## python 关联维实现流程
### 流程图
```mermaid
graph LR
A[开始] --> B(导入 pandas 库)
B --> C(读取数据)
C --> D(关联两个数据集)
D --> E(保存关联结果)
E --> F(输出关联结果)
F --> G[结束]
```
### 步骤说明
| 步骤 | 代码 | 说明 |
| ---- | ---- | ----
原创
2023-09-22 23:44:15
31阅读
一.基本概念 我们来看上面的事务库，如同上表所示的二维数据集就是一个购物篮事务库。该事物库记录的是顾客购买商品的行为。这里的TID表示一次购买行为的编号，items表示顾客购买了哪些商品。 事务： 事务库中的每一条记录被称为一笔事务。在上表的购物篮事务中，每一笔事务都表示一次购物行为。 项集(T)： 包含0个或者多个项的集合称为项集。在购物蓝事务中，每一样商品就是一个项，一次购买行为包含
1，关系数据结构及形式化定义1.1，关系的基本概念关系 在关系模型中，数据是以二维表的形式存在的，这个二维表就叫做关系。域 是一组具有相同数据类型的值的集合，又称为值域。（用D表示）笛卡尔积 给定一组域D1，D2，…，Dn（它们可以完全不同，也可以部分或全部相同）。D1，D2，…，Dn的笛卡尔积为D1×D2×……×Dn={（d1，d
# 使用Python实现关联
## 流程概述
在开发中，关联是指两个或多对象之间的联系。在Python开发中，实现这种关联通常涉及到类的使用、对象的创建以及它们之间的关系。在本文中，我们将逐步实现一个简单的示例，使用Python来展示实体之间的关联。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
在维表关联中定时全量加载是针对维表数据量较少并且业务对维表数据变化的敏感程度较低的情况下可采取的一种策略，对于这种方案使用有几点需要注意：全量加载有可能会比较耗时，所以必须是一个异步加载过程内存维表数据需要被流表数据关联读取、也需要被定时重新加载，这两个过程是不同线程执行，为了尽可能保证数据一致性，可使用原子引用变量包装内存维表数据对象，即AtomicReference查内存维表数据非异步io过程
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2024-03-15 13:44:27
159阅读
在进行“关联维数分析”的时，我发现它是一种强大的数据分析工具，能够帮助我们在多维数据中挖掘出有意义的关系和模式。接下来我将详细记录下实现“关联维数分析”在Python中的具体方法，以便帮助其他开发者更好地理解和运用这一技术。
首先，关于关联维数分析的背景，我认为需要明确它的应用场景和重要性。关联维数分析可以应用于市场分析、用户行为分析、推荐系统等多个领域，通过分析不同维度之间的关系，可以发现潜在
a =
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1就上面这样一个矩阵而言,它有3行5列第一维：行维,即行向,也即垂直方向,维数为3,就矩阵a而言第二维：列维,即列向,也即水平方向,维数为5第三维：页,类似课本的一页一页,每一页是个平面,可以放一个类似a的二维矩阵第四维：没有其他名字了,就是一个抽象的概念第五维：类似第四维,.假设我利用ones函数得到一个矩阵b=ones(4,
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2023-11-15 23:35:36
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摘要：本文由民生银行王健、文乔分享，主要介绍民生银行 Flink SQL CDC 实践以及一致性分析。内容包括：背景什么是 Flink SQL CDC ConnectorsFlink SQL CDC 原理介绍三种数据同步方案Flink SQL CDC + JDBC Connector 同步方案验证Flink SQL CDC + JDBC Connector 端到端一致性分析Flink SQL CD
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2024-05-28 21:49:39
104阅读
# Flink 关联 MySQL 维表: 科普与代码示例
在大数据处理过程中，将实时流处理与数据库中的维度信息结合起来，常常是我们所需的功能。Apache Flink 作为一个流处理框架，提供了强大的数据流处理能力，特别是在与外部系统（如 MySQL）集成时能够实现高效的实时数据分析。
## 1. Flink 与 MySQL 的基本概念
在大数据架构中，维表（或维度表）是指存储实体属性的数据
原创
2024-10-05 03:48:29
61阅读
一、环境开发环境：
系统：Win10
开发工具：scala-eclipse-IDE
项目管理工具：Maven 3.6.0
JDK 1.8
Scala 2.11.11
Spark (Streaming) 2.4.3
MySQL：mysql-connector-java-5.1.47
spark-streaming-kafka-0-8_2
## FlinkSQL关联MySQL维表实现流程
### 概述
在Flink中使用FlinkSQL对数据进行处理时，有时需要关联外部存储的维表数据。本文将介绍如何使用FlinkSQL实现关联MySQL维表的步骤和代码示例。
### 流程展示
下面是实现FlinkSQL关联MySQL维表的整体流程示意表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Flink表执行环
原创
2023-07-20 17:21:32
227阅读
目录11.6 联结（Join）查询11.6.1 常规联结查询11.6.2 间隔联结查询11.7 函数11.7.1 系统函数11.7.2 自定义函数（UDF）11.6 联结（Join）查询按照数据库理论，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
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2024-09-13 14:48:32
91阅读
需求：消费Kafka数据，进行数据清洗及维表关联补齐字段，最后结果写入Kafka。import java.time.Durationimport com.sm.function.udf._import com.sm.common.conf.PropManagerimport com.sm.constants.Constantsimport com.sm.utils.FlinkUtilsimport org.apache.flink.api.common.restartstrategy..
