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。

在当今数据驱动的时代，企业不仅需要存储海量数据，更要求能够实时处理和分析这些数据。数据湖作为集中存储各类数据的仓库，而流计算则负责实时处理数据流，二者的融合正成...

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...

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。

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...

流式计算任务通常需要 7x24 小时长期运行，面对网络抖动、机器故障或代码 Bug，如何保证任务不挂？或者挂了之后能自动恢复且数据不丢、不重？这正是 Flink...

网站对爬虫的检测，本质是区分机器请求与人类请求，而请求的时间特征是最易捕捉的差异点。人类访问网页时，会存在浏览内容、翻页思考、误操作等行为，两次请求之间的时间间...

随着数字化转型的深入，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，数据孤岛、质量参差、标准不一、安全风险等问题严重制约了数据价值的有效释放。有效管理和利用数据，不仅关...

在数据逐渐成为核心资产的今天，越来越多企业开始建设数据中台。但在实际推进过程中，一个普遍存在的问题是：系统建成后难以持续演进，维护成本不断升高，甚至需要推倒重来...

Apache Spark是一款基于内存计算的分布式大数据处理框架，支持多语言（Python/Scala/Java），可将海量数据拆分到多个节点并行处理，突破单机...

版本说明 本文介绍的功能基于 qData 商业版，部分能力在开源版中可能不包含或存在功能差异，具体以实际版本为准。

1.1 背景 随着校园规模扩大和数字化水平提高，教学楼、办公楼、实验楼、图书馆、体育场馆、学生宿舍等场所对时间的精确性和一致性要求越来越高。传统的独立时钟存在走...

医院NTP网络时钟系统的精准管理，远不止是“对个表”那么简单，它关乎医疗流程的顺畅、医疗安全的质量乃至医疗纠纷的定责。下面我将为您详细阐述如何对医院NTP网络时...

本文取材于几个月前博主开发的真实项目，总结了基于 Apache Spark、Delta Lake、Kafka 等技术栈构建企业级数据中台的完整实践过程，涵盖架构...

🔥🔥 AllData大数据产品是可定义数据中台，以数据平台为底座，以数据中台为桥梁，以机器学习平台为中层框架，以大模型应用为上游产品，提供全链路数字化解决方案。