关于flink滚动窗口下数据乱序+倾斜，allowedLateness的一个坑
关于解决数据倾斜+数据乱序使用allowedLateness的坑
flink重温笔记（二）：Flink 流批一体 API 开发——Source 数据源操作
前言：今天是第二天啦！开始学习 Flink 流批一体化开发知识点，重点学习了各类数据源的导入操作，我发现学习编程需要分类记忆，一次一次地猜想 api 作用，然后通过敲代码印证自己的想法，以此理解知识点，加深对api的理解和应用。Tips：我觉得学习 Flink 还是挺有意思的，虽然学习进度有点慢，但
2023大数据十大关键词
保障权益、合规使用的数据产权制度，合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，安全可控、弹性包容的数据要素治理制度，这四大制度构成了数据基础制度的“四梁八柱”，为进一步推动数据要素价值释放指明了方向。数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的新范式，
搭建Flink集群、集群HA高可用以及配置历史服务器
本文介绍了如何搭建一个Flink集群、Flink集群HA高可用，并配置历史服务器以记录Job任务执行的详细信息和状态。
HiveSQL题——排序函数(row_number/rank/dense_rank)
HiveSQL题——排序函数(row_number/rank/dense_rank)
学习大数据，所必须的java基础(3)
引用数据类型：类 数组 接口 注解 枚举所有枚举类的父类 ----- Enumpublic snum 枚举类类名{代码体；枚举类的成员所有成员默认static final常量，不用写上static fianl每一个枚举修饰当前枚举类的对象问题 枚举类中的枚举都是什么类型，本类类型枚举的使用场景 一般
2023年美国大学生数学建模A题:受干旱影响的植物群落建模详解+模型代码(二)
资源放CSDN上面过不了审核，都快结束了都没过审真的麻了，订阅专栏的同学直接加我微信直接发你。我只打造优质专栏。专注建模四年，博主参与过大大小小数十来次数学建模，理解各类模型原理以及每种模型的建模流程和各类题目分析方法。此专栏的目的就是为了让零基础快速使用各类数学模型以及代码，每一篇文章都包含实战项
大数据在能源与环境领域的应用与影响
1.背景介绍大数据在各个领域的应用已经广泛，能源与环境领域也不例外。在这篇文章中，我们将深入探讨大数据在能源与环境领域的应用与影响。1.1 能源与环境的重要性能源是现代社会的基础，同时也是环境的关键因素。随着人口增长和经济发展的加速，能源需求不断增加，而环境问题也日益严重。因此，研究能源与环境领域的
物联网大数据：推动人工智能与深度学习的进步
1.背景介绍物联网大数据是指物联网系统中产生的大量的、多样化的、高速增长的数据。这些数据来源于物联网设备的传感器、通信设备、存储设备等，涉及到的领域包括智能制造、智能城市、智能交通、智能能源、智能农业等。物联网大数据具有以下特点：大量：物联网设备数量不断增加，每秒产生的数据量也不断增加。多样化：物联
大数据Doris（六十五）：基于Apache Doris的数据中台2.0
对于明细数据在TiDB或者ES的，我们选择了在Flink中进行窗口聚合写入到下游Doris或者ES中。需要对监听的源表以及变更字段进行配置，在配置的interval时间窗口内多个源表进行扫描，然后将结果进行merge后生成参数，根据配置的threshold对参数进行拆分后传入多个insert sql
hadoop面试题
大数据面试必问框架&hadoop（HDFS、YARN、MapReduce）
(07)Hive——窗口函数详解
Hive窗口函数详解
数说故事夺得天猫×阿里云「Create@AI创客松」大赛亚军，加速AI电商创新
如何巧妙利用社媒这一庞大、高频更新的平台，充分发掘品牌营销与消费者创造的内容，以此推动产品创新的脚步迅猛前行，已成为当今消费品牌在创新领域迫切希望解决的关键挑战。数说故事此次能在强大的AI创业团队，学术界的专家和深耕电商的天猫生态服务商的AI团队竞争中一绝骑尘，内容生成，数字化决策辅助，用户体验优化
Flink-容错机制checkpoint
随时存档”确实恢复起来方便，可是需要我们不停地做存档操作。如果每处理一条数据就进行检查点的保存，当大量数据同时到来时，就会耗费很多资源来频繁做检查点，数据处理的速度就会受到影响。所以在Flink中，检查点的保存是周期性触发的，间隔时间可以进行设置。
Hadoop-Yarn-ResourceManagerHA
在Hadoop2.4之前，ResourceManager是YARN集群中的单点故障ResourceManager HA是通过 Active/Standby 体系结构实现的，在任何时候其中一个RM都是活动的，并且一个或多个RM处于备用模式，等待在活动发生任何事情时接管。1、判断配置文件中是否配置了HA
第六章 使用 SQL Search - 词干提取和分解
如果词干提取处于活动状态，则通过确定搜索词的词干形式并使用该词干形式来匹配文本中的单词来执行搜索和匹配。当词干提取处于活动状态时，可以通过用引号将搜索列表中的单个单词括起来，将搜索词与其在文本中完全匹配：搜索词“搜索会将搜索词的分解词干与索引文本字段中单词的分解词干进行比较。语义索引，因此如果词干分
华为认证大数据工程师（HCIA-Big Data）--练习题
1、表引擎在ClickHouse中的作用十分关键，MergeTree系列引擎中，( ReplacingMergeTree )引擎适合于清除重复数据节省存储空间，但是它不保证重复数据不出现，一般不建议使用。4、MRS集群创建在（VPC）的子网内，通过逻辑方式进行网络隔离，为用户的MRS集群提供安全、隔
大数据的计算机学习与预测分析
1.背景介绍大数据是指由于互联网、社交媒体、移动互联网等新兴技术的兴起，数据量大、增长迅速、多样化、实时性强的数据集。大数据的涌现，为计算机学习和预测分析提供了广阔的舞台。计算机学习是一种通过计算机程序自主地学习、自适应地改进的科学，其核心是学习算法。预测分析是利用数据挖掘、数据分析、统计学、人工智
批量下降法与随机下降法在大数据环境中的应用
1.背景介绍大数据是指数据的规模、速度和复杂性超过传统数据处理技术能够处理的数据集。随着互联网、移动互联网、社交网络等产生和发展，大数据已经成为当今世界各个领域的重要资源。大数据的应用范围广泛，包括金融、医疗、教育、科研、政府、物流等各个领域。在大数据环境中，传统的优化算法往往无法满足实际需求，因为
智能化工：如何利用大数据提升产业链效率
1.背景介绍智能化工是一种利用大数据技术来提升产业链效率的新兴领域。在现代化工制造中，数据量大、实时性强、各种源头多，这为智能化工提供了广阔的发展空间。智能化工可以帮助企业更有效地管理资源、优化生产流程、提高产品质量、降低成本、预测市场需求等，从而提升整个产业链的效率。1.1 产业背景随着全球化的深
