申某某_社区达人页

2025年01月

• 01.20 21:30:26
  发表了文章 2025-01-20 21:30:26

  Flink SQL 详解：流批一体处理的强大工具

  Flink SQL 是为应对传统数据处理框架中流批分离的问题而诞生的，它融合了SQL的简洁性和Flink的强大流批处理能力，降低了大数据处理门槛。其核心工作原理包括生成逻辑执行计划、查询优化和构建算子树，确保高效执行。Flink SQL 支持过滤、投影、聚合、连接和窗口等常用算子，实现了流批一体处理，极大提高了开发效率和代码复用性。通过统一的API和语法，Flink SQL 能够灵活应对实时和离线数据分析场景，为企业提供强大的数据处理能力。
• 01.20 21:14:52
  发表了文章 2025-01-20 21:14:52

  Flink 基础详解：大数据处理的强大引擎

  Apache Flink 是一个分布式流批一体化的开源平台，专为大规模数据处理设计。它支持实时流处理和批处理，具有高吞吐量、低延迟特性。Flink 提供统一的编程抽象，简化大数据应用开发，并在流处理方面表现卓越，广泛应用于实时监控、金融交易分析等场景。其架构包括 JobManager、TaskManager 和 Client，支持并行度、水位线、时间语义等基础属性。Flink 还提供了丰富的算子、状态管理和容错机制，如检查点和 Savepoint，确保作业的可靠性和一致性。此外，Flink 支持 SQL 查询和 CDC 功能，实现实时数据捕获与同步，广泛应用于数据仓库和实时数据分析领域。
• 01.19 18:29:52
  发表了文章 2025-01-19 18:29:52

  深入剖析 OALP 与 OLTP：概念、区别、技术、场景

  本文深入剖析了OLTP（在线事务处理）与OLAP（在线分析处理）的概念、区别、技术及应用场景。OLTP专注于实时业务操作，确保数据一致性和高效性，适用于金融、电商等行业；OLAP则侧重于历史数据分析，支持复杂查询和多维分析，助力企业决策。两者在数据特点、系统设计、用户类型及数据库设计上存在显著差异。合理结合OLTP和OLAP，可提升企业的运营效率和决策水平。
• 01.19 18:17:56
  发表了文章 2025-01-19 18:17:56

  MPP 架构与 Hadoop 架构技术选型指南

  MPP架构与Hadoop架构是处理海量数据的两大选择。MPP通过大规模并行处理实现快速查询响应，适用于企业级数据仓库和OLAP应用；Hadoop则以分布式存储和计算为核心，擅长处理非结构化数据和大数据分析。两者各有优劣，MPP适合结构化数据和高性能需求场景，而Hadoop在扩展性和容错性上表现更佳。选择时需综合考虑业务需求、预算和技术能力。
• 01.19 18:10:23
  发表了文章 2025-01-19 18:10:23

  Druid、ClickHouse、Doris、StarRocks 的区别与分析

  本文对比了 Druid、ClickHouse、Doris 和 StarRocks 四款大数据分析引擎。它们均为 OLAP 引擎，采用列式存储和分布式架构，适用于海量数据分析。Druid 擅长实时分析与高并发查询；ClickHouse 以超高性能著称，适合复杂查询；Doris 提供易用的 SQL 接口，性能均衡；StarRocks 则以其极速查询和实时更新能力脱颖而出。各引擎在数据模型、查询性能、数据更新和存储方面存在差异，适用于不同的业务场景。选择时需根据具体需求综合考虑。
• 01.19 18:02:48
  发表了文章 2025-01-19 18:02:48

  Druid 架构原理及核心特性详解

  Druid 是一个分布式、支持实时多维OLAP分析的列式存储数据处理系统，适用于高速实时数据读取和灵活的多维数据分析。它通过Segment、Datasource等元数据概念管理数据，并依赖Zookeeper、Hadoop和Kafka等组件实现高可用性和扩展性。Druid采用列式存储、并行计算和预计算等技术优化查询性能，支持离线和实时数据分析。尽管其存储成本较高且查询语言功能有限，但在大数据实时分析领域表现出色。
• 01.19 17:44:48
  发表了文章 2025-01-19 17:44:48

