前言 批流一體是數(shù)據(jù)計算的未來趨勢，Pulsar Flink Connector 為基于 Apache Pulsar 在 Apache Flin...
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Apache Flink——Pulsar Flink Connector 打造全新批流融合 -
Label Hierarchies（二）6段由來過程 1. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)發(fā)展的4個階段 數(shù)據(jù)資產(chǎn)1.0:構(gòu)建消費者信息庫 數(shù)據(jù)側(cè)與業(yè)務(wù)側(cè)的初次接觸 激發(fā)業(yè)務(wù)人員使用數(shù)據(jù)的興趣 實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)...
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Label Hierarchies（三）3點產(chǎn)生必要 1. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)可復(fù)用 標(biāo)簽類目體系是中臺概念的核心落地點 前臺,中臺,后臺三者之間的關(guān)系 后臺就像海面以下部分的海島，有些可以連接...
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大數(shù)據(jù)之流批一體化1、流批一體的理念 隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，各行各業(yè)都積累海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。而企業(yè)為了改善用戶體驗，提升產(chǎn)品在市場上的競爭力，都采取了實...
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銷售數(shù)據(jù)建設(shè)-Hive案例分析需求：從性別、年齡、 職業(yè)、城市、居住年限，婚姻狀況等維度找到高質(zhì)量用戶，并查看高質(zhì)量用戶人群的占比，為其提供高價值消費品 (定位高價值消費品以...
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Kafka 消費者組成員reblance機制
為什么需要reblance 由于消費者組訂閱了topic，因topic partition數(shù)和消費者組成員個數(shù)不同而存在的分配機制。 什么情況下...
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flink的背壓問題產(chǎn)生原因和解決方法最近flink job出現(xiàn)了背壓的問題, 后果是導(dǎo)致了checkpoint的生成超時, 影響了flink job的運行. 定位問題: 如下圖: ...
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Redis-Bitmap
基礎(chǔ)概念 “a”ASCll碼是97，二進制是0110 0001，每個數(shù)“1”，“0”叫做位（bit），每8位叫做一個字節(jié)（byte），偏移量從左...
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SpringBoot2.x中使用Redis的bitmap結(jié)構(gòu)（工具類）
一億個用戶，有的用戶頻繁登錄，也有不經(jīng)常登錄的。如何記錄用戶的登錄信息？如何查詢活躍用戶？[如一周內(nèi) 登錄三次的] Redis中文教程[http...
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布隆過濾器
引言 我們知道檢查一個元素是否在某一個集合中，使用HashSet是比較好的選擇，因為在不發(fā)生Hash碰撞的情況下它的時間復(fù)雜度為常數(shù)級別，但是在...
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