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使用Spark Streaming SQL基于时间窗口进行数据统计

1.背景介绍 流式计算一个很常见的场景是基于事件时间进行处理,常用于检测、监控、根据时间进行统计等系统中。比如埋点日志中每条日志记录了埋点处操作的时间,或者业务系统中记录了用户操作时间,用于统计各种操作处理的频率等,或者根据规则匹配,进行异常行为检测或监控系统告警。这样的时间数据都会包含在事件数据中,需要提取时间字段并根据一定的时间范围进行统计或者规则匹配等。使用Spark Streaming SQL可以很方便的对事件数据中的时间字段进行处理,同时Spark Streaming SQL提供的时间窗口函数可以将事件时间按照一定的时间区间对数据进行统计操作。本文通过讲解一个统计用户在过去5秒钟内点击网页次数的案例,介绍如何使用Spark Streaming SQL对事件时间进行操作。 2.时间窗语法说明 Spark Streaming SQ

【译】数据湖正在成为新的数据仓库

原文链接 https://www.infoworld.com/article/3405443/the-data-lake-is-becoming-the-new-data-warehouse.html?upd=1561666042410 像公有云数据湖和 Delta Lake 这样的平台指出了一个中央数据枢纽的趋势,用来支持决策和AI驱动的自动化决策。 数据仓库是否再次加入这股浪潮呢,或者会逐渐消亡? 如果你不清楚这个问题的答案也很正常。数据仓库在一方面目前仍处于热门阶段。笔者作为一个长期的行业观察者,看到了在不断创新和创业活动浪潮下行业的快速发展。 这种趋势基本上始于十年前标准设备进入数据仓库主流,然后随着市场向新一代云数仓转移逐渐获得了新动力。在过去几年中,一个云数仓供应商(Snowflake) 在市场上获得了非常多的支持。 数据仓库的

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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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