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久久嘘嘘美女撒尿

发布日期:2022-06-12 02:41    点击次数:198

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本文转载自微信公众号「大数据羊说」美女被吃奶头捏奶头视频,作家antigeneral了呀 。转载本文请干系大数据羊说公众号。

1.序篇

源码公众号后台陈述1.13.2 sql lookup join得到。

妄言未几说,我们先平直上本文的目次和论断,小伙伴不错先看论断快速了解博主欲望本文能给小伙伴们带来什么匡助:

布景及应用场景先容:博主欲望你能了解到,flink sql 提供了顶住拜访外部存储的 lookup join(与上节不同,上节说的是流与流的 join)。lookup join 不错浅近明白为使用 flatmap 拜访外部存储数据然后将维度字段拼接到现时这条数据上头 来一个实战案例:博主以曝光用户日记流干系用户画像(年级、性别)维表为例先容 lookup join 应该达到的干系的预期成果。 flink sql lookup join 的解决有经营以及旨趣的先容:主要先容 lookup join 的在上述实战案例的 sql 写法,博主欲望你能了解到,lookup join 是基于处理时间的,况且 lookup join 通俗会由于拜访外部存储的 qps 过高而导致背压,产出蔓延等性能问题。我们不错鉴戒在 DataStream api 中的维表 join 优化头绪在 flink sql 使用 local cache,异步拜访维表,批量拜访维表三种形态去解决性能问题。 回来及预测:官方并莫得提供 批量拜访维表 的才气,因此博主我方达成了一套,具体使用形态和旨趣达成敬请期待下篇著作。 2.布景及应用场景先容

维表四肢 sql 任务中一种常见表的类型,其本色便是干系表数据的特殊数据属性,通俗在 join 语句中进应用用。比如源数据有人的 id,你当今想要得到人的性别、年级,那么不错通过用户 id 去干系人的性别、年级,就不错得到更全的数据。

维表 join 在离线数仓中是最常见的一种数据处理形态了,在及时数仓的场景中,flink sql 面前也缓助了维表的 join,即 lookup join,坐褥环境不错用 mysql,redis,hbase 来四肢高速维表存储引擎。

Notes:

在及时数仓中,常用及时维表有两种更新频率

及时的更新:维度信息是及时新建的,及时写入到高速存储引擎中。然后其他及时任务在做处理时及时的干系这些维度信息。

周期性的更新:对于一些冉冉变化维度,比如年级、性别的用户画像等,几万年都不变化一次的东西??,及时维表的更新不错是小时级别,天级别的。

3.来一个实战案例

来望望在具体场景下,对应输入值的输出值应该长啥样。

需求标的:使用曝光用户日记流(show_log)干系用户画像维表(user_profile)干系到用户的维度之后,提供给卑劣遐想分性别,年级段的曝光用户数使用。此处我们只温雅干系维表这一部分的输入输出数据。

来一波输入数据:

曝光用户日记流(show_log)数据(数据存储在 kafka 中):

log_id timestamp user_id 1 2021-11-01 00:01:03 a 2 2021-11-01 00:03:00 b 3 2021-11-01 00:05:00 c 4 2021-11-01 00:06:00 b 5 2021-11-01 00:07:00 c

用户画像维表(user_profile)数据(数据存储在 redis 中):

user_id(主键) age sex a 12-18 男 b 18-24 女 c 18-24 男

防备:redis 中的数据结构存储是按照 key,value 去存储的。其中 key 为 user_id,value 为 age,sex 的 json。如下图所示:

user_profile redis

预期输出数据如下:

log_id timestamp user_id age sex 1 2021-11-01 00:01:03 a 12-18 男 2 2021-11-01 00:03:00 b 18-24 女 3 2021-11-01 00:05:00 c 18-24 男 4 2021-11-01 00:06:00 b 18-24 女 5 2021-11-01 00:07:00 c 18-24  美女被吃奶头捏奶头视频

flink sql lookup join 登场。底下是官网的统一。

https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/table/sql/queries/joins/#lookup-join

4.flink sql lookup join

4.1.lookup join 界说

以上述案例来说,lookup join 其实浅近明白来,便是每来一条数据去 redis 内部搂一次数据。然后把干系到的维度数据给拼接到现时数据中。

熟识 DataStream api 的小伙伴萌,浅近来明白,便是 lookup join 的算子便是 DataStream api 中的 flatmap 算子中处理每一条来的数据,针对每一条数据去拜访用户画像的 redis。(践诺上,flink sql api 中也如实是这么达成的!sql 生成的 lookup join 代码便是接受了 flatmap)

4.2.上述案例解决有经营

来望望上述案例的 flink sql lookup join sql 如何写:

