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Flink Table/SQL API 规划 —— Dynamic Table

动态表的概念是社区很早就提出的但并没有全部实现下文中所有介绍都是基于已有规划和proposal给出的,可能与之后实现存在出入仅供参考 概念 动态表直观上看是一个类似于数据库中的Materialized View概念。动态表随着时间改变;类似静态的batch table一样可以用标准SQL进行查询然后一个新的动态表;可以和流无损地互相转换(对偶的)。对现有的API最大的改进关键在表的内容随着时间改变,而现在的状态只是append。当前的streaming table可以认为是一种动态表,append模式的动态表。 流到 Dynamic Table 流被转换成Table时决定选择哪种模式是依据表的schema是否定义primary key。 Append模式: 如果表的schema没有包括key的定义那转换成表时采用append模式。把流中每条新来的record当做新的row append到表中。一旦数据加到表中就不能再被更新和删除(指当前表中,不考虑转换成新表)。 Replace模式: 相对应,如果定义了key,那么对于流中的每条记录如果key不在表中就insert否则就update。 ...

【玩转ElasticSearch】降维打击!使用ElasticSearch作为时序数据库

本篇分享最近把ElasticSearch当作时序数据库来用的心得。 • 需求 需求是这样的:提供一个后台,选用户画像标签(多选),点确认后弹出“选出了xxx个用户”,再继续点就把用户dump出来、推送消息。现在要做这个后台的数据仓库层。 详细分析一下需求: 1. 我们的用户画像走流式计算,每秒大量更新,所以 对插入/更新性能要求很高。 2. 查询条件翻译成SQL就是类似 select count(*) from `table` where (`tags` like '%tag1%') and (`tags` like '%tag2%') and (`tags` like '%tag3%') and ..., 常规数据库算起来比较慢。 需要一个数据仓库,支持大量插入/更新、大量导出、快速多字符串匹配查询。 于是一开始的选型是用 时序数据库InfluxD

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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