Flink SQL 功能解密系列 —— 数据去重的技巧和思考

2018-02-07 1100

概述

去重逻辑在业务处理中使用广泛，大致可以分两类：DISTINCT去重和FIRST_VALUE主键去重，两者的区别是DISTINCT去重是对整行数据进行去重，比如tt里面数据可能会有重复，我们要去掉重复的数据；FIRST_VALUE是根据主键进行去重，可以看成是一种业务层面的去重，但是真实的业务场景使用也很普遍，比如一个用户有多次点击，业务上只需要取第一条。本文重点介绍这两种去重的应用。

1. DISTINCT 去重

blink sql支持标准sql的DISTINCT去重。假如我们有如下输入数据，并希望对相同的行进行去重。

sql可以这么写：select distinct * from tt_source; 完整的blink sql如下，

createtable tt_source(avarchar,bvarchar)with(type=

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云场景实践研究第65期：五叶草

更多云场景实践研究案例，点击这里：【云场景实践研究合集】联合不是简单的加法，而是无限的生态，谁会是下一个独角兽五叶草利用阿里云MaxCompute，为某世界500强快消品零售巨头搭建了企业级数据仓库。依托其强大的海量数据处理能力，有效降低了时间人力成本，提升了工作效率，使客户可以将更多的精力投入到业务升级中去。采用的阿里产品阿里云MaxCompute 为什么使用阿里云 MaxCompute，具有强大的海量数据处理能力，能够有效降低时间人力成本，提升工作效率，使客户可以将更多的精力投入到业务升级中去。关于五叶草五叶草大数据有限公司是南京高新区阿里巴巴创新中心基地本地运营商，是南京首家大数据、云计算、人工智能、物联网专业孵化培训基地。阿里云数加（大数据平台）金牌合作伙伴，阿里云职业认证培训体系课程授权合作伙伴和指定运营商。其业务包括：

2018-02-08

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背景 Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。流计算系统中经常需要与外部系统进行交互，比如需要查询外部数据库以关联上用户的额外信息。通常，我们的实现方式是向数据库发送用户a的查询请求，然后等待结果返回，在这之前，我们无法发送用户b的查询请求。这是一种同步访问的模式，如下图左边所示。图中棕色的长条表示等待时间，可以发现网络等待时间极大地阻碍了吞吐和延迟。为了解决同步访问的问题，异步模式可以并发地处理多个请求和回复。也就是说，你可以连续地向数据库发送用户a、b、c等的请求，与此同时，哪个请求的回复先返回了就处理哪个回复，从而连续的请求之间不需要阻塞等待，如上图右边所示。这也正是 Async I/O 的实现原理。 Async I/O 使用

2018-02-08

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

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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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Rocky Linux

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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