文章目录常规联结查询间隔联结查询两表的联结联结条件时间间隔限制 按照数据库理论，关系型表的设计往往至少需要满足第三范式（3NF），表中的列都直接依赖于主键，这样就可以避免数据冗余和更新异常。例如商品的订单信息，我们会保存在一个“订单表”中，而这个表中只有商品 ID，详情则需要到“商品表”按照 ID 去查询；这样的好处是当商品信息发生变化时，只要更新商品表即可，而不需要在订单表中对所有这个商品的所
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2023-07-18 13:18:43
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## 使用 Apache Flink 输出到 Redis 的指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，能够高效地处理大量数据。而 Redis 是一个高性能的键值对存储系统，适合用作数据缓存、消息队列等场景。将 Flink 的处理结果输出到 Redis，可以实现高效的数据存储和后续处理。本指南将向您展示如何实现这一过程。
### 整体流程
在这部分，我们将展示完成 Flink 输
一、问题表象由于kafka乱序，导致bridge也乱序，导致绿色正确的数字提前pub，然后被错误的黄色数字覆盖。 二、问题真正原因上图1黄1绿的数据，被pub到partition 0上图另1黄的数据，被pub到partition 1 尽管这三个数据的uk一致，但是被错误的pub到不一致的分区。。。而不同的分区之间是不保证顺序性的，是各自的线程在消费，因为出现了乱序的问题。如果要
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2023-07-11 17:17:11
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# Flink 输出到 MySQL 的实用指南
Apache Flink 是一个快速、可靠且易于使用的流处理框架，可以处理高吞吐量的数据流。在实际应用中，很多时候我们需要将处理后的数据持久化到数据库中，而 MySQL 是最常用的关系型数据库之一。本文将带领大家了解如何将 Flink 处理后的数据输出到 MySQL。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下环境准备就绪：
- 安装
# 使用Apache Flink将数据输出到MongoDB的完整指南
在大数据处理的场景中，Apache Flink是一个非常强大的流处理框架。它能够实时处理数据并将结果发送到多种存储系统中，其中MongoDB就是一个流行的选择。本文将指导你如何将Flink的数据输出到MongoDB，适合刚入行的小白。
## 整体流程
在了解如何将Flink输出到MongoDB之前，我们需要先明确整个过程的
# Flink 输出到 Hive 的完整指南
Apache Flink 是一个流处理框架，可以与数据湖和数据仓库（如 Hive）无缝集成。对于初学者来说，将 Flink 的数据流输出到 Hive 是一个常见的需求。本文将为你详细讲解如何实现这一目标，并提供完整的代码示例和步骤说明。
## 流程概述
在将 Flink 输出到 Hive 的过程中，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤
本文通过实例来演示怎么通过 Flink CDC 结合 Doris 的 Flink Connector 实现从 MySQL 数据库中监听数据并实时入库到 Doris 数仓对应的表中。
1.什么是CDC CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过
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2024-02-19 00:11:21
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复制redis db0 key1的value值 到 192.168.1.1的db15 key1redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a '123456' -n 0 --raw dump 'key1' | perl -pe 'chomp if eof' | redis-cli -h 192.168.1.1 -p 6379 -a '123456' -n 15 -x resto
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2023-07-04 11:14:53
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我们无需关心Logback版本，只需关注Boot版本即可，Parent工程自动集成了Logback。Springboot本身就可以打印日志，为什么还需要规范日志？日志统一，方便查阅管理。日志归档功能。日志持久化功能。分布式日志查看功能（ELK），方便搜索和查阅。关于Logback的介绍就略过了，下面进入代码阶段。本文主要有以下几个功能：重新规定日志输出格式。自定义指定包下的日志输出级别。按模块输出
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2023-07-06 17:24:48
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目录HBaseUtil工具类API介绍获取表存储数据获取数据批量存储数据批量获取数据删除数据最终代码 HBaseUtil工具类 前面我们实现了Flink整合Kafka，可以从Kafka中获取数据进行分析，分析之后我们要把结果存入HBase中，为了方便操作，我们先提前编写一个操作HBase的工具类。HBase作为一个数据库，我们肯定要进行数据的增删改查，那么我们就围绕这几个操作进行开发。API介绍