CREATE TABLE show_log (     log_id BIGINT,     `timestamp` as cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),     user_id STRING,     proctime AS PROCTIME() ) WITH (   'connector' = 'datagen',   'rows-per-second' = '10',   'fields.user_id.length' = '1',   'fields.log_id.min' = '1',   'fields.log_id.max' = '10' );  CREATE TABLE user_profile (     user_id STRING,     age STRING,     sex STRING     ) WITH (   'connector' = 'redis',   'hostname' = '127.0.0.1',   'port' = '6379',
三体   'format' = 'json',   'lookup.cache.max-rows' = '500',   'lookup.cache.ttl' = '3600',   'lookup.max-retries' = '1' );  CREATE TABLE sink_table (     log_id BIGINT,     `timestamp` TIMESTAMP(3),     user_id STRING,     proctime TIMESTAMP(3),     age STRING,     sex STRING ) WITH (   'connector' = 'print' );  -- lookup join 的 query 逻辑 INSERT INTO sink_table SELECT      s.log_id as log_id     , s.`timestamp` as `timestamp`     , s.user_id as user_id     , s.proctime as proctime     , u.sex as sex     , u.age as age FROM show_log AS s LEFT JOIN user_profile FOR SYSTEM_TIME AS OF s.proctime AS u ON s.user_id = u.user_id 

这里使用了 for SYSTEM_TIME as of 时态表的语法来四肢维表干系的标记语法。

Notes:

及时的 lookup 维表干系能使用处理时间去做干系。

运行戒指如下:

log_id timestamp user_id age sex 1 2021-11-01 00:01:03 a 12-18 男 2 2021-11-01 00:03:00 b 18-24 女 3 2021-11-01 00:05:00 c 18-24 男 4 2021-11-01 00:06:00 b 18-24 女 5 2021-11-01 00:07:00 c 18-24 男

flink web ui 算子图如下:

flink web ui

但是!!!但是!!!但是!!!

flink 官方并莫得提供 redis 的维表 connector 达成。

没错,博主我方达成了一套。对于 redis 维表的 connector 达成,平直参考底下的著作。都是不错从 github 上找到源码拿来用的!

flink sql 知其是以然(二)| 自界说 redis 数据维表(附源码)

4.3.对于维表使用的一些防备事项

淹没条数据干系到的维度数据可能不同:及时数仓中常用的及时维表都是在抑遏的变化中的,现时流表数据干系完维表数据后,若是淹没个 key 的维表的数据发生了变化,已干系到的维表的戒指数据不会再同步更新。举个例子,维表中 user_id 为 1 的数据在 08:00 时 age 由 12-18 变为了 18-24,那么当我们的任务在 08:01 failover 之后从 07:59 运转回溯数据时,原来应该干系到 12-18 的数据会干系到 18-24 的 age 数据。这是有可能会影响数据质料的。是以小伙伴萌在评估你们的及时任务时要洽商到这极少。

会发生及时的新建及更新的维表博主提议小伙伴萌应该缔造起数据蔓延的监控机制,留心出现流表数据先于维表数据到达,导致干系不到维表数据

4.4.再说说维表常见的性能问题及优化头绪

通盘的维表性能问题都不错回来为:高 qps 下拜访维表存储引擎产生的任务背压,数据产出蔓延问题。

举个例子:

在莫得使用维表的情况下:一条数据从输入 flink 任务到输出 flink 任务的时延假如为 0.1 ms,那么并行度为 1 的任务的混沌不错达到 1 query / 0.1 ms = 1w qps。 在使用维表之后:每条数据拜访维表的外部存储的时长为 2 ms,国产精品无码A∨那么一条数据从输入 flink 任务到输出 flink 任务的时延就会造成 2.1 ms,那么相似并行度为 1 的任务的混沌只可达到 1 query / 2.1 ms = 476 qps。两者的混沌量进出 21 倍。

这便是为什么维表 join 的算子会产生背压,任务产出会蔓延。

那么天然,解决有经营亦然有许多的。抛开 flink sql 想一下,若是我们使用 DataStream api,以致是在做一个后端应用,需要拜访外部存储时,常用的优化有经营有哪些?这里列举一下:

按照 redis 维表的 key 分桶 + local cache:通过按照 key 分桶的形态,让大盛大据的维表干系的数据拜访走之前拜访过得 local cache 即可。这么就不错把拜访外部存储 2.1 ms 处理一个 query 变为拜访内存的 0.1 ms 处理一个 query 的时长。

异步拜访外存:DataStream api 有异步算子,不错利用线程池去同期屡次恳求维表外部存储。这么就不错把 2.1 ms 处理 1 个 query 变为 2.1 ms 处理 10 个 query。混沌可变优化到 10 / 2.1 ms = 4761 qps。

