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華為wifi感嘆號 2022-05-24 17:36:00

flinksql偽表關聯

發布時間: 2022-05-15 06:02:43

『壹』 flink 1.10 1.12區別

flink 1.10 1.12區別在於Flink 1.12 支持了 Flink sql Kafka upsert connector 。

因為在 Flink 1.10 中,當前這類任務開發對於用戶來說,還是不夠友好,需要很多代碼,同時也會造成 Flink SQL 冗長。

Flink 1.12 SQL Connector 支持 Kafka Upsert Connector,這也是我們公司內部業務方對實時平台提出的需求。

收益:便利用戶有這種需要從 kafka 取最新記錄操作的實時任務開發,比如這種 binlog -> kafka,然後用戶聚合操作,這種場景還是非常多的,這能提升實時作業開發效率,同時 1.12 做了優化,性能會比單純的 last_value 性能要好。

Flink Yarn 作業 On k8s 的生產級別能力是:

Flink Jar 作業已經全部 K8s 化,Flink SQL 作業由於是推廣初期,還是在 Yarn 上面進行運行,為了將實時計算 Flink 全部K8s化。

所以我們 Flink SQL 作業也需要遷移到 K8s,目前 Flink 1.12 已經滿足生產級別的 Flink k8s 功能,所以 Flink SQL K8s 化,打算直接使用社區的 On k8s 能力。

風險:雖然和社區的人溝通,Flink 1.12 on k8s 沒有什麼問題,但是具體功能還是需要先 POC 驗證一下,同時可能社區 Flink on k8s 的能力。

可能會限制我們這邊一些 k8s 功能使用,比如 hostpath volome 以及 Ingress 的使用,這里可能需要改底層源碼來進行快速支持(社區有相關 JIRA 要做)。

『貳』 flinksql 參數中的分號如何轉義

標識符遵循sql標准,因此使用時需要用反引號進行轉義。

『叄』 兩個表關聯查詢,SQL語句 請大俠們明示O(∩_∩)O謝謝

後出師表

先帝慮漢賊不兩立,王業不偏安,故托臣以討賊也。以先帝之明,量臣之才,固知臣伐賊,才弱敵強也。然不伐賊,王業亦亡;惟坐而待亡,孰與伐之?是故托臣而弗疑也。

臣受命之日,寢不安席,食不甘味。思惟北征,宜先入南,故五月渡瀘,深入不毛,並日而食。臣非不自惜也,顧王業不得偏全於蜀都,故冒危難,以奉先帝之遺意。而議者謂為非計。今賊適疲於西,又務於東。兵法乘勞,此進趨之時也。謹陳其事如左:

高帝明並日月,謀臣淵深;然陟險被創,危然後安。今陛下未及高帝,謀臣不如良平,而欲以長策取勝,坐定天下,此臣之未解一也。劉繇、王朗,各據州郡,論安言計,動引聖人;群疑滿腹,眾難塞胸;今歲不戰,明年不征,使孫策坐大,遂並江東,此臣之未解二也。曹操智計,殊絕於人,其用兵也,彷彿孫吳;然困於南陽,險於烏巢,危於祁連,逼於黎陽,幾敗北山,殆死潼關,然後偽定一時爾。況臣才弱,而欲以不危而定之,此臣之未解三也。曹操五攻昌霸不下,四越巢湖不成;任用李服,而李服圖之;委任夏侯,而夏侯敗亡。先帝每稱操為能,猶有此失;況臣駑下,何能必勝?此臣之未解四也。自臣到漢中,中間期年耳;然喪趙雲、陽群、馬玉、閻芝、丁立、白壽、劉郃、鄧銅等,及曲長、屯將七十餘人,突將無前,賨叟、青羌、散騎、武騎一千餘人:此皆數十年之內所糾合四方之精銳,非一州之所有;若復數年,則損三分之二也,當何以圖敵?此臣之未解五也。今民窮兵疲,而事不可息,事不可息,則住與行勞費正等;而不及早圖之,欲以一州之地,與賊持久,此臣之未解六也。

