JavaEE项目实战（OA系统）之二十一_流程审批之四 这里公布上一节查询的答案。 1. 员工张三填写一个请假单，请编写sql语句，向请假表中插入数据。 先保存为草稿：insert into tbl_leave(leave_id, user_id, user_name, leave_type, leave_reason, start_date, end_date,
add_date, f
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2023-11-19 10:41:35
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1、PBE（Password Based Encryption，基于口令加密）是一种基于口令的加密算法，其特点是使用口令代替了密钥，而口令由用户自己掌管，采用随机数（这里称之为 盐）杂凑多重加密等方法保证数据的安全性。2、PBE 算法并没有 真正构建新的加密/解密算法，而是对已知的对称加密算法（eg:DES算法）做了包装；使用PBE算法对数据做加密/解密操作时，其实是使用了 DES 或者 AES
作者｜贺小令Apache Flink 持续保持高速发展，是 Apache 最活跃的社区之一。Flink 1.16 共有 240 多个 Contributor 热情参与，共完成了 19 个 FLIP [1] 和 1100 多个 issue，给社区带来非常多振奋人心的功能。Flink 已经是流计算领域的领跑者，流批一体的概念逐渐得到大家的认可，并在越来越多的公司成功落地。
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2024-01-25 22:28:45
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目录数仓架构离线数仓实时数仓Hive 实时化Hive streaming sinkHive streaming source实时数据关联 Hive 表Hive 增强Hive Dialect 语法兼容向量化读取简化 Hive 依赖Flink 增强Flink Filesystem connector引入 Max Slot简介： Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓，给离线
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2023-07-29 14:54:12
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Java中的I/O输入和输出
1
、流：代表任何有能力产出数据和数据源对象，或者有能力接收数据的数据端对象（流概念屏蔽了I/O设备中处理数据的底层细节）；
2、Java类库中的I/O类分为3大类：
1）InputStream/Reader：输入基类
（2）OutputStream/Writer：输出基类
（3）RandomAccessFile：随机文
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2024-09-05 16:22:26
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关于流批一体的一点思考： 流批一体主要核心在三个方面：存储一体
计算一体
应用一体1、统一数据采集层。数据源：在数据源层面，分为日志类和业务类，使用一致的的采集方法。 使用Flink CDC统一采集，经Kafka传输到数据存储层。 这样不需要再维护Sqoop和另一套采集系统。2、统一数据存储层。消息队列首先在计算层，Pulsar Broker 不保存任何状态数据、不做任何数据存储，称之为服务层。
# Flink MySQLSource 批流实现教程
## 1. 整体流程
下面是使用 Flink 实现 MySQLSource 批流的整体流程。你可以按照这个流程一步一步进行操作。
```mermaid
journey
title Flink MySQLSource 批流实现流程
section 创建 Flink 项目
section 添加 Flink SQL 和
原创
2023-10-10 11:38:23
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自 Google Dataflow 模型被提出以来，流批一体就成为分布式计算引擎最为主流的发展趋势。流批一体意味着计算引擎同时具备流计算的低延迟和批计算的高吞吐高稳定性，提供统一编程接口开发两种场景的应用并保证它们的底层执行逻辑是一致的。对用户来说流批一体很大程度上减少了开发维护的成本，但同时这对计算引擎来说是一个很大的挑战。作为 Dataflow 模型的最早采用者之一，Apache Flink
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2024-05-05 17:01:08
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“伴随着实时化浪潮的发展和深化，Flink 已逐步演进为实时流处理的领军技术和事实标准。Flink 一方面持续优化其流计算核心能力，不断提高整个行业的流计算处理标准，另一方面沿着流批一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地，但是，随着计算流批统一的逐渐完善的同时，Flink存储的流批统一缺陷显得尤为捉襟见肘”Flink 这几年一直在反复强调流批一体，即：使用同一套 API、同一套开发范式来实现大数
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2023-08-31 17:57:47
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目录1. 流处理和批处理2. 流批一体API2.1. DataStream API 支持批执行模式2.2. API2.3. 编程模型1. 流处理和批处理Flink官网：Apache Flink 1.12 Documentation: Learn Flink: Hands-on TrainingBatch Analytics，右边是 Streaming Analytics。批量计算: 统一
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2023-08-17 10:58:21
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感谢原文作者 如图所示，可以看出Spark包含了批处理、流处理、图处理、机器学习、即时查询与关系查询等功能，这就意味着我们只需要一个框架就可以满足各种使用场景的需求。如果放在以前，我们可能需要为每个功能都准备一套框架，譬如采用Hadoop MapReduce来做批处理和采用Storm来做流式处理，这样做带来的结果是我们必须分别针对两套计算框架编写不同的业务代码，而编写出的业务代码也几乎无法重用；
