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Articles by userName STRING

Getting Started with the Geometric Point Type in ClickHouse

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By userName STRING
| Blogarama
ClickHouse, a high-performance columnar OLAP database, supports various data types to handle different kinds of data efficiently. One of the lesser-known but powerful features is its support for geometric data types, such as the Point type, which is especially useful for geospatial analysis and location-based queries. In this post, I am going to explain the Point type, show you how it’s represented, and demonstrate how to use it in practice. What is the Point Type in ClickHouse?
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Tracking User Account Changes in Real-Time: A Debezium and ClickHouse Implementation

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By userName STRING
| DEV Community
Introduction In modern e-commerce applications, tracking changes to critical data like user account types in real time is essential for business intelligence and regulatory compliance. Traditional databases often overwrite old values, making historical analysis challenging. Enter Change Data Capture (CDC), a technique that captures and stores every change to your data, enabling a comprehensive audit trail and real-time analytics.
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小时候的子弹击中了现在的我-hive进阶：案例解析（第18天）-CSDN博客

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By Select Orders. OrderId, SELECT userId, userSex tinyint, userName STRING
| CSDN
系列文章目录 一、Hive表操作 二、数据导入和导出 三、分区表 四、官方文档（了解） 五、分桶表（熟悉） 六、复杂类型（熟悉） 七、Hive乱码解决（操作。可以不做，不影响） 八、select查询（掌握） 前言 余幼贫而不知进，耽于嬉戏，误学无志，偶寄情山水，纵情声色，蹉跎岁月二十有余。忆及少时初读《送东阳马生序》，觉其晦涩难解，不知其深意。今览文而悲凉之感油然而生，历人生百苦，略悟其理。 久经四方，奔波劳碌，再回首已届而立之年。奈何花有重开日，人无再少年，重返故土，悔恨涌心。初读为文，再阅已成人生，自怜之情难禁。教育之滞后，惟至年岁方明闭环之刻。 昔高中上地理课，析城市区位优势，必言“劳动力丰富廉价”。今大学毕业，月薪未及五千，夜以继日，始知劳动力之真廉。幼时视刻舟求剑为讽刺，今则知其悲剧内核乃遗憾也。黄庭坚刻舟求坠剑，怀人挥泪著亡簪，皆此情此景之写照。 少时疑掩耳盗铃之愚，今则悟人皆凡俗，自欺欺人，亦自保之道。昔日恋爱，不知人性之规，屡受情伤，始明《氓》诗之教。遇人不淑，情爱非一味奉献与牺牲，须及时止损，双向奔赴方为佳缘。...
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Hive表进阶操作_2(从小白到入门 持续更新~)

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By Select Orders. OrderId, SELECT userId, userSex tinyint, userName STRING
| CSDN
Hive表操作 一、官方文档 hive文档: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties Hadoop官网使用说明文档: https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html hdfs文档: https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml yarn文档: https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml mr文档:...
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HaDoop Hive-CSDN博客

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By userSex tinyint, userName STRING, trueName string, userPhoto string
| CSDN
目录 6.UCloud 9.MapReduce 10.
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Hive-SQL语法大全-CSDN博客

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By userSex tinyint, userName STRING, trueName string, userPhoto string
| CSDN
Hive SQL 语法大全 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name [LOCATION] 'path'; SELECT expr, ... FROM tbl ORDER BY col_name [ASC | DESC] (A | B | C) 如上语法，在语法描述中出现： []，表示可选，如上[LOCATION] 表示可写、可不写 |，表示或，如上ASC | DESC，表示二选一 …，表示序列，即未完结，如上SELECT expr, ...
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Apache Hive之数据查询

