一、schema属性介绍<schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="">
<table name="tab" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />
<table name="user1" dataNod
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2024-03-21 09:50:05
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一个列族的所有列在硬盘上存放在一起，使用这个特性可以把不同访问模式的列放在不同列族，以便隔离它们。这也是HBase被称为面向列族的存储(column-family-oriented store)的原因。
1、RowKey设计 在设计HBase表时，行键是唯一重
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2023-08-08 08:46:38
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一、Table API 和 Flink SQL 是什么？• Flink 对批处理和流处理，提供了统一的上层 API• Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询API，它允许以非常直观的方式组合来自一些关系运算符的查询• Flink 的 SQL 支持基于实现了 SQL 标准的 Apache Calcite二、基本程序结构// 创建表的执行环境
val tableEnv
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2023-12-15 12:17:02
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一、部署层Flink支持本地（Local）模式、集群（Cluster）模式等二、执行引擎层执行引擎层是核心API的底层实现，位于最低层。执行引擎层提供了支持Flink计算的全部核心实现一、执行引擎层的主要功能支持分布式流处理从作业图（JobGraph）到执行图（ExecutionGraph)的映射、调度等为上层的API层提供基础服务构建新的组件或算子二、执行引擎层的特点灵活性高，但开发比较复杂表达
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2023-12-13 10:01:13
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1. 版本说明本文档内容基于flink-1.16.x，其他版本的整理，请查看本人博客的 flink 专栏其他文章。2. 所有格式Flink提供了一组可以与表连接器一起使用的表格式。表格式是一种存储格式，定义如何将二进制数据映射到表字段。Flink支持以下格式：格式连接器CSVApache Kafka, Upsert Kafka, Amazon Kinesis Data Streams, Files
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2023-10-22 14:10:06
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Flink的Table以及SQL1、Flink table以及SQL的基本介绍Apache Flink 具有两个关系型API：Table API 和SQL，用于统一流和批处理。Table API 是用于 Scala 和 Java 语言的查询API，允许以非常直观的方式组合关系运算符的查询，例如 select，filter 和 join。Flink SQL 的支持是基于实现了SQL标准的 Apach
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2023-08-22 06:21:33
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前面有整理了一篇 Oracle 数据库（database） 与 实例（instance） 的概念及关系整理 。 那接下来就往下整理一个数据库里面的一些其他几个东西之间的奇奇怪怪的关系。一、表空间（Tablespace）讲表空间的话
一、Hbase Schema设计1，Schema 创建使用 Apache HBase Shell 或使用 Java API 中的 Admin 来创建或更新 HBase 模式。Configuration config = HBaseConfiguration.create();
Admin admin = new Admin(conf);
TableName table = TableName.va
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2023-09-01 11:05:33
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文章目录分享说明资料架构优势maven导包tabel API和SQL本地环境配置优化stream支持scala支持自定义格式或函数程序结构Blink(新)和flink(旧)计划器区别程序结构总结 分享大数据博客列表说明Flink Table 相关知识是我一直感兴趣的部分，现决定跨过一些不必要的知识，直接学习 Flink Table ，本文主要介绍 flink table 架构和接口实现。Apac
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2023-11-03 13:24:56
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1. 版本说明本文档内容基于flink-1.14.x，其他版本的整理2. 所有格式Flink提供了一组可以与表连接器一起使用的表格式。表格式是一种存储格式，定义如何将二进制数据映射到表字段。Flink支持以下格式：格式连接器CSVApache Kafka, Upsert Kafka, Amazon Kinesis Data Streams, FilesystemJSONApache Kafka,
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2023-12-29 19:50:50
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数据文件和日志文件是数据库中最重要的文件。它们是数据存储的地方。每个数据库至少有一个与之相关的数据文件，通常情况下不只一个，有很多。数据在数据文件中是如何组织的？要了解这些内容我们首先必须理解什么是表空间（tablespace）、段（segment）、区（extent）、块（block），这些都是oracle数据库在数据文件中组织数据的基本单元。现在我们来理解这些概念。
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2024-08-08 16:22:58
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1. 版本说明2. 简介2.1. 介绍Flink的Table API和SQL程序可以连接到其他外部系统，用于读写批处理表和流处理表。 表source提供对存储在外部系统(如数据库、键值存储、消息队列或文件系统)中数据的访问。表sink向外部存储系统发送数据。根据source和sink的类型，它们支持不同的格式，如CSV、Avro、Parquet或ORC。本节描述如何使用内置的连接器在Flink中注
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2024-03-13 15:50:09
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HBase与传统的关系数据库（如MySQL、PostgreSQL，Oracle等）非常不同，它的架构和提供给HBase的功能使用它的应用程序。 HBase权衡了其中一些功能，以实现可扩展性和灵活的架构。 这也意味着HBase的数据非常不同模型。 与关系型相比，设计HBase表是一种不同的方式数据库系统。基本概念Table：HBase将数据组织到表中。 表名是字符串，由可在文件系统路径中安全使用的字
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2023-07-20 23:17:57
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PostgreSQL DaaS设计注意 - schema与database的抉择 作者digoal 日期2016-10-12 标签PostgreSQL , DaaS , 模板 , schema , database , apply delay , standby 背景市面上有一些提供DaaS服务的厂商，例如heroKu，可能有上百万的数据库服务；又比如提供PaaS平台的服务商，数据库也会有很多，同
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2024-06-03 22:30:02
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在大数据处理领域，Hive作为一个重要的工具，通常用于执行大规模的数据分析任务。但在实际使用中，用户有时会遇到查询表模式（schema）的问题，导致数据分析无法正常进行。本文将系统地探讨如何有效解决“Hive查询table schema”的问题，确保业务的正常运作，并优化查询效率。
### 问题背景
在数据分析的日常工作中，了解表的模式是至关重要的。如果表的结构发生变化，例如字段类型、字段名称
之前讲过一个ORM框架，了解到Hibernate有许多优点，比如开源、轻量级封装、可扩展性高等优点。但是Hibernate存在着门槛高的问题，开发代价比较高，虽然其功能比较强大，自动化程度较高，但是正是由于其将sql语言进行封装，才导致后期维护比较困难，sql编写不够灵活等问题。因此，Hibernate适用于开发稳定的项目，而不是适合后期维护
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbas
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2023-06-13 15:02:18
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宏观架构Master： 负责启动的时候分配Region到具体的RegionServer，执行各种管理操作。（Master在HBase中的功能比较弱，假如Master挂了，依然可以对数据进行增删改查，但不能创建表、修改列族配置等）。RegionServer： RegionServer上有一个或多个Region，我们读写的数据就存储在Region上。Region： 存储一张表的一部分数据。HDFS：
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2023-07-20 23:44:25
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HBaseHBase简介HBase的特点hbase数据模型hbase基本架构hbase安装环境依赖修改配置文件Region分裂策略Compaction操作Minor Compaction：Major Compaction： HBase简介hbase是高可靠性、高性能、面行列、可伸缩、实时读写的NoSql分布式数据库。hbase主要存储非结构化/半结构化的松散数据HBase的特点大：一个表可以有上
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2023-12-05 23:14:18
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文章目录hbase是什么？hbase的作用hbase的特点hbase的优缺点hbase的表模型（存储模型）hbase的体系结构组件说明：组件之间的关系hbase的安装（完全分布式）hbase的shell hbase是什么？1、hbase是apache旗下的一款开源的，基于hdfs的，分布式的，面向列式存储的非关系型数据库 2、基于内存的，可以近似实时读写 3、基于hdfs，高可靠性，高扩展性 4
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2023-08-18 21:22:31
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