传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能和可用性方面已经难于满足海量数据的场景，系统最大的瓶颈在于单个节点读写性能，许多的资源受到单机的限制，例如连接数、网络IO、磁盘IO等，从而导致它的并发能力不高，对于高并发的要求不满足。

Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java和Scala(主要是由Java实现)实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。　　从Flink官方文档可以知道，目前Flink支持三大部署模式：Loca

转眼就到了年末，一大票朋友来找我抱怨工作的事。大家的痛点因人而异，但是其中却有一些“职场通病”，今天就集中分享下，看看又有多少打工人被戳中。电商运营小林，职龄2年到了年底就抓狂！各种活动方案让人头秃，每次策划前都要央求着数据分析专员帮忙提供一些数据，每次都很被动，我自己要是会数据分析多好！还至于

一、配置解法中飞码提出了至少需要满足2个大能力点以及对应16个细化点。在业务复杂的场景下数据具有流转性质，事件的触发会改变数据、同时也会触发其他事件等情况。飞码使用数据驱动事件驱动的模式解决数据流转性与事件不确定性问题。数据驱动事件驱动的模式决定了需要

万界星空科技开源mes系统包括系统管理，车间基础数据管理，计划管理，物料控制，生产执行，质量管理，库存管理，看板管理，数据分析等主体功能模块。广泛应用于汽车、高科技电子、设备制造、新能源、电梯、家电、家居、纺织、电气、电机等行业。通过精确物料追溯以及对人员、时间、操作信息的准确记录，为物料管理、生产控制提供准确的参考数据，以便进行预估和统计分析。

数据工程师：大数据时代的核心驱动力在当今这个数据爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。如何高效地收集、处理、分析并利用这些数据，成为企业获取竞争优势的关键。数据工程师，作为这一过程中的核心角色，正逐渐成为大数据技术领域不可或缺的专业人才。本文将从数据

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在实时数据处理流程中，数据转换（Transformation）是连接数据源与输出结果的桥梁，也是体现计算逻辑的核心环节。Flink提供了丰富的数据转换操作，让开发者能够灵活地对数据流进行各种处理和分析。本文将以FlinkDataStreamAPI为核心，带

DBeaverUltimate是一款功能强大的数据库管理工具，适用于开发人员、数据库管理员和数据分析师。它支持多种数据库平台，包括MySQL、PostgreSQL、Oracle、MicrosoftSQLServer等主流数据库系统。DBeaverUltim

在数据库代理层中，写节点的数据库连接是一种很重要和稀缺的资源，提升其利用率是一个提升数据库整体性能的重要手段。数据库连接占用过高会大幅增加数据库的资源负担，降低数据库的处理能力。通过延迟启动的事务，可以减少不必要的连接占用时长，提升数据库连接利用率。