批量拜访外存:除了异步拜访以外,我们还不错批量拜访外部存储。举一个例子:在拜访 redis 维表的 1 query 占用 2.1 ms 时长中,其中可能有 2 ms 都是在收集恳求上头的耗时 ,其中唯有 0.1 ms 是 redis server 处理恳求的时长。那么我们就不错使用 redis 提供的 pipeline 才气,在客户端(也便是 flink 任务 lookup join 算子中),攒一批数据,使用 pipeline 去同期拜访 redis sever。这么就不错把 2.1 ms 处理 1 个 query 变为 7ms(2ms + 50 * 0.1ms) 处理 50 个 query。混沌可变为 50 query / 7 ms = 7143 qps。博主这里测试了下使用 redis pipeline 和未使用的时长耗尽对比。如下图所示。

redis pipeline

博主以为上述优化成果中,最佳用的是 1 + 3,2 比拟 3 一经一条一条发恳求,性能会差一些。

既然 DataStream 不错这么做,flink sql 必须必的也不错鉴戒上头的这些优化有经营。具体如何操作呢?看下文骚操作

4.5.lookup join 的具体性能优化有经营

按照 redis 维表的 key 分桶 + local cache:sql 中若是要做分桶,得先做 group by,但是若是做了 group by 的团聚,就只可在 udaf 中做拜访 redis 处理,况且 udaf 产出的戒指只但是一条,是以这种达成起来特殊复杂。我们遴荐不做 keyby 分桶。但是我们不错平直使用 local cache 去做腹地缓存,诚然【平直缓存】的成果比【先按照 key 分桶再做缓存】的成果差,但是也能一定进度上减少拜访 redis 压力。在博主达成的 redis connector 中,内置了 local cache 的达成,小伙伴萌不错参考底下这部篇著作进行确立。

异步拜访外存:面前博主达成的 redis connector 不缓助异步拜访,但是官方达成的 hbase connector 缓助这个功能,参考底下统一著作的,点开之后搜索 lookup.async。https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/docs/connectors/table/hbase/

批量拜访外存:这玩意官方势必莫得达成啊,但是,但是,但是,历程博主周末两天的纵容 debug,改了改源码,贬责了基于 redis 的批量拜访外存优化的功能。

4.6.基于 redis connector 的批量拜访机制优化

先描摹一下约略是个什么东西,具体如何用。

你只需要在 StreamTableEnvironment 中的 table config 确立上 is.dim.batch.mode 为 true,sql 无用做任何篡改的情况下,flink lookup join 算子会自动优化,优化成果如下:

lookup join 算子的每个 task 上,每攒够 30 条数据 or 每隔五秒(处理时间) 去触发一次批量拜访 redis 的恳求,使用的是 jedis client 的 pipeline 功能拜访 redis server。实测性能有很大普及。

对于这个批量拜访机制的优化先容和使用形态先容,小伙伴们先别急,下篇著作会预防先容到。

5.回来与预测

源码公众号后台陈述1.13.2 sql lookup join得到。

本文主要先容了 flink sql lookup join 的使用形态,并先容了一些通俗出现的性能问题以及优化头绪,回来如下:

布景及应用场景先容:博主欲望你能了解到,flink sql 提供了顶住拜访外部存储的 lookup join(与上节不同,上节说的是流与流的 join)。lookup join 不错浅近明白为使用 flatmap 拜访外部存储数据然后将维度字段拼接到现时这条数据上头

来一个实战案例:博主以曝光用户日记流干系用户画像(年级、性别)维表为例先容 lookup join 应该达到的干系的预期成果。

flink sql lookup join 的解决有经营以及旨趣的先容:主要先容 lookup join 的在上述实战案例的 sql 写法,博主欲望你能了解到,lookup join 是基于处理时间的,况且 lookup join 通俗会由于拜访外部存储的 qps 过高而导致背压,产出蔓延等性能问题。我们不错鉴戒在 DataStream api 中的维表 join 优化头绪在 flink sql 使用 local cache,异步拜访维表,批量拜访维表三种形态去解决性能问题。

记忆中的母亲很美,当然,母亲也是十里八村有名的美女。母亲能干,父亲与母亲新婚不到一个月就外出打工,每年麦收、秋收、过年才回家,有时候甚至过年才回家。平时母亲一个人扛起了所有的家务和农活。自从有记忆开始,母亲就带着我还有更小的妹妹,在田间除草,收麦子、花生、玉米、大豆、红薯。。。每年的农作物略有不同。但相同的一点是,那时没有收割机,只能靠人,或者牛和骡子。也隐约有记忆,晚上跟母亲一起用长长的棍子捶打割下的豆棵,每一次都是母亲把我还有妹妹抱到床上的,第二天就看到母亲的眼睛是肿的,后来才知道,不仅是累的,也是哭的。每当农忙的时候,都会有姨妈来帮忙,记得是五姨来的最多。

男子坐在座子上,脑中一遍一遍地刷过这句话,眉头紧锁。

 

回来及预测:官方并莫得提供 批量拜访维表 的才气,因此博主我方达成了一套,具体使用形态和旨趣达成敬请期待下篇著作。

 



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