MYSQL5.7.2数据库备份恢复备份mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 磁盘SQL文件路径
dos窗口使用恢复mysql -u 用户名 -p 导入库名 < sql文件路径多表查询笛卡尔积select * from a,b;
即做笛卡尔积返回还需要加入过滤条件连接内连接select * from A inner join B on A.A_ID=B.B_ID左外连接s
一Flink基本介绍二Flink架构设计与运行流程运行模式session模式（Flink Session 集群(会话模式)）per-job模式application模式运行模式总结三Flink经典实战案例与分析 一Flink基本介绍背景在flink之前也出现了很多流数据处理引擎，包括storm、sparkstreaming等知名流行框架，但各自均有较明显的不足，导致没有达到理想的流处理引擎的标准
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2024-06-19 06:42:56
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文章目录8. 多流转换8.1 分流8.2 合流8.2.1 联合（Union）8.2.2 连接（Connect）8.3 基于时间的合流8.3.1 窗口联结（Window Join）8.3.2 间隔联结（Interval Join）8.3.3 窗口同组联结（Window CoGroup）总结 8. 多流转换无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，我们都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际
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2024-04-22 12:09:00
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Flink的批处理Source
基于本地集合基于文件基于CSV基于压缩文件Flink的Transformation
mapflatmapfilterreducerebalanceFlink的Sink
写入集合写入文件Flink程序本地执行和集群执行Flink的广播变量Flink的累加器Flink的分布式缓存Flink 应用程序结构主要包含三部分,Source/Transforma
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2023-08-28 19:57:28
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1、DataStream API Transformations 操作Transformations 常见API：map：输入一个元素，然后返回一个元素，中间可以做一些清洗转换等操作flatmap：输入一个元素，可以返回零个，一个或者多个元素filter：过滤函数，对传入的数据进行判断，符合条件的数据会被留下keyBy：根据指定的key进行分组，相同key的数据会进入同一个分区Union：合并多个
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2024-03-21 09:13:16
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前言在食用本文之前，建议看官先充分食用这两篇文章：《Chandy-Lamport分布式快照算法小记》与《深入理解Flink的轻量级异步屏障快照（ABS）算法》。屏障对齐的风险在Flink的检查点机制中，屏障（barrier）是划分快照（状态）的边界。在启用exactly once语义的条件下，当一个算子有多个输入流时，需要等待所有输入流中当前检查点N的屏障都到达其输入缓冲区，才能安全地触发检查点，
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2024-04-18 10:25:33
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flink多流操作1 分流操作2 connect连接操作2.1 connect 连接（DataStream,DataStream→ConnectedStreams)2.2 coMap（ConnectedStreams → DataStream）2.3 coFlatMap（ConnectedStreams → DataStream）3 union操作3.1 union 合并（DataStream
基础代码环境信息//table api flink三层API(processfunction api/datastream api/sql table api)
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.table.api.br
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2024-09-28 22:39:46
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环境准备//配置WEBUI
Configuration configuration=new Configuration();
configuration.setInteger(RestOptions.PORT,8848);
//创建flink执行环境
StreamExecutionEnvironment environment = S
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2024-03-19 23:56:09
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Tips | Flink 使用 union 代替 join、cogroup本系列每篇文章都比较短小，不定期更新，从一些实际的 case 出发抛砖引玉，提高小伙伴的姿♂势水平。本文介绍在满足原有需求、实现原有逻辑的场景下，在 Flink 中使用 union 代替 cogroup(或者join) ，简化任务逻辑，提升任务性能的方法，阅读时长大概一分钟，话不多说，直接进入正文！需求场景分析需求场景需求诱
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2023-12-21 23:39:24
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1 概述多流转换：在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条数据流拆分开，所以经常会对多条流进行处理的场景，具体可以分为 “分流” 和 “合流”“分流”：一般是通过侧输出流（side output）来实现。“合流”：根据不同的需求，可以使用 union、connect、join 以及 coGroup 等方式进行连接合并操作。一条流可以分开成多条流，多条流也可以合并
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2023-12-25 10:25:56
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❝本系列每篇文章都比较短小，不定期更新，从一些实际的 case 出发抛砖引玉，提高小伙伴的姿♂势水平。本文介绍在满足原有需求、实现原有逻辑的场景下，在 Flink 中使用 union 代替 cogroup(或者join) ，简化任务逻辑，提升任务性能的方法，阅读时长大概 7 分钟，话不多说，直接进入正文！❞需求场景分析需求场景需求诱诱诱来了。。。数据产品妹妹想要统计单个短视频粒度的「点赞，播放，
原创
2021-12-21 15:07:21
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全网最全大数据面试提升手册！一、概述多流转换：在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，
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2024-05-24 10:52:31
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！一、概述多流转换：在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条数据流拆分开，所以经常会对多条流进行处理的场景，具体可以分为 “分流” 和 “合流” 两大类。“分流”：一般是通过侧输出流（side output）来实现。“合流”：根据不同的需求，可以使用 union、connect、join 以及 coGroup 等方式进行连接合并操作。 一条流可以分开成多条流，
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2023-12-31 21:17:08
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flink sql - group by 字段 [不等于] 主键字段导致写入pg表死锁原因分析1、环境描述1、flink 1.13.2
2、3个并发度[3个taskmanager]，即任务会在三个节点[A、B、C节点]上跑
3、事实表join维度表2、找死锁sql在flink任务的taskmanager 上找到的死锁sql: 【没有找到 insert 相关的sql】数据库运维监控平台日志显示的死锁
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2024-06-30 16:51:36
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Union[DataStream ->DataStream]Union 算子主要是将两个或者多个输入的数据集合并成一个数据集，需要保证两个数据 集的格式一
原创
2022-07-01 17:43:46
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MySql之Union查询Union：即联合的意思，即把两次或多次查询结果合并起来。要求:多次查询的列数必须一致。(列的类型可以不一致但是推荐一致的类型，方便之后的操作。)可以来自多张表的数据:多次sql语句取出的列名可以不一致，此时以第一个sql语句的列名为准。如果不同的语句中取出行，有完全相同(指的是每个列的值都相同)，那么使用union会将相同的合并，最终只保留一行(即去重)。如
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2023-08-10 17:21:44
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Flink主要用来处理数据流，所以从抽象上来看就是对数据流的处理，正如前面大数据开发-Flink-体系结构 && 运行架构提到写Flink程序实际上就是在写DataSource、Transformation、Sink。DataSource是程序的数据源输入，可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunti
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2024-03-10 17:56:35
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如果我们有一个表Student，包含下面字段与数据：drop table student;create table student(id int primary key,name nvarchar2(50) not null,score number not null);insert into st...
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2014-11-04 20:00:00
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Union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，
原创
2022-03-24 11:38:46
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