夫難平者,事也。昔先帝敗軍於楚,當此時,曹操拊手,謂天下已定。然後先帝東連吳越,西取巴蜀,舉兵北征,夏侯授首:此操之失計,而漢事將成也。然後吳更違盟,關羽毀敗,秭歸蹉跌,曹丕稱帝。凡事如是,難可逆見。臣鞠躬盡力,死而後已。至於成敗利鈍,非臣之明所能逆睹也。

前出師表

臣亮言:先帝創業未半而中道崩殂;今天下三分,益州疲弊,此誠危急存亡之秋也。然侍衛之臣不懈於內;忠志之士忘身於外者:蓋追先帝之殊遇,欲報之於陛下也。誠宜開張聖聽,以光先帝遺德,恢弘志士之氣;不宜妄自菲薄,引喻失義,以塞忠諫之路也。
宮中府中,俱為一體;陟罰臧否,不宜異同;若有作姦犯科及為忠善者,宜付有司論其刑賞,以昭陛下平明之理;不宜偏私,使內外異法也。
侍中、侍郎郭攸之、費禕、董允等,此皆良實,志慮忠純,是以先帝簡拔以遺陛下:愚以為宮中之事,事無大小,悉以咨之,然後施行,必得裨補闕漏,有所廣益。
將軍向寵,性行淑均,曉暢軍事,試用之於昔日,先帝稱之曰能,是以眾議舉寵為督:愚以為營中之事,悉以咨之,必能使行陣和睦,優劣得所。
親賢臣,遠小人,此先漢所以興隆也;親小人,遠賢臣,此後漢所以傾頹也。先帝在時,每與臣論此事,未嘗不嘆息痛恨於桓、靈也!侍中、尚書、長史、參軍,此悉貞良死節之臣,願陛下親之、信之,則漢室之隆,可計日而待也。
臣本布衣,躬耕於南陽,苟全性命於亂世,不求聞達於諸侯。先帝不以臣卑鄙,猥自枉屈,三顧臣於草廬之中,咨臣以當世之事,由是感激,遂許先帝以驅馳。後值傾覆,受任於敗軍之際,奉命於危難之間,爾來二十有一年矣。
先帝知臣謹慎,故臨崩寄臣以大事也。受命以來,夙夜憂嘆,恐付託不效,以傷先帝之明;故五月渡瀘,深入不毛。今南方已定,兵甲已足,當獎率三軍,北定中原,庶竭駑鈍,攘除奸凶,興復漢室,還於舊都:此臣所以報先帝而忠陛下之職分也。至於斟酌損益,進盡忠言,則攸之、禕、允等之任也。
願陛下托臣以討賊興復之效,不效,則治臣之罪,以告先帝之靈;若無興德之言,則責攸之、禕、允等之慢,以彰其咎。陛下亦宜自謀,以諮諏善道,察納雅言,深追先帝遺詔。臣不勝受恩感激!
今當遠離,臨表涕零,不知所言。

