本章节重点介绍了 Flink Job 提交过程,包含了 StreamGraph 到 JobGraph 在客户端的转换和优化,并给出了源码级剖析。虽然是以 per-job 模式下的提交过程为例,但在 session、application 模式下核心代码并无二致,均可作为研究参照。
1背景介绍在日常数据研发工作中,我们会遇到如下常见场景问题,其一为:数据测试人员要对产出多表的一致性进行检测,其二为:数据对账体系,如资金流和订单数据要保持一致,其三为:数据模型迁移过程中,要对迁移前后的数据进行对比,其四为:数据存储在不同库中,例如A存储到ODPS,B存储到ADB,其中AB库中数据必须要保持一致。如上述4种常见问题,我们需要一套能界面交互(勾选或低代码交互)、离线核对、实时核对、
1、前言HiveServer2 属于 Hive 组件的一个服务,主要提供 Hive 访问接口,例如可通过 JDBC 的方式提交 Hive 作业,HiveServer2 基于 Java 开发,整个服务运行过程中,内存的管理回收均由 JVM 进行控制。在 JVM 语言中的内存泄漏与 C/C++ 语言的内存泄漏会有些差异,JVM 的内存泄漏更多的是业务代码逻辑错误引起大量对象引用被持有,导致多次 GC
文章目录零、准备工作0.1 安装pyspark一、pyspark.sql部分1.窗口函数2.更换列名:3.sql将一个字段根据某个字符拆分成多个字段显示4.pd和spark的dataframe进行转换
我们知道 Flink 有Table(表)、View(视图)、Function(函数/算子)、Database(数据库)的概念,相对于这些耳熟能详的概念,Flink 里还有一个 Catalog(目录) 的概念。本文将为大家带来 Flink Catalog 的介绍以及 Flink Catalog 在 ChunJun 中的实践之路。Flink Catalog 简介Catalog 提供元数据,如数据库、表