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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

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实操python3.6当中的异步IO( asyncio) 协程

我们的自动化部署平台升级到django2+python3了, 并发方面的知识点,也跟进一下啦。 http://python.jobbole.com/87310/ 这篇讲得挺入门的~~ 实操一下。 import time import asyncio import functools now = lambda : time.time() async def do_some_work(x): print('Waiting: ', x) await asyncio.sleep(x) return 'Done after {}s'.format(x) def callback(t, future): print('Callback: ', t, future.result()) start = now() coroutine1 = do_some_work(1) coroutine2 = do_some_work(2) coroutine4 = do_some_work(4) tasks = [ asyncio.ensure_future(coroutine1), asyncio.ensure_future(coroutine2), asyncio.ensure_future(coroutine4), ] loop =asyncio.get_event_loop() for task in tasks: task.add_done_callback(functools.partial(callback, 2)) loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) for task in tasks: task.add_done_callback(functools.partial(callback, 2)) print('Task return: {}'.format(task.result())) print('TIME: ', now() - start)

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Rocky Linux

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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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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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