批处理结果和交易明细不一致

最新推荐文章于 2025-12-06 15:58:48 发布
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#数据库

在系统正式投入使用之前，必须对数据库中的垃圾数据进行清除操作，以保障系统的正常运行和数据的准确性。
系统正式使用前一定要把数据库中的垃圾数据清除
26、批处理和实时处理的结合
onion的博客
04-06 794
本文深入探讨了批处理与实时处理的结合方式，详细介绍了Databricks平台上的工具和技术，如Delta Lake、Delta Live Tables (DLT) 和Spark Structured Streaming的应用。通过具体操作步骤和实战案例，帮助读者理解如何构建高效的数据处理管道以满足不同业务需求。
28、批处理和实时处理的结合
onion的博客
04-08 213
本文深入探讨了批处理和实时处理在数据处理领域的结合应用，通过Databricks平台的Lakehouse架构、Delta Lake和Structured Streaming等工具，实现了高效且灵活的数据处理系统。文章结合实际案例，展示了如何在金融行业中构建高效的信贷审批系统，并介绍了数据治理、质量控制、性能优化及自动化调度的最佳实践，确保系统在大规模数据处理时保持高效与稳定。
微服务架构：数据一致性问题全景解析
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曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
02-07 169万+
微服务架构中的数据一致性问题是系统设计的核心挑战之一。本文分析了微服务架构中数据分布式管理的复杂性，探讨了跨服务的数据一致性技术，包括分布式事务、最终一致性模式（如Saga）以及事件驱动架构的应用。通过实际案例解析，文章还讨论了在不同场景下选择合适策略的权衡点，帮助开发者在提升系统灵活性的同时，保障数据一致性和可靠性。
流处理和批处理框架的异同
weixin_34034261的博客
01-23 5845
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
7、大数据批处理：概念、应用场景与优化方法
y7z8a的博客
05-03 501
本文详细介绍了大数据批处理的概念、应用场景与优化方法，涵盖了Hadoop、Spark等主流框架的特点及应用案例，并探讨了任务调度、数据放置、系统查询等方面的优化策略。同时，文章还展望了大数据批处理与云计算、SDN、NFV等技术融合的未来发展方向，为企业和社会创造更多价值提供了参考。
149. JDBC 批处理
weixin_43484713的博客
06-02 752
JDBC批处理技术通过将多条SQL语句打包成批次一次性执行，显著提升数据库操作效率。核心方法是addBatch()、executeBatch()和clearBatch()，适用于大数据量插入/更新、日志处理等场景。相比普通逐条执行，批处理减少网络I/O和资源消耗，性能提升明显。 使用PreparedStatement批处理时需注意：合理设置批处理大小（通常500-1000条），配合事务管理确保数据一致性，不同数据库驱动可能有特殊要求。
Java与Task：批处理
Java大师兄的博客
06-07 572
本文聚焦Java技术栈中“批处理任务（Batch Task）”的实现原理与实战。批处理的核心价值与适用场景Java生态中批处理的主流解决方案（重点讲解Spring Batch）从0到1实现一个批处理任务的完整流程性能优化与常见问题解决用“早餐店包包子”的故事引出批处理概念拆解Java批处理的核心组件（如任务、步骤、读写处理器）基于Spring Batch框架实现一个“CSV转数据库”的实战案例讨论批处理的性能优化与未来趋势批处理。
55、实时ETL系统：维度管理与微批处理解析
tomato的博客
11-06 19
本文深入探讨了实时ETL系统中的核心组件——实时维度管理和微批处理。详细解析了维度管理中的清理、一致性处理、匹配、生存分析与发布等子流程，以及微批处理的工作机制、性能优化与事务管理策略。文章还讨论了实际应用中的挑战如‘回飞镖效应’、匹配阈值设定、缓慢变化维度处理，并提供了应对方案。通过合理的架构设计与技术权衡，企业可实现高效、一致的数据实时同步，支撑敏捷决策。
Spring Batch 批处理框架
tumu6889的博客
07-19 592
Spring Batch 批处理框架
【免费云平台部署指南】按场景选型+全维度对比（附直达地址）
分享技术干货，聚焦AI前沿科技
12-03 963
免费云平台已能覆盖从静态网站到AI模型部署的大部分场景，核心是根据项目类型（静态/后端/AI）、访问地区（国内/国外）和功能需求（数据库/容器/GPU）选择适配平台。新手建议从简单场景入手（如GitHub Pages部署博客、Hugging Face Spaces部署AI Demo），熟悉后再尝试全栈或容器化部署。
