁定,其中有两种类型的锁: 共享(S)锁和排他(X)锁。
图1:在工作表“InputData”列A至列C中存储学生一般信息,列D至列列W存储着学生测试项目信息。测试项目信息分为“测试项目、测试日期、分数、等级”列,共重复5次(即有5个测试项目)。
随机获取数据的业务场景,想必大家都有遇到过,今天我们分析一下如何正确的显示随机消息.
死锁是指由于每个事务都持有对方需要的锁而无法进行其他事务的情况,形成一个循环的依赖关系。因为这两个事务都在等待资源变得可用,所以两个都不会释放它持有的锁。
第三步:在命令行输入:mysql -u 用户名 -p密码;回车;-h表示服务器名,localhost表示本地,-hlocalhost 可不输入;-u为数据库用户名,root是mysql默认用户名;-p为密码,如果设置了密码,可直接在-p后链接输入,如:-p123456,用户没有设置密码,显示Enter password时,直接回车即可。)
在嵌入式项目开发中,LED灯的操作是一定要会的,也是基础中的基础,比如用51单片机写个跑马灯,这不简单嘛,定义一个数组把那8个跑马灯存起来,然后搞个for循环不就可以了嘛,但是,实际工作开发中写一个跑马灯可不像学校和书本上那么简单噢,往往最简单的东西,有可能也是最复杂的。
EXE和DLL文件之间的区别完全是语义上的,他们使用完全相同的PE格式。唯一的区别就是用一个字段标识出这个文件是EXE还是DLL。还有许多DLL的扩展,如OCX控件和控制面板程序(.CPL文件)等都是DLL,它们有一样的实体。
第一,MapReduce模型的抽象层次低,大量的底层逻辑都需要开发者手工完成。 第二,只提供Map和Reduce两个操作。 举个例子,两个数据集的Join是很基本而且常用的功能,但是在MapReduce的世界中,需要对这两个数据集 做一次Map和Reduce才能得到结果。 第三,在Hadoop中,每一个Job的计算结果都会存储在HDFS文件存储系统中,所以每一步计算都要进行硬 盘的读取和写入,大大增加了系统的延迟。 第四,只支持批数据处理,欠缺对流数据处理的支持。
将 Android 客户端 使用 okHttp 框架 push 的 json 数据存入数据库中: 首先要进行数据库的连接 var fs = require('fs'); var mysql = require('./mysql'); function home(response){ response.writeHead(200,{'Content-Type':'text/html'}); var myReaderStream = fs.createReadStream(__dirname
怎么进入mysql命令行呢? mysql的安装目录下面有个bin目录,先用命令行进入该目录,然后用 mysql -uroot -p123456 来登录(注意:用户名和密码不用包含“”) 命令: show processlist; 如果是root帐号,你能看到所有用户的当前连接。如果是其它普通帐号,只能看到自己占用的连接。 show processlist;只列出前100条,如果想全列出请使用show full processlist; mysql> show processlist; 命令: show status; 命令:show status like '%下面变量%';
1. show tables或show tables from database_name; -- 显示当前数据库中所有表的名称。 2. show databases; -- 显示mysql中所有数据库的名称。 3. show columns from table_name from database_name; 或show columns from database_name.table_name; -- 显示表中列名称。 4. show grants for user_name; -- 显示一个用户的权限,显示结果类似于grant 命令。 5. show index from table_name; -- 显示表的索引。 6. show status; -- 显示一些系统特定资源的信息,例如,正在运行的线程数量。 7. show variables; -- 显示系统变量的名称和值。 8. show processlist; -- 显示系统中正在运行的所有进程,也就是当前正在执行的查询。大多数用户可以查看他们自己的进程,但是如果他们拥有process权限,就可以查看所有人的进程,包括密码。 9. show table status; -- 显示当前使用或者指定的database中的每个表的信息。信息包括表类型和表的最新更新时间。 10. show privileges; -- 显示服务器所支持的不同权限。 11. show create database database_name; -- 显示create database 语句是否能够创建指定的数据库。 12. show create table table_name; -- 显示create database 语句是否能够创建指定的数据库。 13. show engines; -- 显示安装以后可用的存储引擎和默认引擎。 14. show innodb status; -- 显示innoDB存储引擎的状态。 15. show logs; -- 显示BDB存储引擎的日志。 16. show warnings; -- 显示最后一个执行的语句所产生的错误、警告和通知。 17. show errors; -- 只显示最后一个执行语句所产生的错误。 18. show [storage] engines; --显示安装后的可用存储引擎和默认引擎。
上面的cumsum函数是逐列进行累加的,如果需要总累加,那么便可以使用apply函数。
Nathan Marz 写了一篇非常受欢迎的博客文章,描述了 Lambda 架构(如何打破CAP定理)。Lambda 架构是一种在 MapReduce 和 Storm 或类似系统之上构建流处理应用程序的方法。
在日常mysql运维中,经常要查询当前mysql下正在执行的sql语句及其他在跑的mysql相关线程,这就用到mysql processlist这个命令了。 mysql> show processlist; //查询正在执行的sql语句 mysql> show full processlist; //查询正在执行的完整sql语句 mysql> kill connection id //停掉processlist查询出的某个线程,id是对应的id号 mysql> show processlist; +--
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