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Apache Druid是一个高性能的实时分析数据存储系统，广泛用于大数据分析和商业智能场景中。其架构设计具有高可扩展性、低延迟的数据查询性能，支持复杂的聚合和维度查询。本文将详细探讨Apache Druid的架构与原理，尤其是其数据存储、索引服务与压缩机制。一、架构概述Apache Druid
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大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
ClickHouse 集群表引擎详解 - MergeTree 和 CollapsingMergeTreeClickHouse 是一个开源的列式数据库管理系统，专为在线分析查询而设计。其核心是在高吞吐量和低延迟的场景中提供快速的数据读取性能。本文将着重讲解两种常用的表引擎——MergeTree 和
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
大数据：Flink 基本概述概述Apache Flink 是一个开源的流处理框架，能够处理大规模的数据流。它最初由德国柏林工业大学开发，并于2014年成为Apache顶级项目。Flink 最主要的特点是提供了低延迟、高吞吐量的实时数据处理能力，同时也支持批量数据处理。其设计理念是优雅地处理复杂的
大数据-117 - Flink DataStream Sink 案例：写出到MySQL、写出到Kafka
Flink DataStream Sink 案例：写出到MySQL、写出到KafkaApache Flink 是一个强大的流处理框架，它能够实时处理大量的数据流。在实际应用中，数据的存储通常是一个重要的环节，Flink 提供了多种 Sink，可以将处理后的数据写出到各种外部系统中。本文将介绍如何将
大数据-147 Apache Kudu 常用 Java API 增删改查
Apache Kudu 是一个用于大数据处理的列式存储系统，主要用于快速分析实时数据。通过 Java API，我们可以便捷地对 Kudu 进行增删改查操作。以下将详细介绍 Kudu 的常用 Java API，帮助开发者更好地与 Kudu 进行交互。环境准备在使用 Kudu 的 Java API
湖仓一体架构解析：数仓架构选择（第48天）
湖仓一体架构解析：数仓架构选择在大数据时代，数据的快速增长和多样化使得企业在数据存储与处理上面临挑战。为了高效地管理和分析海量数据，湖仓一体架构（Lakehouse Architecture）应运而生。湖仓一体是一种结合了数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）优点的
Flink架构底层原理详解：案例解析（43天）
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SpringBoot集成flink
在现代数据处理领域，Apache Flink作为一个分布式数据流处理框架，以其高吞吐量和低延迟的特点被广泛应用于实时数据处理任务。而Spring Boot则是一个用于简化Spring应用开发的框架，它使得应用开发变得更加简便和高效。将Spring Boot与Flink集成，可以使得开发者快速构建出流
大数据-109 Flink 体系结构 运行架构 ResourceManager JobManager 组件关系与原理剖析
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，广泛应用于实时数据处理和大数据分析。Flink 的架构设计旨在支持大规模的并行处理，并具有高可用性和容错能力。在理解 Flink 的运行架构时，我们需要关注其主要组件：ResourceManager、JobManager 和 TaskManager。
seatunnel-web本地安装教程（超详细）
Seatunnel-Web 本地安装教程（超详细）Seatunnel-Web 是一个用于数据集成和流式数据处理的开源项目，依托于 Seatunnel 提供的强大功能，可以帮助开发者更好地管理和可视化数据流。以下是 Seatunnel-Web 的本地安装教程，旨在为用户提供一份详细的指导。准备工作
