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Flink SQL 功能解密系列 —— 维表 JOIN 与异步优化

引子 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仓库中的概念类似,是维度属性的集合,比如商品维,地点维,用户维等等。 在流计算中,这是一个典型的 stream-to-table jon 的问题。本文主要讲解在 Flink SQL 中是如何解决这个问题的,用户如何简单上手使用这个功能。 维表 JOIN 语法 由于维表是一张不断变化的表(静态表只是动态表的一种特例)。那如何 JOIN 一张不断变化的表呢?如果用传统的 JOIN 语法SELECT * FROM T JOIN dim_ta

Flink SQL 功能解密系列 —— 阿里云流计算/Blink支持的connectors

Blink Connectors 总览 Connector 是连接外部数据和blink计算框架的桥梁,也是流计算的入口和出口。目前,blink支持了集团内部绝大多数的上下游(如下图),详细的接入方法可以见官方文档,本文主要阐述connector设计和使用上需要注意的问题。 Source插件 1. source connector控制消费位点 blink读取上游数据时,会记录消费位点和控制消费速度。结合blink checkPoint机制,source connector会周期性的把当前消费位点存储到rocksDB中。在发生failover的时候,source connector会从上一次成功消费的位点开始重追数据,保证at least once或excatly once的计算语义(取决于任务配置)。这也要求上游插件能够支持从特定位点恢复读,

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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