原创
2021-08-31 13:47:58
1612阅读
# 如何实现mysql降维关联表
## 1. 过程流程
在实现mysql降维关联表的过程中，我们需要经过以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建新的降维表 |
| 2 | 根据需要选择合适的列 |
| 3 | 将原始表与降维表进行关联 |
## 2. 操作步骤及代码示例
### 步骤1：创建新的降维表
```mysql
CREATE TA
原创
2024-05-07 03:54:12
28阅读
状态现状：已发布讨论主题：http： //apache-flink-mailing-list-archive.1008284.n3.nabble.com/DISCUSS-Proposal-for-Asynchronous-IO-in-FLINK-tt13497.htmlJIRA： FLINK-4391-为已解决的
在做维表关联如果要求低延时，即维表数据的变更能够被立刻感知到，所以就要求在查询时没有缓存策略，直接查询数据库维表信息。本篇以实时查询redis为例，要求redis 客户端支持异步查询，可以使用io.lettuce包，支持redis不同模式：单点模式、sentinel模式、集群模式，需要在pom中引入：<dependency> <groupId>io.l
原创
2021-02-05 20:48:22
1127阅读
Flink中广播状态假设存在这样一种场景，一个是用户行为数据，一个是规则数据，要求通过规则去匹配用户行为找到符合规则的用户，并且规则是可以实时变更的，在用户行为匹配中也能根据规则的实时变更作出相应的调整。这个时候就可以使用广播状态，将用户行为数据看做是一个流userActionStream，规则数据也看做是一个流ruleStream，将ruleStream流中数据下发到userActionStre
原创
2021-02-06 13:52:31
568阅读
LRULRU(Least Recently Used)，最近最少使用缓存淘汰算法，认为最近访问过的数据在将来被访问的概率也比较大，当内存达到上限去淘汰那些最近访问较少的数据。在Flink中做维表关联时，如果维表的数据比较大，无法一次性全部加载到内存中，而在业务上也允许一定数据的延时，那么就可以使用LRU策略加载维表数据。但是如果一条维表数据一直都被缓存命中，这条数据永远都不会被淘汰，这时维表的数据
原创
2021-02-06 13:53:46
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1. 业务背景 由于运营及产品需要，我们针对之前的离线画像来进行抽取，并将其转换成实时画像来提供给业务方进行接口查询服务。 数据来源为MySQL，维度数据来源于离线hive计算结果，针对本期是针对单用户的查询，所以我们会将具体的用户及相应的查询条件来组合，之后进行hbase单点查询，得到该用户的标签信息，而标签的写入通过flink写入hbase，目前有两个设想，一是将查询条件组合在rowkey上，
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2024-03-18 09:23:21
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在维表关联中定时全量加载是针对维表数据量较少并且业务对维表数据变化的敏感程度较低的情况下可采取的一种策略，对于这种方案使用有几点需要注意：全量加载有可能会比较耗时，所以必须是一个异步加载过程内存维表数据需要被流表数据关联读取、也需要被定时重新加载，这两个过程是不同线程执行，为了尽可能保证数据一致性，可使用原子引用变量包装内存维表数据对象即AtomicReference查内存维表数据非异步io过程具
原创
2021-02-06 13:54:41
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