  ClickHouse 架构原理及核心特性详解

  ClickHouse 是由 Yandex 开发的开源列式数据库，专为 OLAP 场景设计，支持高效的大数据分析。其核心特性包括列式存储、字段压缩、丰富的数据类型、向量化执行和分布式查询。ClickHouse 通过多种表引擎（如 MergeTree、ReplacingMergeTree、SummingMergeTree）优化了数据写入和查询性能，适用于电商数据分析、日志分析等场景。然而，它在事务处理、单条数据更新删除及内存占用方面存在不足。
• 01.19 17:27:15
  发表了文章 2025-01-19 17:27:15

  Doris 架构原理及核心特性详解

  Doris 是百度内部孵化的OLAP项目，现已开源并广泛应用。它采用MPP架构、向量化执行引擎和列存储技术，提供高性能、易用性和实时数据处理能力。系统由FE（管理节点）和BE（计算与存储节点）组成，支持水平扩展和高可用性。Doris 适用于海量数据分析，尤其在电商、游戏等行业表现出色，但资源消耗较大，复杂查询优化有局限性，生态集成度有待提高。
• 01.19 17:14:36
  发表了文章 2025-01-19 17:14:36

  StarRocks 原理详解：探索高效 OLAP 的奥秘

  StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库，采用向量化、MPP架构、CBO等技术，实现多维、实时、高并发的数据分析。它支持从各类数据源高效导入数据，兼容MySQL协议，并具备水平扩展、高可用等特性，广泛应用于实时数仓、OLAP报表等场景。StarRocks 解决了传统数仓在查询性能、数据导入、扩展性和灵活性等方面的挑战，助力企业实现数据驱动的决策。其分布式架构和智能物化视图等功能显著提升了查询效率，适用于大数据生态中的各种复杂需求。
• 01.16 21:39:57
  发表了文章 2025-01-16 21:39:57

  ElasticSearch 详解

  ElasticSearch 是一款优秀的开源搜索引擎，适用于大数据场景下的高效检索与分析。其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析功能使其能处理 PB 级数据量。相比 Solr，ES 在实时性、分布式架构和文档处理上更具优势。核心概念包括索引、文档、分片和副本等。ES 使用倒排索引实现快速搜索，区别于正向索引。与关系型数据库相比，ES 更适合非结构化数据和全文搜索。总结来说，ES 在电商搜索、日志分析等领域有广泛应用，未来有望带来更多创新。
• 01.15 21:59:47
  回答了问题 2025-01-15 21:59:47

  使用安全体检功能，看看你有多少未修复的安全问题？

  赞18 踩0 评论0
• 01.15 20:54:20
  发表了文章 2025-01-15 20:54:20

  Flink 四大基石之 Checkpoint 使用详解

  Flink 的 Checkpoint 机制通过定期插入 Barrier 将数据流切分并进行快照，确保故障时能从最近的 Checkpoint 恢复，保障数据一致性。Checkpoint 分为精确一次和至少一次两种语义，前者确保每个数据仅处理一次，后者允许重复处理但不会丢失数据。此外，Flink 提供多种重启策略，如固定延迟、失败率和无重启策略，以应对不同场景。SavePoint 是手动触发的 Checkpoint，用于作业升级和迁移。Checkpoint 执行流程包括 Barrier 注入、算子状态快照、Barrier 对齐和完成 Checkpoint。
• 01.15 20:44:13
  发表了文章 2025-01-15 20:44:13

  Flink 四大基石之窗口（Window）使用详解

  在流处理场景中，窗口（Window）用于将无限数据流切分成有限大小的“块”，以便进行计算。Flink 提供了多种窗口类型，如时间窗口（滚动、滑动、会话）和计数窗口，通过窗口大小、滑动步长和偏移量等属性控制数据切分。窗口函数包括增量聚合函数、全窗口函数和ProcessWindowFunction，支持灵活的数据处理。应用案例展示了如何使用窗口进行实时流量统计和电商销售分析。
• 01.14 23:07:18
  回答了问题 2025-01-14 23:07:18

  你认为哪些领域的知识对开发者来说特别重要？

  赞12 踩0 评论0
• 01.14 20:43:18
  发表了文章 2025-01-14 20:43:18

  Flink 四大基石之 Time (时间语义) 的使用详解

  Flink 中的时间分为三类：Event Time（事件发生时间）、Ingestion Time（数据进入系统时间）和 Processing Time（数据处理时间）。Event Time 通过嵌入事件中的时间戳准确反映数据顺序，支持复杂窗口操作。Watermark 机制用于处理 Event Time，确保数据完整性并触发窗口计算。Flink 还提供了多种迟到数据处理方式，如默认丢弃、侧输出流和允许延迟处理，以应对不同场景需求。掌握这些时间语义对编写高效、准确的 Flink 应用至关重要。
• 01.13 22:08:10
  发表了文章 2025-01-13 22:08:10

