VLOOKUP函数是Excel中的一个纵向查找函数，它与LOOKUP函数和HLOOKUP函数属于一类函数，在工作中都有广泛应用。VLOOKUP是按列查找，最终返回该列所需查询列序所对应的值；与之对应的HLOOKUP是按行查找的。VLOOKUP函数的语法结构整个计算机就相当于一门语言，首先我们就是要获取该函数的语法结构。以下是官网的语法结构VLOOKUP(lookup_value, table_ar
五、Hudi集成Flink案例详解5.1 hudi集成flinkflink的下载地址：https://archive.apache.org/dist/flink/HudiSupported Flink version0.12.x1.15.x、1.14.x、1.13.x0.11.x1.14.x、1.13.x0.10.x1.13.x0.9.01.12.2将上述编译好的安装包拷贝到flink下的jars
产品模型 项目空间（Project）项目空间是实时计算 Flink最基本的业务组织单元，是您管理集群、作业、资源、人员的基本单元。您可以选择创建项目，也可以用子账号身份加入其它Project中。实时计算的项目空间，通过阿里云RAM主子账号支持多人协作。作业（Job）类似于MaxCompute或Hadoop Job，一个实时计算的作业描述了一个完整的流式数据处理业务逻辑，是流式计算的基础业务单元。
简述实时数据处理领域中，使用 Flink 方式，除了从日志服务订阅埋点数据外，总离不开从关系型数据库订阅并处理相关业务数据，这时就需要监测并捕获数据库增量数据，将变更按发生的顺序写入到消息中间件以供计算（或消费）。
本文主要介绍如何通过 CloudCanal 快速构建一条高效稳定运行的 MySQL -> Kafka -> Flink 数据同步链路。技术点兼容多种常见消息结构CloudC
standalone 模式的高可用部署flink 使用zookeeper协调多个运行的jobmanager,所以要启用flink HA 你需要把高可用模式设置成zookeeper，配置zookeeper相关参数，并且在masters配置文件中配置所有的jobmanager主机地址和web UI 端口在一下例子中，我们配置node1,node2,node3三个jobmanager编辑conf/mas
背景互联网金融，面对的业务方较多；风控部门的数据分析师，策略分析师，反欺诈分析师等，目前的数据量这些分析师使用Python以及MySQL是无法满足快速高效的分析的；商城、运营部门等的报表看板，定制化用户行为分析等。；目前的自主分析是使用的开源产品Superset做一部分的改造，接入Druid，ES，Impala，分析师们已经全部转到我们的平台，大部分的使用都是基于我们数仓的DWS，但是除此之外实时
前言之前其实在 《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Sink ？ 文章中其实已经写了点将数据写入到 MySQL，但是一些配置化的东西当时是写死的，不能够通用，最近知识星球里有朋友叫我: 写个从 kafka 中读取数据，经过 Flink 做个预聚合，然后创建数据库连接池将数据批量写入到 mysql 的例子。 于是才有了这篇文章，更多提问和想要我写的文章可以
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2023-08-27 21:58:08
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初识 Flink一.初识 Flink1.1初识1.2特性1.3案例1.4流处理和批处理1.5分层API二.Flink 快速上手2.1.所需依赖（Maven）2.2.案例三 DataStream API3.1初识3.2执行流程3.3从不同的数据源读取数据3.4 转换算子（Transformation）1. 映射（map）2. 过滤（filter）3. 扁平映射（flatMap）3.5 聚合算子（A
学习目的：专栏的前两节学习中，学会使用一对多以及多对一查询，本节学习使用多对多查询。一个订单（Order）可能有多种不同的商品（Product），一种商品可以存在于不同的订单中，而每一个产品的订单项（OrderItem），只能有一种商品的详细购买情况（id、name等）以及所属的订单（Order）。例如：在淘宝购买东西，在同一家店里，第一次：一次性买了鞋和帽子，第二次：一次性买了鞋和裤子，这里的第
Kudu 是现在比较火的一款存储引擎，集HDFS的顺序读和HBase的随机读于一身，非常适合物流网场景，刚刚到达的数据就马上要被终端用户使用访问到,未来还要做大规模的数据分析。kudu 适合的场景（以下内容来自网络）：1. 适用于那些既有随机访问,也有批量数据扫描的复合场景
2. CPU密集型的场景
3. 使用了高性能的存储设备,包括使用更多的内存
4. 要求支持数据更新,避免数据反复迁移的场景
