一：什么是自助报表？报表是 BI 项目中呈现数据最直观的方式，目前使用报表常用的方式是由技术人员根据用户需求提前定义设计好报表模板，用户使用时在页面端基于已有的模板对数据进行查询、打印、导出等操作。这种方式能够很好地满足相对固定的报表需求，而随着业务的深入以及业务人员能力的提升，越来越多的人希望自己能够通过一些简单的拖拽操作来快速查看到自己关心的数据，进而逐步确定最终的报表格式。我们把这种报表使用
# Flink 实时加工架构的实现指南
Apache Flink 是一个强大的用于流处理和批处理的框架，它提供了高吞吐量和低延迟的数据处理能力。本篇文章将逐步指导你如何实现一个简单的 Flink 实时加工架构。我们将探讨整个实现的流程、每一步的具体细节以及相应的代码示例。
## 流程概述
在开始之前，我们先了解一下实现 Flink 实时加工架构的步骤。下面的表格列出了主要步骤，以及每个步骤的
一、程序与数据流转换（DataFlow） • 所有的Flink程序都是由三部分组成的： Source 、Transformation 和 Sink。 • Source 负责读取数据源，Transformation 利用各种算子进行处理加工，Sink 负责输出 • 在运行时，Flink上运行的程序会被映射成“逻辑数据流”（
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2023-10-20 21:19:04
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描述批处理数据和流式处理数据之间的差异数据处理就是通过某个过程将原始数据转换为有意义的信息。 根据数据引入系统的方式，可能需要在每个数据项到达时进行处理，也可能需要先缓冲原始数据，然后按组进行处理。 在数据到达时进行处理被称为流式处理。 对组中的数据进行缓冲，然后处理，称为批处理。了解批处理在批处理中，新到达的数据元素将被收集到一个组中。 然后，在将来的某个时间对整个组进行批处理。 处理每个组的确
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2024-09-07 17:20:23
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Table API实现实时报表（Real Time Reporting with the Table API）Apache Flink offers a Table API as a unified, relational API for batch and stream processing, i.e., queries are executed with the same semantics
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2023-11-01 20:40:32
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# 教你如何实现Spark实时报表
在现代企业中，能够及时获取数据并进行分析显得尤为重要，Spark是一个强大的实时数据处理框架。通过使用Spark Streaming，我们可以实现实时报表的需求。本文将详细介绍如何完成此过程，包括必要的步骤、代码实现及其注解。
## 实现流程
下面的表格展示了实现Spark实时报表的主要步骤：
| 步骤 | 描述
如何才能实更加快速的访问报表，又不增加服务器的负担呢？
如果连续多次重复访问同一报表被时，服务器的运算消耗将会增加，报表展现所需的时间也会增长。假如能够把第一次算出的报表缓存下来，再次访问时直接从缓存中读取，这样则可以减轻服务器的负担，从而缩短用户的等待时间。快逸报表提供了缓存的机制，可通过设置reportConfig.xml中的缓存参数控制缓存的使用，实现实时报表。
原创
2014-12-05 11:48:30
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实时数据是工业物联网建设中经常遇到的一种数据类型，一般采用实时数据库来管理与存储，实时数据库是采用实时数据模型建立起来的数据库，用于处理不断更新的、快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物，利用数据库技术来解决实时系统中的数据管理问题，同时利用实时技术为实时数据库提供时间驱动调度和资源分配算法。实时数据库是工业领域信息化的核心基础软件，是大数据、云计
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2023-10-13 19:29:41
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代码示例：Flink-playgrounds 的 table-walkthrough 本地代码：/Users/xxxx/local_dir/yyyy/flink-playgrounds/operations-playground/table-walkthroughtable-walkthrough工程带来的意义： 1.SpendReport 类可作为简易实时报表功能开发的代码模板 2. Spen
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2024-03-23 17:40:44
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# 如何使用 Apache Storm 实现实时报表
Apache Storm 是一个强大的分布式实时处理系统，能够处理大量数据流。在这个指导中，我们将一起探索如何使用 Apache Storm 来实现实时报表。
