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实时数仓|基于Flink1.11的SQL构建实时数仓探索实践

实时数仓主要是为了解决传统数仓数据时效性低的问题,实时数仓通常会用在实时的OLAP分析、实时的数据看板、业务指标实时监控等场景。虽然关于实时数仓的架构及技术选型与传统的离线数仓会存在差异,但是关于数仓建设的基本方法论是一致的。本文会分享基于Flink SQL从0到1搭建一个实时数仓的demo,涉及数据采集、存储、计算、可视化整个处理流程。通过本文你可以了解到: 实时数仓的基本架构 实时数仓的数据处理流程 Flink1.11的SQL新特性 Flink1.11存在的bug 完整的操作案例 古人学问无遗力,少壮工夫老始成。 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。 案例简介 本文会以电商业务为例,展示实时数仓的数据处理流程。另外,本文旨在说明实时数仓的构建流程,所以不会涉及太复杂的数据计算。为了保证案例的可操作性和完整性,本文会给出详细的操作步骤。为了方便演示,本文的所有操作都是在Flink SQL Cli中完成的。 架构设计 具体的架构设计如图所示:首先通过canal解析MySQL的binlog日志,将数据存储在Kafka中。然后使用Flink SQL对原始数据进行清洗关联,并将处理之后的明细宽表...

LeetCode27|最长公共前缀

1,问题简述 编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。 如果不存在公共前缀,返回空字符串""。 2,示例 示例1:输入: ["flower","flow","flight"]输出: "fl"示例2:输入: ["dog","racecar","car"]输出: ""解释: 输入不存在公共前缀。 3,题解思路 对比 4,题解程序 import java.util.Arrays;public class LongestCommonPrefixTest { public static void main(String[] args) { String[] strs = {"flower", "flow", "flight"}; String longestCommonPrefix = longestCommonPrefix(strs); System.out.println("longestCommonPrefix = " + longestCommonPrefix); } public static String longestCommonPrefix(String[] strs) {...

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