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Flink实时计算指标对数方案

对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说,产品上展示的实时数据,pv、uv、gmv等等,怎么知道这些数据是不是正确的呢?当其他的小组开发的产品的数据(或者其他的数据提供方)又是另外一个数字,那么究竟该如何判断自己的数据还是别人的数据是正确的呢?这就需要一套实时数据对数方案,本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍,说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。 一、背景: 相信做过实时数据统计的朋友,肯定会遇到一个问题,怎么知道自己算的数据是不是对的呢?比如:pv、uv、dau、gmv、订单等等统计数据。 二、实时数据统计方案 上述流程图描述了一般的实时数据计算流程,接收日志或者MQ到kafka,用Flink进行处理和计算,将最终计算结果存储在redis中,最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示。 但是在整个过程中,不得不思考一下,最后计算出来的存储在redis中指标数据是不是正确的呢?怎么能给用户或者老板一个信服的理由呢?相信这个问题一定是困扰所有做实时数据开发的朋友。 比如说:离线的同事说离线昨天的数据订单是1w,实时昨天的数据确实2w,存在这么...

Oracle数据库的几种设计规范

一般情况下,可以从两个方面来判断数据库是否设计的比较规范,1是看是否拥有大量的窄表,2是宽表的数量是否足够的少,如果符合这两个条件,则可以说明这个数据库的设计水平还是比较高的,当然这是两个表面上的指标,为了达到数据库设计规范的要求,一般来说,需要符合以下几个要求。 表中要避免可为空的列。虽然表中允许有空列,但是,空字段是一种比较特殊的数据类型,数据库在处理的时候 需要进行特殊的处理,这样的话,就会增加数据库处理记录的复杂性,当表中要比较多的空字段时,在同等条件下,数据库处理的性能会降低许多,所以,虽然在数据库表的设计的时候,允许表中具有空字段,但是,我们应该尽量避免,若的确需要的话,可以通过一些折中的方式,来处理这些空字段,让他对数据库性的影响降到最低。 通过设置默认值的形式,来避免空字段的产生,如一个商城VIP系统,有的时候身份证号

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