001-计算机实验报告之数据库原理实验报告
LF__plus的博客
12-02 249
001-计算机实验报告之数据库原理实验报告 一共四个实验，分别是：1、使用powerdesigner建模；2、在idea里操作数据库；3、在数据库实现多种查询，如简单查询，连接查询，嵌套查询，分组查询等；4、视图创建
python+django/flask+vue的基于协同过滤算法的体育商品推荐系统
Q_Q1963288475的博客
12-04 563
相比于传统的体育商品推荐方式，个性化智能的管理方式可以大幅提高体育商品推荐的管理效率，实现了个性化智能体育商品推荐的标准化、制度化、程序化的管理，有效地防止了体育商品推荐的随意管理， 功能主要包括首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、交流论坛、留言板、系统管理、订单管理等功能，从而实现个性化智能体育商品推荐方式，提高个性化智能体育商品推荐的效率。
向量数据库原理
qq_38895905的博客
12-04 271
day22 了解向量数据库原理（相似度检索）
Linux设备管理：从内核驱动到用户空间的完整架构解析
X
12-03 799
A[物理硬件插入/移除] --> B[内核驱动探测]B --> C{Linux统一设备模型 LDM}C --> D[在/sysfs创建对象]C --> E[发送uevent事件]D --> F[用户空间工具<br>lspci, lsusb等]E --> G[UDEV守护进程]G --> H[扫描规则库 /etc/udev/rules.d/]H --> I[匹配并执行规则]I --> J1[创建设备节点 /dev/]I --> J2[设置权限与所有权]I --> J3[执行自定义脚本]
【开题答辩全过程】以 基于Javaweb的电动汽车充电桩管理系统为例，包含答辩的问题和答案
shiji9932的博客
12-03 436
本文介绍了一位14年经验的技术专家可提供的毕设支持服务，包括Java、Python等多语言项目开发与答辩指导。重点展示了一个"电动汽车充电桩管理系统"的答辩案例，详细说明了系统功能（预约管理、费用计算等）、技术实现（SpringBoot+Vue+MySQL）及关键问题解决方案（如预约冲突处理、断电检测机制）。文中提供了答辩问答实录，展现了从选题背景到技术细节的完整答辩过程，并附有评委的正面评价。最后建议学生可参考往届真实开题报告，提供选题指导、源码参考等服务，强调独立完成的重要性，同时表
【赵渝强老师】国产金仓数据库的体系架构
赵渝强老师优快云博客主页
12-06 784
金仓数据库（KingbaseES）作为国产数据库代表，其体系结构分为逻辑和物理存储两部分。逻辑存储包括数据库对象及其标识符，物理存储涵盖数据文件、日志文件和控制文件等核心组件。数据文件以OID命名并支持自动拆分，日志文件分为运行日志、WAL预写日志、事务日志和服务器日志四类，其中WAL日志采用16MB分段机制保障数据安全。控制文件记录数据库关键运行信息，可通过专用工具查看。该架构基于PostgreSQL开发，兼具开源特性与自主创新，体现了国产数据库在技术实现上的成熟性。
观测云产品更新 | 应用性能监测、用户访问监测、场景等
观测云的博客
12-04 914
本期更新主要分为观测云更新、集成更新、DataKit 更新等内容。
二十三种设计模式(七)--桥接模式
最新发布
万波的技术博客
12-06 123
桥接模式是一种结构型设计模式，用于分离多个维度的功能实现，使每个维度都能独立扩展。该模式通过抽象与实现的分离，避免了类数量的指数级增长。以数据库工具为例，将数据库类型（MySQL、Oracle等）和执行方式（普通、预编译等）两个维度拆分，通过抽象类引用接口的方式实现桥接。这样新增数据库类型或执行方式时只需添加相应类，而不影响其他维度，提高了系统的可扩展性和维护性。
批处理代码和流批一体代码计算当日存款总和
04-22
<think>嗯，用户现在想找批处理和流批一体的代码示例，用来计算当日的存款总和。首先，我需要回忆一下批处理和流批一体的区别。批处理通常是处理大量静态数据，比如一天结束后的所有交易数据，而流处理则是实时处理连续的数据流。流批一体可能是指结合两者的处理方式，比如Apache Flink这样的框架，可以同时处理批和流的数据。 用户提到的是“当日存款总和”，所以批处理的话，可能需要读取当天的所有交易记录，然后过滤出存款相关的交易，再求和。而流批一体可能需要实时处理每笔存款，同时也能在需要时进行批处理计算。 接下来，我需要考虑如何用代码示例来实现这两种方法。对于批处理，可能用Python的Pandas库，或者Spark的批处理作业。而流批一体的话，Flink是一个常见的选择，因为它支持两种处理模式。 