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孫金城

Apache Flink PMC 成員，Apache Beam Committer，Apache IoTDB PMC 成員，ALC Beijing 成員，Apache ShenYu 導(dǎo)師。

擅長(zhǎng)領(lǐng)域

數(shù)據(jù)庫(kù)物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器存儲(chǔ)開(kāi)源

文章

18

Kafka分區(qū)數(shù)據(jù)Skew導(dǎo)致Watermark放賴怎么辦？原創(chuàng)

【Flink 1.10 】這又是一個(gè)知道1秒鐘，不知道坐地哭的情況。

2022-07-14 10:23:39

數(shù)據(jù)

Flink無(wú)法將聚合結(jié)果直接寫(xiě)入Kafka怎么辦？原創(chuàng)

既然知道問(wèn)題，知道有實(shí)際業(yè)務(wù)需求，為啥Flink不改進(jìn)，不把這種情況支持掉呢？

2022-07-14 10:16:22

Apache Flink 漫談系列 - Watermark是個(gè)啥？原創(chuàng)

本文以一個(gè)流計(jì)算常見(jiàn)的亂序問(wèn)題介紹了Apache Flink如何利用Watermark機(jī)制來(lái)處理亂序問(wèn)題。

2022-07-13 13:03:29

流計(jì)算亂序

Apache Flink 漫談系列 - 雙流JOIN 原創(chuàng)

JOIN的本質(zhì)是數(shù)據(jù)拼接，那么如果我們將所有數(shù)據(jù)列存儲(chǔ)在一張大表中，是不是就不需要JOIN了呢？

2022-07-13 12:53:59

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

Apache IoTDB 隨筆 - Time Series DBMS 綜述原創(chuàng)

了解時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)最先想到的是: 了解一下時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)。

2022-07-12 11:01:03

數(shù)據(jù)庫(kù)

Apache Flink 漫談系列 - PyFlink核心技術(shù)揭秘原創(chuàng)

Apache Flink 是一個(gè)在無(wú)界和有界數(shù)據(jù)流上進(jìn)行有狀態(tài)計(jì)算的分布式框架，在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)分析，事件驅(qū)動(dòng)等場(chǎng)景廣泛應(yīng)用。

2022-07-12 10:38:25

分布式框架

No.9 - 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)隨筆 - Apache IoTDB 多條時(shí)序數(shù)據(jù)聯(lián)合分析原創(chuàng)

Apache IoTDB 如何進(jìn)行多條時(shí)序數(shù)據(jù)的分析處理？本文用UDF的方式進(jìn)行示例說(shuō)明。

2022-07-11 11:12:32

數(shù)據(jù)分析

No.8 - 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)隨筆 - InfluxDB 多條時(shí)序數(shù)據(jù)聯(lián)合分析原創(chuàng)

如何進(jìn)行多條時(shí)序數(shù)據(jù)的分析處理？本文用多種方式進(jìn)行示例說(shuō)明。

2022-07-11 10:45:12

數(shù)據(jù)庫(kù)分析

No.7 - 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)隨筆 - Apache IoTDB(單機(jī)&集群)調(diào)試環(huán)境搭建原創(chuàng)

本文我們會(huì)介紹Apache IoTDB 的單機(jī)和集群兩種模式下如何進(jìn)行調(diào)試。

2022-07-08 12:17:07

數(shù)據(jù)庫(kù)

No.6 - 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)隨筆 - InfluxDB&Flux調(diào)試環(huán)境搭建原創(chuàng)

本篇為大家介紹了InfluxDB和Flux的開(kāi)發(fā)調(diào)試環(huán)境，便于后續(xù)對(duì)上一篇提到的用戶問(wèn)題進(jìn)行解決的操作演示。

2022-07-08 11:58:10

數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)

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