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  • pdf文档 Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据

    2、无在k服务。l护和运nS本低。 2、D存存储,Ca速O快。 3、方便上S3 OSS,超高性价比。 方案s估 优点 1、增量和全量表割p,时效性不足。 2、r计和l护额外hChang+ S+4表。 3、计算引擎并非原g支UCDC。 4、不支U实时U13+24。 缺点 为何选择 #+ink Iceberg ? #2 Flink 原生支持 C C 数据消费 ebezium 1lHLI VS +,+写入场景 k比项 s量更新场景 +,+写入场景 典g场景 1. G,2R; 2. s量删除daGa Aak=中某P共d特p的数t集。 1. .AiBk聚合结果实时HDF=EG目标表; 2. BiBAC>实时l入daGa Aak=W数t分析。 示V U2,)TE G=FG SET a = a + 1 W0ERE a (100 U2,)TE G=FG SET (1,2 W0ERE D6l6t6Fil6-4 ApplA D6l6tion ApplA D6l6tion S质:拆分D5t5LD6l6t6 /5ni76sts,快速为TEFD5t5Fil6PIMN 的D6l6t6 Fil6列表D 文件级别并发读取 3 2 6 2 4 5 Bu3648- Bu3648-2 D282F574- D282F574-2 D47484F574-3 D282F574-6 D282F574-7
    0 码力 | 36 页 | 781.69 KB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache Flink的过去、现在和未来

    API Blink Planner What’s new in Blink Planner 数据结构 二进制化 更丰富的 内置函数 Minibatch 聚合函数 多种解热点 手段 维表关联 支持 TopN 高效的 流式去重 完整的 批处理支持 批处理错误恢复(1) 批处理错误恢复(2) 批处理错误恢复(3) 批处理错误恢复(4) 批处理错误恢复(5) 插件化 Shuffle
    0 码力 | 33 页 | 3.36 MB | 1 年前
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  • pdf文档 监控Apache Flink应用程序(入门)

    Flink应用程序(入门) 进度和吞吐量监控 – 12 4.5 进度 对于使用事件时间语义的应用程序来说,watermarks随着时间的推移而变化是非常重要的。watermarks的时间 t表名框架再也不应该期望接收到时间戳比t早的事件了,相反,那些时间戳小于t的operations将会被触发的触发。 例如,当watermarks超过30时,结束于t = 30的事件时间窗口将被关闭并计算。
    0 码力 | 23 页 | 148.62 KB | 1 年前
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