在前一篇 《Flink 双流 JOIN 实战详解》 中，我们用「订单流 + 支付流」搞懂了事实双流之间的时间关联。

在前一篇 《Flink SQL 窗口(Window)操作详解》 中，我们已经打好了时间与窗口的基础。

注：本章节将重点阐述基于3.5.8版本的Spark Core，并采用Python语言进行代码实现。尽管在企业级应用中，Spark SQL得到了更为广泛的应用，老...

在信创与数字化转型交织推进的背景下，某大型集团启动了核心业务系统的国产化改造工程。面对覆盖 ERP、CRM、供应链、财务等领域的数百个关键应用，以及日增数千万事...

在当今数据驱动的互联网环境中，用户画像平台是实现精准营销、个性化推荐和战略决策的关键。某领先的互联网企业原先依赖MongoDB来处理海量、半结构化的用户行为与标...

在大数据爆发的时代，PB级数据的存储与计算成为企业数字化转型的核心需求，而Hadoop作为Apache开源的分布式大数据框架，凭借高可用性、可扩展性、高容错性和...

在前两篇中，我们已经分别拆解了调度系统要解决什么问题，以及Workflow 在逻辑层面是如何被抽象和建模的。

在大数据时代，海量数据的存储的核心痛点的是“可靠、高效、可扩展”——单机文件系统无法承载TB/PB级数据，也难以应对硬件故障、高并发访问等场景。HDFS（Had...

在大数据浪潮席卷全球的今天，当我们面对PB级、EB级的海量数据时，传统单机计算早已力不从心——无论是服务器的算力上限，还是数据存储的容量瓶颈，都让大规模数据处理...

在上一篇 Flink SQL 极简入门 中，我们体验了 Flink SQL 的基础用法。但在流处理中，最核心、最迷人（也最让人头秃）的概念莫过于“时间”和“窗口...

听着是不是很熟？产品拍板、技术加班、运营祈祷，最后一看数据——效果好不好，全靠感觉。

### 问题：如果存在大量代码需要改写的情况，靠人工处理会很耗时，且容易出错。能不能通过工具实现代码语法的大批量自动转换？

宏观来看：Spark SQL 语句，经过一个优化器（Catalyst），转化为 RDD，交给集群执行。

模型在验证集上 AUC 0.92，线上效果也不错，结果一到评审会，被业务同学一句话打回原形：

但真干几年你就会发现一个残酷现实：大多数业务场景，数据从一开始就不够，而且永远不够。

Flink SQL 是 Apache Flink 的核心模块之一，它让开发者可以使用标准的 SQL 语法来编写流处理和批处理作业。对于不想深究 Java/Sca...

### 背景：在不同数据库迁移的项目中，往往会遇到SQL语法不兼容的情况。比如有的数据库支持PIVOT函数，有的不支持。遇到这种情况，就必须对PIVOT函数进行...