『肆』 大數據分析應該掌握哪些基礎知識

Java基礎語法

· 分支結構if/switch

· 循環結構for/while/do while

· 方法聲明和調用

· 方法重載

· 數組的使用

· 命令行參數、可變參數

IDEA

· IDEA常用設置、常用快捷鍵

· 自定義模板

· 關聯Tomcat

· Web項目案例實操

面向對象編程

· 封裝、繼承、多態、構造器、包

· 異常處理機制

· 抽象類、介面、內部類

· 常有基礎API、集合List/Set/Map

· 泛型、線程的創建和啟動

· 深入集合源碼分析、常見數據結構解析

· 線程的安全、同步和通信、IO流體系

· 反射、類的載入機制、網路編程

Java8/9/10/11新特性

· Lambda表達式、方法引用

· 構造器引用、StreamAPI

· jShell(JShell)命令

· 介面的私有方法、Optional加強

· 局部變數的類型推斷

· 更簡化的編譯運行程序等

MySQL

· DML語言、DDL語言、DCL語言

· 分組查詢、Join查詢、子查詢、Union查詢、函數

· 流程式控制制語句、事務的特點、事務的隔離級別等

JDBC

· 使用JDBC完成資料庫增刪改查操作

· 批處理的操作

· 資料庫連接池的原理及應用

· 常見資料庫連接池C3P0、DBCP、Druid等

Maven

· Maven環境搭建

· 本地倉庫&中央倉庫

· 創建Web工程

· 自動部署

· 持續繼承

· 持續部署

Linux

· VI/VIM編輯器

· 系統管理操作&遠程登錄

· 常用命令

· 軟體包管理&企業真題

Shell編程

· 自定義變數與特殊變數

· 運算符

· 條件判斷

· 流程式控制制

· 系統函數&自定義函數

· 常用工具命令

· 面試真題

Hadoop

· Hadoop生態介紹

· Hadoop運行模式

· 源碼編譯

· HDFS文件系統底層詳解

· DN&NN工作機制

· HDFS的API操作

· MapRece框架原理

· 數據壓縮

· Yarn工作機制

· MapRece案例詳解

· Hadoop參數調優

· HDFS存儲多目錄

· 多磁碟數據均衡

· LZO壓縮

· Hadoop基準測試

Zookeeper

· Zookeeper數據結果

· 內部原理

· 選舉機制

· Stat結構體

· 監聽器

· 分布式安裝部署

· API操作

· 實戰案例

· 面試真題

· 啟動停止腳本

HA+新特性

· HDFS-HA集群配置

Hive

· Hive架構原理

· 安裝部署

· 遠程連接

· 常見命令及基本數據類型

· DML數據操作

· 查詢語句

· Join&排序

· 分桶&函數

· 壓縮&存儲

· 企業級調優

· 實戰案例

· 面試真題

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· Flume架構

· Agent內部原理

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· 安裝部署

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· 自定義Sink

· Ganglia監控

Kafka

· 消息隊列

· Kafka架構

· 集群部署

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· 工作流程分析

· 分區分配策略

· 數據寫入流程

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· 分區數計算

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· 面向對象編程

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· 安裝部署

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· 編程模型

· 持久化&檢查點機制

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· 運算元詳解

· RDD編程進階

· 累加器&廣播變數

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· SparkSQL

· DataFrame

· DataSet

· 自定義UDF&UDAF函數

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Spark內核&優化

· 內核源碼詳解

· 優化詳解

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· Hbase原理及架構

· 數據讀寫流程

· API使用

· 與Hive和Sqoop集成

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· Presto的安裝部署

· 使用Presto執行數倉項目的即席查詢模塊

Ranger2.0

· 許可權管理工具Ranger的安裝和使用