  深入理解 Flink 中的 State

  Flink 的 State（状态）是其四大核心之一，为流处理和批处理任务提供强大支持。本文深入探讨 Flink 中的状态管理，涵盖 State 在 HDFS 中的存储格式、存在形式（如 ValueState、ListState 等）、使用方法、过期时间 TTL 和清除策略，并介绍 Table API 和 SQL 模块中的状态管理。通过实际案例，帮助读者理解如何在电商订单处理、实时日志统计等场景中有效利用状态管理功能。
• 01.06 20:45:21
  发表了文章 2025-01-06 20:45:21

  文本分析

  公司近期使用文本分析框架处理标书文件，主要采用无监督学习模型。当前版本展示堆积图与畸高排名，支持标书自助检测。未来将引入有监督学习，实现语义分析，并训练招投标领域的NLP模型，为产品化提供支持。
• 01.06 20:39:34
  发表了文章 2025-01-06 20:39:34

  雷同性分析问题

  雷同性分析问题探讨了企业投标数据的相似度计算方法及其应用。通过比例计算（分子为匹配条数，分母为投标次数乘积）评估企业间关联，达到75%阀值则视为团伙。文中对比了分箱算法、聚类算法和暴力穷举法等方案的可行性，指出目前以比率作为评判依据较为合理，但需进一步讨论其有效性。前端展示方面，建议采用类似企业关联网的方式呈现关联关系。
• 01.05 16:06:25
  发表了文章 2025-01-05 16:06:25

  Hologres 查询队列全面解析

  Hologres V3.0引入查询队列功能，实现请求有序处理、负载均衡和资源管理，特别适用于高并发场景。该功能通过智能分类和调度，确保复杂查询不会垄断资源，保障系统稳定性和响应效率。在电商等实时业务中，查询队列优化了数据写入和查询处理，支持高效批量任务，并具备自动流控、隔离与熔断机制，确保核心业务不受干扰，提升整体性能。
• 01.03 22:46:53
  回答了问题 2025-01-03 22:46:53

  2024年接近尾声，你对即将到来的2025年有什么样的期待或愿望？

  赞67 踩0 评论0
• 01.03 22:36:10
  发表了文章 2025-01-03 22:36:10

  深入解析 Hologres Table Group 与 Shard Count

  Hologres 是一款强大的实时数仓，支持海量数据的高效存储与快速查询。Table Group 和 Shard Count 是其核心概念，前者管理数据分片，后者指定分片数量。合理配置二者可显著提升性能。Table Group 实现资源共享与协同管理，Shard Count 根据数据量和读写模式优化分片，确保高效处理。结合业务需求进行动态调整，可充分发挥 Hologres 的潜力，助力企业数字化转型。

2024年12月

• 12.31 21:47:12
  发表了文章 2024-12-31 21:47:12

  探索阿里云 Flink 物化表：原理、优势与应用场景全解析

  阿里云Flink的物化表是流批一体化平台中的关键特性，支持低延迟实时更新、灵活查询性能、无缝流批处理和高容错性。它广泛应用于电商、物联网和金融等领域，助力企业高效处理实时数据，提升业务决策能力。实践案例表明，物化表显著提高了交易欺诈损失率的控制和信贷审批效率，推动企业在数字化转型中取得竞争优势。
• 12.30 21:43:56
  发表了文章 2024-12-30 21:43:56

  DataWorks 稳定性保障全解析：深入监控与资源调配

  DataWorks 的稳定性保障体系涵盖精细监控与资源调配，确保企业数据业务高效、稳定运行。监控模块包括资源、任务和质量监控，及时预警并处理异常；资源调配策略则针对集成、调度、数据服务及计算资源进行科学配置，保障数据同步、任务优先级和高并发需求。通过全方位的监控和合理的资源配置，DataWorks 为企业筑牢数据根基，助力数字化转型。
• 12.18 21:25:59
  发表了文章 2024-12-18 21:25:59

  Flink 三种时间窗口、窗口处理函数使用及案例

  Flink 是处理无界数据流的强大工具，提供了丰富的窗口机制。本文介绍了三种时间窗口（滚动窗口、滑动窗口和会话窗口）及其使用方法，包括时间窗口的概念、窗口处理函数的使用和实际案例。通过这些机制，可以灵活地对数据流进行分析和计算，满足不同的业务需求。
• 12.17 22:01:26
  回答了问题 2024-12-17 22:01:26

