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在数据科学和分析的领域,数据能力的释放不仅是通过提取见解的方式, 同时也要能通过有效的方式来传达见解.这就是数据可视化发挥见解的地方.
海盗指标法(AARRR海盗模型) 它反映了增长是系统性地贯穿于用户生命周期各个阶段的：用户拉新(Acquisition)、用户激活(Activation)、用...
之前博文有专门介绍过基于Log4j Appender 实现大数据平台组件日志的采集, 本篇主要对java项目中经常会接触到的logback.xml文件的配置做一...
高性能,内存利用率高,没有运行时和垃圾回收 可靠 , 丰富的类型系统和所有权模型保证内存和线程安全,编译器可以消除各种错误 生产力, 包管理器、构建工具一流...
场景 订单数据之类的业务表，因为有状态要更新，比如订单状态，物流状态之类的，需要同步很久之前的数据到Hive. 如何同步时在Hive中进行操作一次更新多个分区内...
我们经常需要在一个时间窗口维度上对数据进行聚合，窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API，我们可以将数据流切分成一...
Session 模式和 Per Job 模式的应用场景不一样。Per Job 模式比较适合那种对启动时间不敏感，运行时间较长的任务。
只要source端产生了changelog数据，后面的算子是可以自动处理update消息的，简单理解，你可以认为:
Catalog 提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。
Checkpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator的状态来生成Snapshot，从而将这些状态...
在程序计算过程中，在Flink程序内部存储计算产生的中间结果，并提供给后续Function或算子计算结果使用。（如下图所示）
一个watermark 代表了 watermark所包含的timestamp 数值,表示后来的数据已经再也没有小于或等于这个时间的了.
DataStream API主要可为分为三个部分，DataSource模块、Transformation模块以及DataSink模块。
Prewhere 和 where 语句的作用相同，用来过滤数据。不同之处在于 prewhere 只支持*MergeTree 族系列引擎的表，首先会读取指定的列数...
副本的目的主要是保障数据的高可用性，即使一台 ClickHouse 节点宕机，那么也可以从其他服务器获得相同的数据
ClickHouse 提供了 Delete 和 Update 的能力，这类操作被为 Mutation 查询，它可以看做 Alter 的一种。 虽然可以实现修改...
表引擎决定了如何存储表的数据。表引擎的使用方式就是必须显式在创建表时定义该表使用的引擎，以及引擎使用的相关参数
之前写过Flink CDC sink 到 Iceberg中,本篇主要实践如何CDC到hudi中.
Flink CDC: 捕获数据库完整的变更日志记录增、删、改等所有数据. Flink在1.11版本开始引入了Flink CDC功能，并且同时支持Table &...
下面主要从架构、组件原理、业务场景等角度针对相关组件的技术要点进行总结. 主要以问题驱动.
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