【Flink】Flink窗口触发器
通常来说使用默认的触发器即可，但是有个特殊的使用情景，业务数据不一定是连续进入的，有的时候没有数据就没有水印生成也就没有触发计算，用户没有看到数据，但实际上不需要等到窗口结束才能获取结果，需要不断获取到中间结果，在固定的interval获取到窗口的中间结果。数据进入到窗口的时候，窗口是否触发后续的计
Flink集群运行模式--Standalone运行模式
Flink集群运行模式--Standalone运行模式
大数据Flink学习圣经：一本书实现大数据Flink自由
本文是《大数据Flink学习圣经》 V1版本，是 《尼恩 大数据 面试宝典》姊妹篇。这里特别说明一下：《尼恩 大数据 面试宝典》5个专题 PDF 自首次发布以来， 已经汇集了 好几百题，大量的大厂面试干货、正货 。 《尼恩 大数据 面试宝典》面试题集合， 将变成大数据学习和面试的必读书籍。于是，尼恩
SAP WM模块事务码（TCODE）大全
OL07 Data transfer stor.bins LDK34->RLPLA 仓储位LDK34 ->RLPLA
大数据Flink简介与架构剖析并搭建基础运行环境
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。
【数据仓库】即席查询
即席查询（Ad Hoc）是用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统能够根据用户的选择生成相应的统计报表。即席查询与普通应用查询最大的不同是普通的应用查询是定制开发的，而即席查询是由用户自定义查询条件的。
flink cdc初始全量速度很慢原因和优化点
link cdc初始全量速度很慢的原因之一是，它需要先读取所有的数据，然后再写入到目标端，这样可以保证数据的一致性和顺序。但是这样也会导致数据的延迟和资源的浪费。 flink cdc初始全量速度很慢的原因之二是，它使用了Debezium作为捕获数据变化的引擎，而Debezium在读取数据时，会使用全
2023_Spark_实验三：基于IDEA开发Scala例子
window环境中，基于IDEA开发工具，创建一个scala项目，完成scala的hello代码。
AI对国家安全的影响
首先，人工智能的发展可能会导致大量的失业和技能短缺，因为人工智能技术的应用需要大量的技术人才和专业人才，而这些人才的短缺可能会导致一些传统产业的消失。同时，人工智能技术的发展可能会导致一些个人隐私的泄露和滥用，因为人工智能技术的应用需要收集和分析大量的个人信息，这些信息可能会被用于不当目的，如诈骗和
蓝奥声智能工业安全用电监测与智慧能源解决方案
能源管理变得越来越重要。蓝奥声专注于用电侧智慧电能安全产品研制、能耗数据采集分析，助力行业客户实现智慧能源服务、赋能行业物联网客户的节能管理数据平台与安全用电管理平台建设, 帮助企业在节能管理、能耗管理、用电规划、节能降耗策略方面。在智能能源系统中， 物联网技术可以对建筑物进行准确， 实时的能耗监控
磁盘均衡器：HDFS Disk Balancer
hdfs disk balancer是hadoop3中引入的命令行工具，用于平衡DataNode中的数据在磁盘指甲分布不均匀问题。在这里特别注意，hdfs diskbalancer与hdfsbalancer是不同的。
【大数据实训】基于Hive的北京市天气系统分析报告(二)
而如今的天气网站信息多，面对着网上形形色色的天气网站和参差不齐的天气信息，想要获取有效的信息需要的时间太长，这给就业者根据自身的情况选择自己适合的天气系统带来了困难。IntelliJ IDEA是java语言开发的集成环境,是基于对象的快速应用程序开发工具，是当今最强大、最灵活的应用程序开发工具之一，
flink cdc多种数据源安装、配置与验证（超详细总结）
超详细总结flink cdc多种数据源安装、配置与验证
【大数据】Hive 表中插入多条数据
在 Hive 中，我们可以使用 INSERT INTO 语句向表中插入数据。当我们需要插入多条数据时，有多种方式可以实现。本文将介绍如何在 Hive 表中插入多条数据，并提供相应的代码示例。
Flink回撤流
Flink 的回撤流是指在 Flink 的流处理算法中，撤回已经发送到下游节点的数据。这是因为在实际应用场景中，有些错误数据可能会发送到下游节点，因此需要回撤流以保证数据的准确性。回撤流可以理解为流式场景下对数据进行更新，这里的更新数据并不是将发往下游的历史数据进行更改，要知道，已经发往下游的消息是
大数据之使用Spark增量抽取MySQL的数据到Hive数据库（1）
本题来源于全国职业技能大赛之大数据技术赛项电商赛题-离线数据处理-抽取什么是全量数据、增量数据？1.全量数据：当前需要迁移的数据库系统的全部数据。2.增量数据：在数据库系统迁移过程中，对比原数据，新产生的数据即为增量数据。用于将MySQL数据库中的数据增量导入到Hive数据仓库中的指定表格中。首先，
大数据Flink（七十）：SQL 动态表 & 连续查询
可以理解为虽然 group by user, tumble(xxx) 上游也是一个源源不断的数据，但是这个查询本质上是对时间上的划分，而时间都是越变越大的，当前这个滚动窗口结束之后，后面来的数据的时间都会比这个滚动窗口的结束时间大，都归属于之后的窗口了，当前这个滚动窗口的结果数据就不会再改变了，因此
Flink On k8s
flink-1.15.1 on k8s
