- 对于connector的介绍之前已经讲解，此处就不再详细结果其运行流程和使用方式，而是简单学习下jdbc connector中sink的源码，而由于源码较多因此我们只挑选重点部分进行研究学习。1 JDBCTableSourceSinkFactory：JDBC支持的配置属性参数在flink sql中，所有的connector的使用都是从factory开始的，而factory的创建是通... 对于connector的介绍之前已经讲解，此处就不再详细结果其运行流程和使用方式，而是简单学习下jdbc connector中sink的源码，而由于源码较多因此我们只挑选重点部分进行研究学习。1 JDBCTableSourceSinkFactory：JDBC支持的配置属性参数在flink sql中，所有的connector的使用都是从factory开始的，而factory的创建是通...
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- 在项目交付中，经常遇到不同数据库间的数据迁移，本文针对MySQL->GaussDB(DWS)的常用语法兼容性进行了梳理，汇总整理语法对照表，可以参考使用。 在项目交付中，经常遇到不同数据库间的数据迁移，本文针对MySQL->GaussDB(DWS)的常用语法兼容性进行了梳理，汇总整理语法对照表，可以参考使用。
- GaussDB(DWS)内核主要对表锁和轻量级锁的使用采用了死锁检测。本文主要对这两个场景分别进行了阐述。 GaussDB(DWS)内核主要对表锁和轻量级锁的使用采用了死锁检测。本文主要对这两个场景分别进行了阐述。
- Clickhouse新增加的Kerberos认证方式兼容ck自带的用户/密码认证方式，丰富了ck用户登陆认证方式。 Clickhouse新增加的Kerberos认证方式兼容ck自带的用户/密码认证方式，丰富了ck用户登陆认证方式。
- 介绍hive的UDAF（user-defined aggregate function）用户自定义聚合函数，可以允许用户自行开发某种数据处理逻辑的函数，将其注册在Hive中进行调用完成业务逻辑，UDAF可以接受多个输入数据行，并产生一个输出数据行，比如像我们日常使用的count、sum、max等函数都是UDAF的Hive内置函数。如何自己编写UDAF开发一个UDAF需要继承Hive的类有两种... 介绍hive的UDAF（user-defined aggregate function）用户自定义聚合函数，可以允许用户自行开发某种数据处理逻辑的函数，将其注册在Hive中进行调用完成业务逻辑，UDAF可以接受多个输入数据行，并产生一个输出数据行，比如像我们日常使用的count、sum、max等函数都是UDAF的Hive内置函数。如何自己编写UDAF开发一个UDAF需要继承Hive的类有两种...
- 一、配置Linux C++编译环境： 1、下载软件包，cmake和gcc（9.x以上版本） 2、安装CMake:tar -xzvf cmake-3.14.1.tar.gz./bootstrapmake -j8make install安装验证：3、安装GCC：解压并下载其他依赖软件：tar -xvf gcc-9.3.0.tar.xzcd gcc-9.3.0/wget ftp://gcc.gnu... 一、配置Linux C++编译环境： 1、下载软件包，cmake和gcc（9.x以上版本） 2、安装CMake:tar -xzvf cmake-3.14.1.tar.gz./bootstrapmake -j8make install安装验证：3、安装GCC：解压并下载其他依赖软件：tar -xvf gcc-9.3.0.tar.xzcd gcc-9.3.0/wget ftp://gcc.gnu...
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- GaussDB(DWS)采用MVCC(Multi-Version Concurrency Control) 多版本并发控制实现对数据库的并发访问，以及带来诸如锁冲突少、事务回滚代价低等好处，但同时给数据库空间管控带来极大挑战。 本文主要从数据仓库的实践出发，结合数仓周期性的批量特征，制定数据表脏页空间回收实践，规避数据ETL过程带来空间几何膨胀问题，做到普通业务用户只关注业务实现，具体脏页空间运维 GaussDB(DWS)采用MVCC(Multi-Version Concurrency Control) 多版本并发控制实现对数据库的并发访问，以及带来诸如锁冲突少、事务回滚代价低等好处，但同时给数据库空间管控带来极大挑战。 本文主要从数据仓库的实践出发，结合数仓周期性的批量特征，制定数据表脏页空间回收实践，规避数据ETL过程带来空间几何膨胀问题，做到普通业务用户只关注业务实现，具体脏页空间运维
- 通信库libpq重构解决两点问题：针对大并发短查询场景下，CN与DN建立/复用/归还/释放连接时争抢全局锁PoolerLock，造成的性能问题进行Pooler锁优化；针对当前代码仓中libpq代码冗余度高、复用性差、可维护性差、可读性差问题，对libpq代码进行整合以符合clean code要求。在现网多个局点，在高并发短查询场景下，CN与DN建连时等待PoolerLock锁耗时，导致环境C... 通信库libpq重构解决两点问题：针对大并发短查询场景下，CN与DN建立/复用/归还/释放连接时争抢全局锁PoolerLock，造成的性能问题进行Pooler锁优化；针对当前代码仓中libpq代码冗余度高、复用性差、可维护性差、可读性差问题，对libpq代码进行整合以符合clean code要求。在现网多个局点，在高并发短查询场景下，CN与DN建连时等待PoolerLock锁耗时，导致环境C...
- MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生信息，将接口和 Java 的 POJOs(Plain Ordinary Java Object,普通的 Java对象)映射成数据库中的记录。 如果没有MyBatis框架时，要使用已有的MyBatis来直接访问DWS数据库时，需要对MyBatis语法进行相应的改造，本文对常见的几种场景进行改造。 MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生信息，将接口和 Java 的 POJOs(Plain Ordinary Java Object,普通的 Java对象)映射成数据库中的记录。 如果没有MyBatis框架时，要使用已有的MyBatis来直接访问DWS数据库时，需要对MyBatis语法进行相应的改造，本文对常见的几种场景进行改造。
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- 在Hadoop大规模生产集群中，由于HDFS的元数据都保存在NameNode的内存中，集群规模受制于NameNode单点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件，会消耗NameNode大量内存，还会大幅降低读写性能，延长作业运行时间。因此，小文件问题是制约Hadoop集群规模扩展的关键问题。 在Hadoop大规模生产集群中，由于HDFS的元数据都保存在NameNode的内存中，集群规模受制于NameNode单点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件，会消耗NameNode大量内存，还会大幅降低读写性能，延长作业运行时间。因此，小文件问题是制约Hadoop集群规模扩展的关键问题。
- Hudi是数据湖的文件组织层，对Parquet格式文件进行管理提供数据湖能力，支持多种计算引擎，提供IUD接口，在 HDFS/OBS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。图1 Hudi基本架构Hudi特性 ACID事务能力，支持实时入湖和批量入湖。 多种视图能力（读优化视图/增量视图/实时视图），支持快速数据分析。 MVCC设计，支持数据版本回溯。 自动管理文件大小和布局，以优化查询性... Hudi是数据湖的文件组织层，对Parquet格式文件进行管理提供数据湖能力，支持多种计算引擎，提供IUD接口，在 HDFS/OBS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。图1 Hudi基本架构Hudi特性 ACID事务能力，支持实时入湖和批量入湖。 多种视图能力（读优化视图/增量视图/实时视图），支持快速数据分析。 MVCC设计，支持数据版本回溯。 自动管理文件大小和布局，以优化查询性...
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