  日常工作中，开发者应该如何避免“效率陷阱”？

  赞14 踩0 评论0
• 12.17 20:41:29
  回答了问题 2024-12-17 20:41:29

  “AI +脱口秀”，笑点能靠算法去创造吗？

  赞1 踩0 评论0
• 12.17 20:30:34
  发表了文章 2024-12-17 20:30:34

  Flink SQL Deduplication 去重以及如何获取最新状态操作

  Flink SQL Deduplication 是一种高效的数据去重功能，支持多种数据类型和灵活的配置选项。它通过哈希表、时间窗口和状态管理等技术实现去重，适用于流处理和批处理场景。本文介绍了其特性、原理、实际案例及源码分析，帮助读者更好地理解和应用这一功能。
• 12.16 20:26:45
  发表了文章 2024-12-16 20:26:45

  数据仓库建模规范思考

  本文介绍了数据仓库建模规范，包括模型分层、设计、数据类型、命名及接口开发等方面的详细规定。通过规范化分层逻辑、高内聚松耦合的设计、明确的命名规范和数据类型转换规则，提高数据仓库的可维护性、可扩展性和数据质量，为企业决策提供支持。
• 12.15 22:49:45
  发表了文章 2024-12-15 22:49:45

  Hologres 索引：概念与实用场景

  本文介绍了 Hologres 索引的概念、类型及在实际场景中的应用。Hologres 是阿里云的一款强大数据库产品，其索引功能显著提升了数据查询性能。文章详细探讨了 B 树索引、哈希索引和位图索引的特点及应用场景，并介绍了索引的创建和维护方法。此外，还列举了 Hologres 中的重要参数设置及其使用限制，最后通过电商、金融、物流和社交媒体等领域的具体案例，展示了索引在不同场景下的实用价值。
• 12.12 11:01:03
  回答了问题 2024-12-12 11:01:03

  AI新茶饮，是噱头还是未来？

  赞14 踩0 评论0
• 12.11 22:44:30
  发表了文章 2024-12-11 22:44:30

  记录一次holo视图与物化视图的区别

  本文介绍了Hologres中视图与物化视图的区别及应用场景。视图是一种虚拟表，不存储数据，查询时动态生成结果集，适用于简化查询、数据抽象等场景。物化视图则预先计算并存储查询结果，查询速度快，适合加速查询、离线数据分析等场景。文章通过实例详细说明了两者的使用方式及性能考量，并探讨了如何根据具体需求选择合适的视图类型。
• 12.06 21:13:16
  发表了文章 2024-12-06 21:13:16

  雷同性分析问题

  本文探讨了雷同性分析中的比例计算、计算目的及算法可行性。通过对比不同企业的投标记录，计算雷同比率以识别潜在的团伙行为。文中分析了分箱法、聚类算法、暴力穷举法等方法的适用性和局限性，并提出了前端展示关联企业的方案。
• 12.02 20:11:13
  发表了文章 2024-12-02 20:11:13

  数仓质量监控方案

  本监控模块涵盖资源、任务和质量三大方面，包括资源利用率、任务状态与运行时间、数据表及字段质量、以及基线监控等，设置详细报警规则，确保系统稳定高效运行。
• 12.01 13:40:21
  发表了文章 2024-12-01 13:40:21

  数据接入方案

  数仓平台可直连或通过从库、堡垒机、FTP/SFTP等方式接入业务数据库，需提供可读用户权限及相应连接方式。若无法直连，可通过提供数据文件或脚本处理实现数据导入。

  
• 12.01 13:33:17
  发表了文章 2024-12-01 13:33:17

  Big data Doc Analyze

  本文介绍了文本分析的基本概念、应用场景及技术细节，涵盖了结构化、半结构化和非结构化数据的概述，重点探讨了中文分词工具如jieba、SnowNLP等，以及中文关键词提取和相似度计算的方法，最后提出了文本分析的架构图和实施步骤，强调了NLP在文本数据处理中的重要性和应用前景。

  
• 12.01 13:28:59
  发表了文章 2024-12-01 13:28:59

  熵值法计算权重

  熵值法计算权重是一种基于信息论的方法，用于多指标综合评价。通过计算各指标的信息熵，反映指标的变异程度，从而确定其在综合评价中的权重。熵值越小，表示信息量越大，指标的重要性越高。该方法适用于样本数据较少的情形，能有效避免主观因素的影响。文中详细介绍了熵值法的原理、计算步骤及Python实现代码。