摘要：本文由 Apache Flink Committer 马国维分享，主要介绍 Flink 作为大数据计算引擎的流批一体融合之路。内容包括：背景流批一体的分层架构流批一体DataStream流批一体DAG Scheduler流批一体的Shuffle架构流批一体的容错策略未来展望Tips：点击文末「阅读原文」可查看更多技术干货～ 一、背景随着互联网和移动互联网的不断发展，各行各业都积累海
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2024-04-29 17:44:51
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流批一体的内涵 流批一体中的“流批”是指流处理与批处理，是两种不同的数据处理方式，而不是对数据种类的划分。具体来说，数据可以按产生的时间划分为历史数据与实时数据，亦可按数据的明细程度分为流水数据与切片数据；数据处理方式按窗口大小可分为流式处理与批式处理，亦可按处理时延分为实时处理与离线处理。流批一体包括两方面内涵：
1、计算一体：同一套计算逻辑可以同时应用于流处理与批处理两种模式，且在最终结果
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2022-07-25 09:45:00
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“伴随着实时化浪潮的发展和深化，Flink 已逐步演进为实时流处理的领军技术和事实标准。Flink 一方面持续优化其流计算核心能力，不断提高整个行业的流计算处理标准，另一方面沿着流批一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地，但是，随着计算流批统一的逐渐完善的同时，Flink存储的流批统一缺陷显得尤为捉襟见肘”Flink 这几年一直在反复强调流批一体，即：使用同一套 API、同一套开发范式来实现大数
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2023-08-02 22:03:17
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导读：Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓，给离线数仓带来 Flink 流处理实时且 Exactly-once 的能力。文章摘取自Flink中文社区：“深度解读 Flink 1.11：流批一体 Hive 数仓”作者：李劲松 & 李锐https://mp.weixin.qq.com/s/5GjZw0A0kMLEv2eLd6Dsag数仓架构1、离线数仓 传统的离
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2023-12-28 15:56:15
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一、流计算与批计算一）流计算与批计算流计算：无限数据之上的计算批计算：有限数据之上的计算二）流计算与批计算的比较特性批计算流计算数据范围有界数据无界数据任务执行分批执行、有终止全部执行、无终止延时小时级、天级秒级、分钟级数据场景数据量超大数据、无法以流的形式交付数据以流的形式交付资源消耗大小数据质量要求低要求高业务场景清算对账、报表生成、特征生成欺诈检测、实时风控、实时推荐关注点可扩展性、吞吐、容
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2023-09-05 10:03:29
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官网：Apache Flink Documentation | Apache Flink 概况以前由于对flink 不是很熟悉，flink 主要是还是流的模式，而且flink 版本更新迭代比较快，对flink 流批一直比较模糊，这几天看看几篇后，终于搞明白了。由于1.12 版本增加流批一体功能，与以前流批模式有所不同，DataStream API支持不同的运行时执行模式，我们可以根据实际的需求和任
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2023-08-29 11:04:37
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Flink 1.11 features 已经冻结，流批一体在新版中是浓墨重彩的一笔，在此提前对 Flink 1.11 中流批一体方面的改善进行深度解读，大家可期待正式版本的发布。Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓，给离线数仓带来 Flink 流处理实时且 Exactly-once 的能力。另外，Flink 1.11 完善了 Flink 自身的 Filesystem conne
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2023-08-30 15:33:06
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文章目录系列文章目录前言一、基于数据湖icerberg的流批一体架构二、创建表三、创建topic四. 测试:1.测试count4.2 测试group by count4.3 参考官网配置流模式4.4 流模式group by测试总结 前言lambda架构中， kafka->flink中支持 各种流函数， 数据入iceberg后，如何对icberg进行流操作，实现类似流函数的结果？ 基于数据湖的
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2023-09-17 08:02:38
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Flink如何做到流批一体
流批一体的理念
2020年，阿里巴巴实时计算团队提出“流批一体”的理念，期望依托Flink框架解决企业数据分析的3个核心问题，理念中包含三个着力点，分别是一套班子、一套系统、一个逻辑。
一套班子：统一开发人员角色，现阶段企业数据分析有两个团队，一个团队负责实时开发，一个团队负责离线开发，在流批一体的理念中，期望促进两个团队的融合。
一套系统：统一数据处理技术，不管实时
原创
2023-09-25 06:40:47
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