随着互联网飞速发展，企业业务种类会越来越多，业务数据量会越来越大，当发展到一定规模时，传统的数据存储结构逐渐无法满足企业需求，实时数据仓库就变成了一个必要的基础服务。
以维表Join为例，数据在业务数据源中以范式表的形式存储，在分析时需要做大量的Join操作，降低性能。
如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成Join，那么分析时就无需再次Join，从而提升查询性能。
利用实时数仓，企业可以实现实时OLAP分析、实时数据看板、实时业务监控、实时数据接口服务等用途。
但想到实时数仓，很多人的第一印象就是架构复杂，难以操作与维护。
而得益于新版Flink对SQL的支持，以及TiDBHTAP的特性，我们探索了一
以维表Join为例，数据在业务数据源中以范式表的形式存储，在分析时需要做大量的Join操作，降低性能。
如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成Join，那么分析时就无需再次Join，从而提升查询性能。
利用实时数仓，企业可以实现实时OLAP分析、实时数据看板、实时业务监控、实时数据接口服务等用途。
但想到实时数仓，很多人的第一印象就是架构复杂，难以操作与维护。
而得益于新版Flink对SQL的支持，以及TiDBHTAP的特性，我们探索了一
2024/6/22 5:14:51
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hadoop版本2.7.4，flink版本1.11，官网没有编译好的flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.4-11.0.jar，自己编译成功的jar，可以直接放到flink下lib目录下即可
2024/6/1 20:44:47
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分享教程——基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时数据湖教程，2021年录制；
本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解，结合业务实现数据湖平台，让大家在实践中理解和掌握数据湖技术，未来数据湖的需求也会不断加大，希望同学们抓住这个机遇。
项目中将以热门的互联网电商业务场景为案例讲解，具体分析指标包含：流量分析，订单分析，用户行为分析，营销分析，广告分析等，能承载海量数据的实时分析，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用。
本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解，结合业务实现数据湖平台，让大家在实践中理解和掌握数据湖技术，未来数据湖的需求也会不断加大，希望同学们抓住这个机遇。
项目中将以热门的互联网电商业务场景为案例讲解，具体分析指标包含：流量分析，订单分析，用户行为分析，营销分析，广告分析等，能承载海量数据的实时分析，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用。
2024/5/24 6:54:47
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flink-1.6.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgzflink-1.7.1-src.tgzflink-1.8.1-src.tgz
2024/5/4 19:23:25
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Flink官网实例：1.基于DataStreamAPI实现欺诈检测，完整实现；
2.补充自定义数据源；
3.IDEA开发环境。
2.补充自定义数据源；
3.IDEA开发环境。
2024/4/21 8:01:05
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分布式Snapshot和FlinkCheckpointing简介.docx
2024/3/21 13:47:29
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CDH集成Flink时所用jar包文件，没有则会报java.lang.ClassNotFoundException:org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException错误，下载后需解压使用
2024/3/18 0:14:15
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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