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By userName STRING, userSex tinyint, trueName string, userPhoto string
| CSDN
本博客的内容基于我个人学习黑马程序员课程的学习笔记整理而成。我特此声明，所有版权属于黑马程序员或相关权利人所有。本博客的目的仅为个人学习和交流之用，并非商业用途。 我在整理学习笔记的过程中尽力确保准确性，但无法保证内容的完整性和时效性。本博客的内容可能会随着时间的推移而过时或需要更新。 若您是黑马程序员或相关权利人，如有任何侵犯版权的地方，请您及时联系我，我将立即予以删除或进行必要的修改。 对于其他读者，请在阅读本博客内容时保持遵守相关法律法规和道德准则，谨慎参考，并自行承担因此产生的风险和责任。本博客中的部分观点和意见仅代表我个人，不代表黑马程序员的立场。 环境准备 hdfs启动 start-dfs.sh yarn启动 start-yarn.sh HiveServer2服务 启动 nohup bin/hive nohup bin/hive 基本查询 查询语句的基本语法 select [all | distinct] select_expr, select_expr, ..
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16、Flink 的table api与sql之连接外部系统: 读写外部系统的连接器和格式以及Elasticsearch示例（2）

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By userName STRING
| CSDN
1、Flink 部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接 13、Flink 的table api与sql的基本概念、通用api介绍及入门示例 14、Flink 的table api与sql之数据类型: 内置数据类型以及它们的属性 15、Flink 的table api与sql之流式概念-详解的介绍了动态表、时间属性配置（如何处理更新结果）、时态表、流上的join、流上的确定性以及查询配置 16、Flink 的table api与sql之连接外部系统: 读写外部系统的连接器和格式以及FileSystem示例（1） 16、Flink 的table api与sql之连接外部系统: 读写外部系统的连接器和格式以及Elasticsearch示例（2） 16、Flink 的table api与sql之连接外部系统: 读写外部系统的连接器和格式以及Apache Kafka示例（3） 16、Flink 的table api与sql之连接外部系统: 读写外部系统的连接器和格式以及JDBC示例（4） 20、Flink...
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16、Flink 的table api与sql之连接外部系统: 读写外部系统的连接器和格式以及JDBC示例（4）

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By userName STRING
| CSDN
1、Flink 部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接 13、Flink 的table api与sql的基本概念、通用api介绍及入门示例 14、Flink 的table api与sql之数据类型: 内置数据类型以及它们的属性 15、Flink 的table api与sql之流式概念-详解的介绍了动态表、时间属性配置（如何处理更新结果）、时态表、流上的join、流上的确定性以及查询配置 16、Flink 的table api与sql之连接外部系统: 读写外部系统的连接器和格式以及FileSystem示例（1） 16、Flink 的table api与sql之连接外部系统: 读写外部系统的连接器和格式以及Apache Kafka示例（3） 16、Flink 的table api与sql之连接外部系统: 读写外部系统的连接器和格式以及JDBC示例（4） 20、Flink SQL之SQL Client: 不用编写代码就可以尝试 Flink SQL，可以直接提交 SQL 任务到集群上 22、Flink...
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Flink 系例之 SQL 案例 - 订单统计

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By userName STRING, goodsType STRING, orderTime STRING, Order TimeSeries BIGINT
| CSDN
本期示例： 将对电商实时订单进行聚合计算，分以下两个维度进行： 1. 统计每 1 分钟的订单数量、用户数量、销售额、商品数 2. 统计每个分类的订单总数量、用户总数量（未去重）、销售额、商品数 流程说明： 1. 通过模拟电商平台订单简要数据，向 Kafka 消息队列中推送 mq 数据； 2. 通过 flink 集群，建立 SQL 流批处理任务； 3.Kafka 做为 SQL 数据流的输入源，并建立 source 数据表； 4. 通过 SQL 建立查询视图，将聚合算子的结果通过视图输出； 5.Mysql 做为 SQL 数据流的输出源，并建立 sink 数据表； 6. 执行 insert 操作，并在 flink 集群中建立 Task Job 任务，将聚合结果视图输出到 sink 表； 操作过程 1. 前期准备工作 1. 搭建 Flink 集群，保持集群可用，并处于启动状态 2. 开启 flink-sql-client 客户端 3. 搭建 Kafka 消息队列中间件服务，并启动服务，保持 9092 端口可连接 4. 创建 mysql 数据库相关表 5.
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