大数据技术派

用过AI编程工具的都知道，这玩意儿虽说还有待完善，但是确实能提高效率啊，真香啊。 是这样的，最近一个同学离职，我临时接手了他的BI数据后台，我一个不会前端的人，使用AI编程工具，发送简单的指令，竟然使

clickhouse目前用在实时BI后台，只要数据稳定落库了，出报表很快，临时查询也很快，在使用过程中，对它的一些优点和不足也是深有体会，这里总结一下，不能做到面面俱到，但尽可能详细的介绍实际应用需要

Flink系列教程 第01讲：Flink 的应用场景和架构模型 第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲：Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲：Flin

Flink可以保证exactly once，与其容错机制checkpoint和savepoint分不开的。本文主要讲解两者的机制与使用，同时会对比两者的区别。 Checkpoints Checkpoi

本章教程对 Apache Flink 的基本概念进行了介绍，虽然省略了许多重要细节，但是如果你掌握了本章内容，就足以对Flink实现可扩展并行度的 ETL、数据分析以及事件驱动的流式应用程序，有一个大

本文不聊技术，聊聊我跟我老婆从认识到现在的过程。 我们是2022年过年的时候在网上通过soul认识的，当时是大年初一，我爷爷跟我说，现在过年了，大家回家父母都在催找对象，你也去网上找。 听到这话，我懵

是的，我们领证了。在跟她经历2年时间的相处后，我们在今天2024年1月5日正式办理了结婚登记。 其实这次还是有那么一点点波折的，因为外地人无法在上海直接领结婚证，但是这个日子是我爷爷请算命先生帮我们看

跳数索引 影响ClickHouse查询性能的因素很多。在大多数场景中，关键因素是ClickHouse在计算查询WHERE子句条件时是否可以使用主键。因此，选择适用于最常见查询模式的主键对于表的设计至关

在本文中，我们将深入研究ClickHouse索引。我们将对此进行详细说明和讨论： ClickHouse的索引与传统的关系数据库有何不同 ClickHouse是怎样构建和使用主键稀疏索引的 ClickH

只有 MergeTree 系列里的表可支持副本： ReplicatedMergeTree ReplicatedSummingMergeTree ReplicatedReplacingMergeTree

Clickhouse 中最强大的表引擎当属 MergeTree （合并树）引擎及该系列（*MergeTree）中的其他引擎。 MergeTree 系列的引擎被设计用于插入极大量的数据到一张表当中。数据

ClickHouse支持在表中定义主键。为了使查询能够快速在主键中进行范围查找，数据总是以增量的方式有序的存储在MergeTree中。因此，数据可以持续不断地高效的写入到表中，并且写入的过程中不会存在

介绍 Python 是一门独特的语言，快速浏览一下他的要点： 面向对象：每一个变量都是一个类，有其自己的属性（attribute）与方法（method）。 语法块：用缩进（四个空格）而不是分号、花括号

1. mysql建表test; 2. 安装logstash（跟es版本一致） 3. 新建es索引test 4. 编辑配置文件，vim ~/script/logstash/logstash_mysql2

什么是CDC？ CDC是（Change Data Capture 变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等

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公众号文章都在个人博客网站：https://www.ikeguang.com/ 同步，欢迎访问。 最近看到有人在用flink sql的页面管理平台，大致看了下，尝试安装使用，比原生的flink sql

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