目录1 介绍2 Window Join3 Interval Join4 代码演示5 代码演示 1 介绍 双流Join是Flink面试的高频问题。一般情况下说明以下几点就可以hold了： ⚫ Join大体分类只有两种：Window Join和Interval Join。 ✓ Window Join又可以根据Window的类型细分出3种：Tumbling Win
原创
2021-09-13 22:42:31
858阅读
sql server或者说关系型数据库中不要做一个字段存储大数据量的设计，比如要插入3000w条数据，然后每条数据中有一个文章字段，这个字段每条大概都需要存储几m的数据，那么算下来这个表就得有几百个G，那么此时sql server这个表就很难维护了，比如新建个字段，更新个索引等等，基本上无法操作了。
解决方式
1.把文章字段的数据存成文件。
2.直接换文档型数据库，比如Mongodb等等。
其实原
转载
2018-07-31 17:14:00
160阅读
2评论
目录1 join概念回顾2 Hive join语法2.1 规则树2.2 语法丰富3 join查询数据环境准备4 Hive inner join5 Hive left join6 Hive right join7 Hive full outer join9 Hive cross join10 Hive join使用注
原创
2021-09-19 11:38:07
2406阅读
7. [案例] Reduce 端实现 JOIN7.1. 需求假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在 HDFS 中, 需要用 MapReduce 程 序来实现以下 SQL 查询运算select a.id,a.date,b.name,b.category_id,b.price from t_order a left join t_product b on a.pid = b.id订单...
原创
2022-03-04 16:41:26
105阅读
数据分析中将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景。在 Spark 的物理计划阶段，Spark 的 Join Selection 类会根 据 Join hints 策略、Join 表的大小、 Join 是等值 Join 还是不等值以及参与 Join 的 key 是否可以排序等条件来选择最 终的 Join 策略，最后 Spark 会利用选择好的 Join 策略执行最终的计算。当前 Spar
转载
2021-06-10 09:19:05
450阅读
2评论
需求：
用mapreduce实现select order.orderid,order.pdtid,pdts.pdt_name,oder.amount from orderjoin pdtson order.pdtid=pdts.pdtid
数据：
orders.txt
Order_0000001,pd001,222.8
Order_0000001,pd005,25.8
Order_00000
转载
2019-01-04 20:55:00
87阅读
2评论
（1）Reduce side join示例：订单数据商品信息实现机制：通过将关联的条件作为map输出的key，将两表满足join条件的数据并携带数据所来源的文件信息，发往同一个reduce task，在reduce中进行数据的串联public class OrderJoin { static class OrderJoinMapper extends Mapper<Lon...
原创
2021-07-02 13:42:51
155阅读
1、将两个流中的数据进行join处理package cn._51doit.flink.day05;import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;import
原创
2022-02-25 17:43:05
699阅读
7. [案例] Reduce 端实现 JOIN7.1. 需求假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在 HDFS 中, 需要用 MapReduce 程 序来实现以下 SQL 查询运算select a.id,a.date,b.name,b.category_id,b.price from t_order a left join t_product b on a.pid = b.id订单...
原创
2021-08-18 10:40:35
101阅读
（1）Reduce side join示例：订单数据商品信息实现机制：通过将关联的条件作为map输出的key，将两表满足join条件的数据并携带数据所来源的文件信息，发往同一个reduce task，在reduce中进行数据的串联public class OrderJoin { static class OrderJoinMapper extends Mapper<Lon...
原创
2022-01-21 09:50:14
63阅读
数据分析中将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景。在 Spark 的物理计划阶段，Spark 的 Join Selection 类会根 据 Join hints 策略、Join 表的大小、 Join 是等值 Join 还是不等值以及参与 Join 的 key 是否可以排序等条件来选择最 终的 ...
转载
2021-05-13 22:50:42
155阅读
2评论
1、将两个流中的数据进行join处理package cn._51doit.flink.day05;import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import
原创
2022-04-22 09:46:43
620阅读
# MySQL 大数据 Inner Join 提高执行效率
在处理大数据时，数据库的性能和执行效率变得尤为重要。MySQL 是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，而 Inner Join 是 MySQL 中常用的查询操作之一。本文将介绍如何通过优化 Inner Join 操作来提高数据库的执行效率，并提供相关代码示例。
## Inner Join 是什么？
Inner Join 是一种关系型
原创
2024-01-30 10:58:28
457阅读
准备数据
2,b
3,c
4,d
7,y
8,u
2,bb
3,cc
7,yy
9,pp
建表：
create table a(id int,name string)
row format delimited fields terminated by ',';
create table b(id int,name string)
row format delimited fields t
转载
2019-01-17 22:07:00
133阅读
2评论
SQL里面通常都会用Join来连接两个表，做复杂的关联查询。比如用户表和订单表，能通过join得到某个用户购买的产品；或者某个产品被购买的人群.... Hive也支持这样的操作，而且由于Hive底层运行在hadoop上，因此有很多地方可以进行优化。比如小表到大表的连接操作、小表进行缓存、大表进行避免
转载
2016-08-24 22:13:00
104阅读
2评论
1. 项目的目录结构及介绍FlinkStreamSQL 项目的目录结构如下：flinkStreamSQL
├── aws
├── bin
├── cassandra
├── ci
├── clickhouse
├── console
├── core
├── db2
├── dirtyData
├── docs
├── elasticsearch5-xh
├── elasticsearch5
├
听到谓词下推这个词，是不是觉得很高大上，找点资料看了半天才能搞懂概念和思想，借这个机会好好学习一下吧。引用范欣欣大佬的博客中写道，以前经常满大街听到谓词下推，然而对谓词下推却总感觉懵懵懂懂...
转载
2021-11-13 13:48:22
10000+阅读
数据库1.外连接左外连接left join：不仅显示两表匹配的数据 还会显示 左表中不匹配的数据select * from dept d left join emp e on d.deptno = e.deptno;右外连接right join： 不仅显示两表匹配的数据 还会显示 右表中不匹配的数据select * from dept d right join emp e on d.deptno
转载
2023-12-11 12:52:06
160阅读
选路佳，收敛快，占用资源少1.RIP 是依据跳数作为开销值进行选择，所以本身就存在不合理性2.RIP的计时器时间较长，所以收敛速度较慢3.RIP本身单个数据包占用资源并不大，但是因为他存在30s一次的周期更新，所以从整体的角度看，占用资源较大OSPF---开放式最短路由优先协议1.OSPF使用SPF算法计算路径信息，不会出现环路，并且，OSPF使用带宽作为开销值进行选择，相对更合理一些，所有选路的
转载
2024-06-09 09:30:06
23阅读
