通过本文你能 get 到以下知识：Flink 常见的一些维表关联的案例常见的维表方案及每种方案适用场景，优缺点案例：broadcast 实现维表或配置的实时更新一、案例分析维表服务在 Flink 中是一个经常遇到的业务场景，例如：客户端上报的用户行为日志只包含了城市 Id，可是下游处理数据需要城市名字商品的交易日志中只有商品 Id，下游分析数据需要用到商品所属的类目物联网温度报警的场景中，处理的是
Flink 部署文档1 先决条件2 下载 Flink 二进制文件3 配置 Flink3.1 flink-conf.yaml3.2 slaves4 将配置好的 Flink 分发到其他节点5 以 Standalone 模式启动 Flink6 以 Flink on YARN 模式启动6.1 Flink YARN Session6.2 Single Flink job on YARN7 参考本文档中的集群
前言Flink常见的维表Join方式有四种：预加载维表热存储维表广播维表Temporal table function join1.预加载维表通过定义一个类实现RichMapFunction，在open()中读取维表数据加载到内存中，在map()方法中与维表数据进行关联。RichMapFunction中open方法里加载维表数据到内存的方式特点如下：优点：实现简单缺点：因为数据存于内存，所以只适合
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2023-12-07 12:33:26
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# 深入了解MySQL千万级别表的挑战与解决方案
在当今数据驱动的时代，MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种场景。面对千万级别的大数据表，如何有效地管理和优化数据库性能成为一大挑战。本文将探讨MySQL处理千万级别表的数据结构、索引优化、查询优化以及一些最佳实践，同时提供代码示例以便于理解。
## 1. 理解千万级别表的悖论
千万级别的数据表常常引发性能瓶颈。主要原
千万级数据处理前言 近日一次版本上线时，涉及到千万级数据处理，因一时疏漏造成Oracle数据库回滚段爆掉，造成版本重复发布。 系统日常运行中，产生部分历史数据，这些数据不能删除。日积月累情况下，出现超级大的数据量。需要将客户信息历史表中客户性别为女性，出生日期在90年以前的客户存放至另一张表。目前客户信息历
1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下： ●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。 ●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。 ●在
# 实现“千万级别mysql表改名”的流程与步骤
在进行“千万级别mysql表改名”时，我们需要保证数据的完整性和安全性。下面我将为你详细介绍整个流程和每一步的具体操作。
## 流程
### 步骤
| 步骤 | 操作 |
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| 1 | 创建一个新的表，用于保存原表数据 |
| 2 | 将原表中的数据导入新表 |
| 3 | 删除原表 |
| 4 | 将新表重命
目录表概念表标识表和视图临时表和永久表表定义创建 table 表对象创建 sql 表视图catalog什么是 catalog如何理解 hive catalog 表概念表标识表标识由3部分组成：catalog name （常用于标识不同的“源”， 比如 hive catalog， inner catalog 等）database name（通常语义中的“库”）table name（通常语义中的“表
一、文章说明本篇博客主要是大数据量级别的数据清洗思路，因为使用的技术和数据库等存在差异，并没有提供具体的示例，但是各个场景思路基本一致完成清洗的方式很多，业务数据体量不同，本文可以作为其中千万级别业务数据清洗的一种思路，一般来说一个小时可以清洗几百万+的数据，具体速度数据库和配置的同步会有比较大的差异二、文章正文2.1 清洗背景一些时候，因为业务上的需求变化或者某些不可变因素需要将数据库的数据进行
维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表JOIN时，需指明这条记录关联维表快照的时
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2023-09-04 10:49:37
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1.首先介绍一下树三棵树 1）二叉排序树 找个例子来说,输入：4 3 7 5 6 10 9 产生这样的搜索结构的话，当我们查找9，只用查找4次 会出现极端状态：如按序输入1-8 可见，使用二叉树当索引结构并不合适，I/O次数太多 2）B树（又叫B-树） 当我们想减少I/O次数，那就得减少树的高度，但是数据量恒定的情况下，高度减少
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2023-11-14 14:18:16
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作者：码农当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段尽量使用TINYINT、SMAL
流计算中一个常见的需求就是为数据流补齐字段。因为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全。比如采集到的交易日志中只记录了商品 id，但是在做业务时需要根据店铺维度或者行业纬度进行聚合，这就需要先将交易日志与商品维表进行关联，补全所需的维度信息。这里所说的维表与数据
文章目录背景LookupableTableSource实例讲解源码解析JdbcTableSourceJdbcLookupFunction 背景在流式计算中，维表是一个很常见的概念，一般用于sql的join中，对流式数据进行数据补全，比如我们的source stream是来自日志的订单数据，但是日志中我们只是记录了订单商品的id，并没有其他的信息，但是我们把数据存入数仓进行数据分析的时候，却需要商
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2023-09-25 13:33:44
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作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将您详
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2023-07-27 19:50:59
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维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表JOIN时，需指明这条记录关联维表快照的时
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2023-07-31 21:33:03
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1、ETL背景在我们实时数仓日常工作中，经常会有一些实时的需求，这些需求往往都是一些拉宽的需求。为了给实时数仓来进行OLAP对来进行Ad-hoc查询，但是我们工作中一些维度表的数据是会发生变化的，可能是缓慢变化维度。那么这个时候就需要进行flink连接其他数据源来进行查询。那么这个时候我们肯定可以想到就是来一条查一次，这个是肯定可以做到的。但是在大数据场景下，我们是不是会觉得有点慢呢？我们是否有更
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2023-07-11 16:58:08
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目录一、建表二、单表索引分析三、单表索引优化四、总结一、建表建立表article CREATE TABLE IF NOT EXISTS `article`(
`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`author_id` INT (10) UNSIGNED NOT NULL,
`category_id` INT(10)
第一章 Flink简介 1.1 初识Flink Flink起源于Stratosphere项目，Stratosphere是在2010~2014年由3所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014年4月Stratosphere的代码被复制并捐赠给了Apache软件基金会，参加这个孵化项目的初始成员是Stratosphere系统的核心开发人员，2014年12月，Flink一跃成为Ap
衡量指标 总体来讲，关联维表有三个基础的方式：
实时数据库查找关联(Per-Record Reference Data Lookup)、预加载维表关联(Pre-Loading of Reference Data)和维表变更日志关联(Reference Data Change Stream)，而根据实现上的优化可以衍生出多种关联方式，且这些优化还可以灵活组合产生不同效果(不过为了简单性这里
