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RSS订阅原创 Flink 实时计算中如何验证数据
在实时计算开发的过程中，如何保证数据的正确性是一个比较棘手的问题。保证数据正确性的第一步就是对数据进行验证，在这篇文章中我将介绍几种常见的数据验证方式。大致的思路就是将 Flink 写入的结果数据 和 明细数据或离线数据进行比对。在这里我们统一把数据导入到 Hive 中。以 Flink 实时计算中的数据漂移 的代码为例，讲解整个比对流程，实时计算的代码如下：-- source 表 create table order_pay_binlog_source ( order_no
2021-09-26 21:07:36
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原创 一个优化让 Kafka 的 TCP 连接减少了好几万
最近同时发现 Kafka Broker 的 TCP 连接比较多，单台 broker 已经达到了10K+，认为太多的 TCP 连接会给 Broker 带来压力，要求平台开发进行解决。在进行简单的排查后发现有一类任务会启动很多 worker, 每个worker会启动一个 Kafka Prouder ,向某个topic 上报数据，基本情况如下：worker 有 3000+producer 发送总的 qps 300+单条消息大小 100Ktopic 有 16 个
2021-09-25 22:38:31
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空空如也
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