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"颠覆传统,Hive SQL与Flink激情碰撞!解锁流批一体数据处理新纪元,让数据决策力瞬间爆表,你准备好了吗?"
【8月更文挑战第9天】数据时代,实时性和准确性至关重要。传统上,批处理与流处理各司其职,但Apache Flink打破了这一界限,尤其Flink与Hive SQL的结合,开创了流批一体的数据处理新时代。这不仅简化了数据处理流程,还极大提升了效率和灵活性。例如,通过Flink SQL,可以轻松实现流数据与批数据的融合分析,无需在两者间切换。这种融合不仅降低了技术门槛,还为企业提供了更强大的数据支持,无论是在金融、电商还是物联网领域,都将发挥巨大作用。
Apache Doris 2.1.5 版本正式发布
在湖仓一体、多表物化视图、半结构化数据分析等方面进行了全面更新及改进,同时在倒排索引、查询优化器、查询引擎、存储管理等 10 余方向上完成了若干问题修复
Flutter Hive NoSql 数据库使用指南
本文将会写一个 Hive CURD 的例子,详细介绍 Hive 这个轻量级的 Flutter 离线数据库的使用方法,包括 Hive 在 Flutter 开发中的重要性、Hive 与 SQLite 的比较等,帮助开发者快速上手 Hive 数据库。
DataWorks产品使用合集之同步数据到Hive时,如何使用业务字段作为分区键
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
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