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2023-07-25 13:04:12
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准备你需要将这两个依赖添加到 pom.xml 中<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.34</version>
</depe
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2023-09-14 21:50:16
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如何在 Hive 中查询 Kudu
## 引言
Kudu 是一个快速、可扩展的列式存储引擎，与 Hive 结合使用可以提供强大的数据处理和分析能力。本文将指导你如何在 Hive 中查询 Kudu 表格。
## 流程概述
在 Hive 中查询 Kudu 表格的流程如下：
```mermaid
sequenceDiagram
participant you
participant
本文基于Flink1.9，之前文章基于Flink1.6。在Flink的官方文档中提供了很多connector用于连接外部系统数据源。如果提供的connector不能满足需要，还可以通过自定义方式定义读取外部数据源的逻辑。本文的背景就是使用SQL查询批量数据，但是批量数据存储在kudu中，由于没有提供connector所以需要自定义读取数据逻辑。官方文档中给出了自定义批量数据读取的实现方式：然而实际
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2023-07-14 17:09:16
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当业务发展到一定规模，实时数据仓库是一个必要的基础服务。从数据驱动方面考虑，多维实时数据分析系统的重要性也不言而喻。但是当数据量巨大的情况下，拿腾讯看点来说，一天上报的数据量达到万亿级的规模，要实现极低延迟的实时计算和亚秒级的多维实时查询是有技术挑战的。 本文将介绍信息流场景下，腾讯看点的实时数据仓库和多维实时数据分析系统的技术架构。 1、可解决的痛点 可
Flink是什么Apache Flink 是一个在无界和有界数据流上进行状态计算的框架和分布式处理引擎。Flink 已支持在所有常见的集群环境(k8s、yarn)中运行，并以 in-memory 的速度和任意的规模进行计算。简言之，Flink是基于数据流之上的一个有状态的开源计算框架。 上图为Flink的工作示意图，中间蓝框部分是Flink的处理单元。上游可对接实时(实时事件流)和离线
1、背景 前面Hudi的专栏已经详细讲解过本地如何构建这套Hudi的运行环境 本次重点是为了能够很好的理解Hudi的两种表COW和MOR，下面将对这两种表操作的详情进行demo操作。2、实操2.1、启动Flink SQL Clientexport HA
写这个博客主要是看了袋鼠云的flinkStreamSQL git地址:https://github.com/DTStack/flinkStreamSQL 自己还往上提交了kudu的sink和side 第一次commit到github上面还是很开心的。这里重点说的是flinkStreamSQL是如何完成side的，主要其实是两种缓存方案LRU和ALL。这里忽略所有的sql解析 注册等等，
# Java Kudu Client查询
Kudu是一个开源的分布式列存储系统，它提供了高性能、低延迟的数据存储和查询服务。Kudu提供了Java客户端，可以通过该客户端来进行数据的读取和写入操作。
本文将介绍Java Kudu Client的使用方法，包括环境准备、连接Kudu集群、创建表、插入数据、查询数据等操作。同时，还会使用流程图和状态图来说明整个操作流程。
## 环境准备
在使用
1.概述 Apache Doris（原百度 Palo ）是一款 基于大规模并行处理技术的分布式 SQL 数据仓库 ，由百度在 2017 年开源，2018 年 8 月进入 Apache 孵化器。 Apache Doris 是一个现代化的 MPP 分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris 的分布式架构非常简洁，易于运维，
一、端到端的一致性概念端到端的一致性保证，意味着结果的正确性贯穿了整个流处理应用的始终；每一个组件都保证了它自己的一致性，整个端到端的一致性级别取决于所有组件中一致性最弱的组件。source端需要外部源可重设数据的读取位置.例如使用的Kafka Source具有这种特性: 读取数据的时候可以指定offsetflink内部依赖checkpoint机制sink端需要保证从故障恢复时，数据不会重复写入外
