基于 Flink SQL CDC 的实时数据同步方案 (developer.aliyun.com)

【简介】

Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC,CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化?本文由 Apache Flink PMC,阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪)分享,内容将从传统的数据同步方案,基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。

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@可耐芊小仙女 2020-11-09 12:53 / 0个评论
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by @技术头条 2025-01-12 12:08 查看详情
Hive SQL中的单引号和双引号 (ixyzero.com)
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2、显示包含双引号的字符串:使用单引号括起来,或对内部的双引号进行转义。
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Java|如何用一个统一结构接收成员名称不固定的数据 (mazhuang.org)
文章通过企业微信接口示例,介绍用 Jackson 的 @JsonAlias 注解处理 Java 中不固定字段名的 JSON 数据,提升解析通用性。适合需统一处理多样 JSON 数据的 Java 开发者。
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数据的长期保存 (blog.delphij.net)
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从Hive SQL的一个正则表达式说起 (ixyzero.com)
本文讨论了在 Hive SQL 中使用正则表达式筛选特定 IP 范围(172.16.0.0 到 172.31.255.255)的实现方法,详解了 `[16-31]` 范围的表达方式,给出了完整的正则表达式方案,帮助精准匹配指定的 IPv4 地址范围。
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本文介绍了在 Hive SQL 中如何识别连续日期数据的显著波动,适用于异常检测。使用窗口函数 `LAG` 和 `LEAD` 提取前后日期数据,通过对比当天与昨日、近几日的均值或分位数来判定异常。文中提供了查询示例,通过阈值设定(如倍数增加或p90分位数)识别异常值,帮助分析用户行为或数据波动,为风控和数据监控提供技术支持。
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Hive SQL如何找出最大的连续操作天数 (ixyzero.com)
本文探讨了在 Hive SQL 中计算用户的最大连续操作天数的实现方法。通过窗口函数和日期差计算,文章详细展示了如何找出连续在线的天数,适用于数据分析中的活跃用户筛选。同时还介绍了结合分位数和平均值分析操作频率的查询技巧。
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本文整理了 Hive SQL 中的一些实用技巧,包括使用 `\073` 替代分号进行字符串分割、通过转义实现下划线匹配、布尔类型的条件比较,以及在复杂类型字段(如数组或映射)中插入空值的操作方法。这些技巧可以帮助开发者在处理特殊符号和复杂数据类型时,避免语法错误和查询结果不准确的问题,为 Hive SQL 查询优化提供了实用参考。
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温故而知新:后端通用查询方案的再思考 (blog.yuanpei.me)
本文探讨了后端通用查询方案的设计,通过 `Gridify` 库启发,提出基于泛型和接口的查询模型,优化分页和过滤功能。实现细节包括 `QueryParameter` 类和 `IQueryableFilter` 接口的使用,自定义模型绑定方式,使查询参数更灵活,支持多种前后端兼容格式。文章强调开发中平衡灵活性与规范性,并认为在 AI 辅助编程背景下,程序员应专注于复杂问题解决和生产关系的改善。
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