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7月31日Spark钉钉群直播【Apache Spark 在存储计算分离趋势下的数据缓存】

直播间直达链接:(回看链接) 时间 7月31日19:00 主讲人: 辰山,阿里巴巴计算平台事业部 EMR 高级开发工程师,目前从事大数据存储方面的开发和优化工作 简介: 在数据上云的大背景下,存储计算分离逐渐成为了大数据处理的一大趋势,计算引擎需要通过网络读写远端的数据,很多情况下 IO 成为了整个计算任务的瓶颈,因而数据缓存成为此类场景下的一个重要的优化手段。本次分享将介绍 Spark 在数据缓存上的一些做法,并将介绍 EMR 自研的 Jindo 存储系统在数据缓存上的应用。

使用Blink SQL+UDAF实现差值聚合计算

本案例根据某电网公司的真实业务需求,通过Blink SQL+UDAF实现实时流上的差值聚合计算,通过本案例,让读者熟悉UDAF编写,并理解UDAF中的方法调用关系和顺序。 感谢@军长在实现过程中的指导。笔者水平有限,若有纰漏,请批评指出。 一、客户需求 电网公司每天采集各个用户的电表数据(格式如下表),其中data_date为电表数据上报时间,cons_id为电表id,r1位电表度数,其他字段与计算逻辑无关,可忽略。为了后续演示方便,仅输入cons_id=100000002的数据。 no(string) data_date(string) cons_id(string) org_no(string) r1(double) 101 20190716 100000002 35401 13.76 101 20190717 100000002 35401 14.12 101 2

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