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2023-08-05 01:01:52
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背景说明 线上业务反应使用 Flink 消费上游 kafka topic 里的轨迹数据出现 backpressure，数据积压严重。单次 bulk 的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为 48。针对该问题，为了避免影响线上业务申请了一个与线上集群配置相同的 ES 集群。本着复现问题进行优化就能解决的思路进行调优测试。 测试环境 Elasticsearch 2.3.3Flink 1
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2024-01-27 19:58:58
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# 在Flink中将DataStreamSource输出到Hive的实现
## 一、流程概述
在Apache Flink中，DataStream的处理与存储是一个常见的需求，尤其是将数据流写入到Hive。以下是从DataStreamSource到Hive的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
原创
2024-10-17 14:14:31
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文章目录16：实时计
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2024-10-10 14:29:29
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# Filebeat 输出到 Redis 的指南
Filebeat 是 Elastic Stack 中的一部分，专门用于转发和集中化日志数据。它轻量级且易于配置，非常适合用于收集日志数据并将其发送到多种输出目的地。本文将介绍如何将 Filebeat 输出到 Redis，适合希望提高其日志处理能力的开发者和运维人员。
## 一、Filebeat 简介
Filebeat 是一个轻量级的日志采集器
原创
2024-10-26 05:19:56
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在现代微服务架构中，使用 `Logback` 进行日志管理已经成为许多开发者的选择。特别是在高并发和大规模系统中，将日志信息输出到 `Redis` 可以显著提高日志处理的效率和可扩展性。本文将详细阐述如何实现 Logback 输出到 Redis 的过程，包含问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试、以及预防优化等方面。
## 问题背景
随着微服务和云原生架构的发展，应用程序的日志量呈指
# 日志输出到 Redis
在现代软件架构中，日志记录是至关重要的一部分。它不仅帮助开发者进行调试，还用于监控系统状态。然而，仅仅将日志记录到文件中并不足以满足大规模应用的需求。随着分布式系统的普及，越来越多的团队选择将日志输出到 Redis 这样的内存数据结构存储中。
本文将介绍如何将日志输出到 Redis，涉及到的概念、实现步骤以及示例代码，最后会通过图示帮助理解整个流程。
## 为什么
在本章中，您将了解用于时间处理和基于时间的运算符的DataStream API方法，例如window。正如您在第2章中学到的，Flink中的基于时间的操作符【time-based operators】可以应用于不同的时间概念。在本章中，您将首先学习如何定义时间特征、时间戳和水印。 然后，您将了解ProcessFunction，它是一种低级转换，提供了对数据记录的时间戳和水印的访问，并可以注册定时器
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2024-06-19 14:59:33
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目录数据存储/接收器迭代：执行参数：容错：控制延迟：数据存储/接收器数据接收器使用DataStream将他们转发到文件，socket，外部系统或者打印他们。Flink带有各种被指的输出格式，这些格式封装再DataStream上的算子操作后面：writeAsText() / TextOutputFormat -按字符串顺序写入数据元。通过调用每个数据元的toString()方法获得字符串
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2024-01-26 09:55:48
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Flink：source+operator+sinkSource： SourceFunction：open CheckpointedFunction：initializeState、snapshotState 一般是source+checkpointFlinkKafkaConsumerBase：有四种启动模式：EARLI
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2024-05-06 11:40:26
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FileSink支持行编码（Row-encoded）和批量编码（Bulk-encoded）格式。Flink专门提供了一个流式文件系统的连接器：FileSink，为批
原创
2023-09-10 09:43:03
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