Azkaban3.0

· 任務調度工具Azkaban3.0的安裝部署

· 使用Azkaban進行項目任務調度,實現電話郵件報警

Kylin3.0

· Kylin的安裝部署

· Kylin核心思想

· 使用Kylin對接數據源構建模型

Atlas2.0

· 元數據管理工具Atlas的安裝部署

Zabbix

· 集群監控工具Zabbix的安裝部署

DolphinScheler

· 任務調度工具DolphinScheler的安裝部署

· 實現數倉項目任務的自動化調度、配置郵件報警

Superset

· 使用SuperSet對數倉項目的計算結果進行可視化展示

Echarts

· 使用Echarts對數倉項目的計算結果進行可視化展示

Redis

· Redis安裝部署

· 五大數據類型

· 總體配置

· 持久化

· 事務

· 發布訂閱

· 主從復制

Canal

· 使用Canal實時監控MySQL數據變化採集至實時項目

Flink

· 運行時架構

· 數據源Source

· Window API

· Water Mark

· 狀態編程

· CEP復雜事件處理

Flink SQL

· Flink SQL和Table API詳細解讀

Flink 內核

· Flink內核源碼講解

· 經典面試題講解

Git&GitHub

· 安裝配置

· 本地庫搭建

· 基本操作

· 工作流

· 集中式

ClickHouse

· ClickHouse的安裝部署

· 讀寫機制

· 數據類型

· 執行引擎

DataV

· 使用DataV對實時項目需求計算結果進行可視化展示

sugar

· 結合Springboot對接網路sugar實現數據可視化大屏展示

Maxwell

· 使用Maxwell實時監控MySQL數據變化採集至實時項目

ElasticSearch

· ElasticSearch索引基本操作、案例實操

Kibana

· 通過Kibana配置可視化分析

Springboot

· 利用Springboot開發可視化介面程序

『伍』 flink32g內存可以處理多少數據

摘要 您好,您的問題我已經看到了。這邊正在為您解答

『陸』 flink sql cdc mysql建表報錯了.DataException: NAME is not a valid field name

你好,很高興回答你的問題。
建議檢查一下是不是有「NAME」這個欄位。
如果有幫助到你,請點擊採納。

『柒』 flinksql自定義topN函數的代碼

摘要 當前 Flink 有如下幾種函數:

『捌』 《Flink基礎教程》pdf下載在線閱讀,求百度網盤雲資源

《Flink基礎教程》([美] 埃倫•弗里德曼)電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接:https://pan..com/s/1tm7Vs-V-SUnv7jA3MMLF0Q

密碼:4jf8

書名:Flink基礎教程

作者:[美] 埃倫•弗里德曼

譯者:王紹翾

豆瓣評分:6.0

出版社:人民郵電出版社

出版年份:2018-8

頁數:96

內容簡介:

作為新一代的開源流處理器,Flink是眾多大數據處理框架中一顆冉冉升起的新星。它以同一種技術支持流處理和批處理,並能同時滿足高吞吐、低延遲和容錯的需求。本書由Flink項目核心成員執筆,系統闡釋Flink的適用場景、設計理念、功能、用途和性能優勢。

作者簡介:

埃倫·弗里德曼(Ellen Friedman)

解決方案咨詢師,知名大數據相關技術佈道師,在流處理架構和大數據處理框架等方面有多部著作。

科斯塔斯·宙馬斯(Kostas Tzoumas)

Flink項目核心成員,data Artisans公司聯合創始人兼首席執行官,在流處理和數據科學領域經驗豐富。

譯者介紹

王紹翾

阿里巴巴資深技術專家,Apache Flink Committer,淘寶花名「大沙」。畢業於北京大學信息科學技術學院,後取得加州大學聖地亞哥分校計算機工程博士學位。目前就職於阿里巴巴計算平台事業部,負責Flink SQL引擎及機器學習的相關開發。加入阿里巴巴之前,在Facebook開發分布式圖存儲系統TAO。曾多次拜訪由Flink創始團隊創辦的公司data Artisans,並與其首席執行官科斯塔斯·宙馬斯(本書作者之一)以及首席技術官斯蒂芬·尤恩有著廣泛的合作。

『玖』 flink sql 近3天登錄次數

flink sql 近3天登錄次數如下
1、獲取最近七天活躍的用戶,並對用戶活躍日期進行排序。
2、計算用戶活躍日期與排名的差值。
3、對用戶及差值進行分組。
4、統計差值個數取出差值個數大於3的數據(即連續登陸三天以上的用戶)。
5、對數據進行去重。

『拾』 apache flink支持sql嗎

org.apache.jsp.check_005flinkcard_jsp._jspService(org.apache.jsp.check_005flinkcard_jsp:102)可以看出你寫的jsp在運行期遇到空指針錯誤,如果是tomcat可以到apache-tomcat-6.0.16\work\Catalina\localhost\testhttps\org\apache\jsp地方找到check_005flinkcard_jsp.java的102行,查看jsp編譯成java文件的源碼