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《统一SQL实现流批一体查询系统设计与落地》
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统一SQL实现流批一体查询系统设计与落地
📚 共计 30 章节
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01
流批一体概述
流处理与批处理的概念 · Lambda架构与Kappa架构 · 流批一体的价值与挑战
架构
基础
02
SQL标准与扩展
ANSI SQL标准 · 窗口函数 · 用户自定义函数(UDF) · 表值函数(TVF)
标准
函数
03
Flink SQL基础
Flink架构简介 · Flink SQL环境搭建 · Table API与SQL的关系
Flink
入门
04
Flink SQL核心概念
动态表(Dynamic Table) · 连续查询(Continuous Query) · 时间属性(Processing Time & Event Time)
核心
时间
05
Flink SQL DDL与DML
CREATE TABLE · INSERT INTO · SELECT · JOIN操作
DDL
DML
06
Flink SQL窗口聚合
滚动窗口(Tumble) · 滑动窗口(Hop) · 会话窗口(Session)
窗口
聚合
07
Flink SQL时间语义与Watermark
Event Time vs Processing Time · Watermark机制 · 延迟数据处理
时间
Watermark
08
Flink SQL连接器
Kafka连接器 · JDBC连接器 · Hive连接器 · 文件系统连接器
连接器
集成
09
Flink SQL CDC
CDC原理 · Flink CDC Connectors · 实时同步MySQL数据
CDC
实时
10
Flink SQL状态管理与容错
状态后端(State Backend) · Checkpoint与Savepoint · Exactly-Once语义
状态
容错
11
Flink SQL优化
MiniBatch聚合 · LocalGlobal聚合 · Top-N优化 · Join优化
优化
性能
12
Flink SQL与Hive集成
Hive Catalog · Hive DDL兼容 · 批流一体读写Hive
Hive
集成
13
Spark SQL基础
Spark架构简介 · Spark SQL环境搭建 · DataFrame与DataSet
Spark
入门
14
Spark SQL核心概念
Catalyst优化器 · Tungsten执行引擎 · 动态分区裁剪
核心
优化
15
Spark SQL DDL与DML
CREATE TABLE · INSERT · MERGE · CTE(公用表表达式)
DDL
DML
16
Spark SQL窗口函数与聚合
窗口函数 · Grouping Sets · Rollup · Cube
窗口
聚合
17
Spark SQL连接器
JDBC · Kafka · Parquet/ORC · Delta Lake
连接器
存储
18
Spark SQL流处理 (Structured Streaming)
微批处理模式 · 连续处理模式 · 输出模式(Append/Complete/Update)
流处理
Structured Streaming
19
Spark SQL与Hive集成
Spark on Hive · Hive Metastore共享 · ACID表支持
Hive
集成
20
Spark SQL优化
AQE(自适应查询执行) · 动态合并 · 倾斜Join处理 · Broadcast Join
优化
AQE
21
统一SQL语法设计
批流SQL语法统一 · Hint机制 · 动态表属性
语法
统一
22
统一元数据管理
Catalog统一 · Schema Registry · 数据类型映射
元数据
Catalog
23
统一连接器框架
Source/Sink接口抽象 · 批流混合读取 · Exactly-Once写入
连接器
抽象
24
统一时间处理
时间属性统一 · Watermark统一 · 窗口聚合统一
时间
统一
25
统一状态管理
状态后端抽象 · 状态TTL · 状态迁移
状态
管理
26
统一查询优化
规则优化统一 · 成本模型统一 · 执行计划统一
优化
计划
27
统一SQL测试框架
测试数据生成 · 结果验证 · 性能基准测试
测试
质量
28
流批一体实战案例1
实时ETL与离线ETL统一
实战
ETL
29
流批一体实战案例2
实时数仓与离线数仓统一
实战
数仓
30
流批一体未来趋势
云原生流批一体 · AI for SQL · Serverless SQL
趋势
云原生
所属VIP或分类
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