## 流程概述
在实现 Apache Storm 实时报表之前，我们需要确定操作的步骤。以下是整个流程的基本步骤，以表格形式呈现：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
基础监控系统技术栈架构
原创
2021-09-11 10:42:42
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基础监控系统技术栈架构
原创
2022-03-09 10:01:44
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在我们制作网站或者应用的时候，如果想要更加形象地展示数据，那么报表就不可或缺了。 jFreeChart、FusionChart、HighChart、EChart。 下面分别从不同角度去介绍这4个报表工具。1、应用场景 在应用场景上，因为jFreeChart是一个封装好的Jar包，所以支持在客户端使用，也可以在网站上使用。 而FusionChart、HighChart、EChart都是用于J2EE平
不去记录，有些事情都好像没有发生过。示例作用 1.示例提供了docker命令启动，可以查看控制台的各项指标。 2.可以参考docker编排脚本，自己开发基于docker的交付软件 3.参考此项目的上一级项目flink-playground的data-generator项目，获得使用kafka模拟持续数据流入的示例 4.学习docker操作命令 编码值得借鉴的点： 1.SpendReportTest
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2024-03-23 17:02:05
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什么是Spark是基于内存的用于大规模数据处理(离线计算、实时计算、快速查询)的统一分析引擎。也是一个生态系统。Spark的特点速度快比MapReduce块10-100倍易用（算法多）MR只支持一种计算 算法，Spark支持多种算法。通用Spark可以支持离线计算、实时计算、快速查询（交互式）、机器学习、图计算兼容性强支持大数据中现有的Yarn. Mesos等多种调度平台，可以处理ha
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2023-10-24 06:37:11
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前言公司项目最近有一个需要：报表导出。整个系统下来，起码超过一百张报表需要导出。这个时候如何优雅的实现报表导出，释放生产力就显得很重要了。下面主要给大家分享一下该工具类的使用方法与实现思路。实现的功能点对于每个报表都相同的操作，我们很自然的会抽离出来，这个很简单。而最重要的是：如何把那些每个报表不相同的操作进行良好的封装，尽可能的提高复用性；针对以上的原则，主要实现了一下关键功能点：导出任意类型的
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2023-12-25 12:08:05
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## 离线报表架构及其应用
离线报表架构是一种用于处理大规模数据集并生成报表的解决方案。它通过离线分析数据，提供高效、实时的报表查询和分析功能。在本文中，我们将介绍离线报表架构的基本原理，并提供相关代码示例。
### 架构概述
离线报表架构通常由以下几个核心组件组成：
1. 数据提取：从数据源中提取数据，并将其加载到离线数据仓库中。这可以通过各种方式实现，例如定期的批处理作业、ETL工具或
原创
2023-12-28 07:05:41
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前言本周最主要的工作就是为团队成员进行了团队成员技术方面的发展方向和等级的初步规划，我就在这里简单跟大家介绍一下我的想法。这里的发展规划特指系统级的软件开发团队，由于团队限制，因此在规划中没有包括运维，APP开发等方向。技术岗位的等级首先我想分享一下关于工程师等级的定义。 这个图的含义很明显，这里就不再进行赘述了。唯一需要说明的是这里的最低级也就是五级也是能够独立完成任务的，对于无法独立完成任务的
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2023-07-24 14:20:22
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继【简单的java采集程序】，这里将完成对整个网站的号码段的采集任务。【使用预编译+批处理采集网页内容至数据库表中】 在之前我们用statement类来创建sql语句的执行对象，以实现插入字段到数据库的操作，但由于插入的数据量较大，如果继续用statement操作话，会很耗时间，我们用其子类PreparedStat
# 实现mysql大数据实时报表的流程
## 1. 数据准备
在开始实现mysql大数据实时报表之前，我们首先需要准备好所需的数据。这些数据可以来自于多个数据源，例如数据库、文件等。在这里，我们假设我们已经有了一个名为`data_table`的数据表，其中存储了我们需要进行报表分析的数据。
## 2. 数据抽取
在实现mysql大数据实时报表的过程中，我们需要将原始数据从mysql数据库中抽取
原创
2023-09-26 15:50:50
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