用户提供的引用中有提到批处理与实时处理的对比，所以可能需要参考引用[1]中的内容。另外，用户之前的问题涉及银行日切（引用[2]），这可能和数据处理的时间窗口有关，比如在日切时触发批处理计算当天的总和。 然后，代码部分需要注意正确性。比如，在批处理示例中，可能需要读取数据文件，过滤日期和交易类型，然后求和。流处理部分可能需要使用Flink的DataStream API，设置事件时间窗口，处理实时流入的数据。 还要考虑用户可能的深层需求，比如他们可能想了解如何在实际系统中集成这两种处理方式，或者如何确保数据的一致性。不过用户主要要求代码示例，所以重点放在具体的实现上。 另外，引用[4]中提到了数据库表结构，可能存款数据存储在类似BankCard的表中，包含CardMoney等字段。所以在代码示例中，可能需要模拟这样的数据结构，比如字段包括transaction_time、amount、type等。 需要确保代码语法正确，比如Flink的流处理部分要处理事件时间和水印，避免数据乱序问题。而批处理的示例要简单明了，方便用户理解。 最后，生成相关问题的时候，要围绕批处理和流批一体的比较、技术选型、性能优化等方面提问，帮助用户进一步探索。</think>### 批处理与流批一体实现当日存款总和方法 #### 一、批处理实现（基于Spark示例） ```python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import sum # 初始化Spark会话 spark = SparkSession.builder.appName("DailyDepositSum").getOrCreate() # 读取当日交易数据（假设数据存储在HDFS/本地路径） df = spark.read.parquet("/data/transactions/date=2023-10-01") # 过滤存款交易并计算总和 deposit_sum = df.filter((df.type == "存款") & (df.date == "2023-10-01")) \ .agg(sum("amount").alias("total_deposit")) deposit_sum.show() ``` **核心逻辑**：通过全量数据扫描完成计算，适合离线分析场景[^1]。 #### 二、流批一体实现（基于Apache Flink示例） ```java import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; // 创建流处理环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env); // 定义数据源（兼容批流模式） tEnv.executeSql( "CREATE TABLE Transactions (" + " transaction_time TIMESTAMP(3)," + " amount DECIMAL(10,2)," + " type STRING," + " WATERMARK FOR transaction_time AS transaction_time - INTERVAL '5' SECOND" + ") WITH (" + " 'connector' = 'kafka'," + " 'topic' = 'transactions'," + " 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092'," + " 'format' = 'json'" + ")"); // 计算当日存款总和（流批统一SQL） Table result = tEnv.sqlQuery( "SELECT SUM(amount) FROM Transactions " + "WHERE type = '存款' AND " + "DATE(transaction_time) = CURRENT_DATE"); // 输出结果（可切换为批量写入或实时推送） result.executeInsert("DepositSumSink"); ``` **核心特性**：通过事件时间窗口处理实时数据流，同时支持历史数据回溯计算[^2]。 #### 三、关键差异对比 | 维度 | 批处理 | 流批一体 | |------------|------------------------|------------------------| | 延迟 | 小时/天级 | 秒/分钟级 | | 数据范围 | 完整数据集 | 动态数据流 | | 计算触发 | 日切后触发[^2] | 持续触发 | | 资源消耗 | 高吞吐、周期性峰值 | 持续稳定消耗 |
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