Flink SQL Demo 数据集部分 2

提供用于 Flink SQL Demo 的测试数据，包含部分测试数据。

flume 组件的部署文档，结构清晰，内容不啰嗦，适合想快速上手的你。配置流程讲得蛮细，像flume.conf里各个字段怎么填、source和sink怎么配，都有例子。嗯，部署完还能对接 HDFS，玩起来还挺顺滑的。 Flume的好处就是能把各种来源的数据，比如日志啦、监控数据啦，稳定地搬进大数据平台。部署这一步如果你搞定了，后面的流程就轻松多了。 文档还附了不少实用链接，像Flume 入门指南和Flume 在用电平台的应用这种，读一读会有不少启发。如果你对 Spark、数据科学这些也感兴趣，文档结尾那几篇推荐也别错过。 建议你在部署前，先熟一下 Flume 的结构和流程，配置文件别硬抄，理解

Windows Server 2003平台上，利用MSCS和SQL2005搭建高可用群集环境。

基于 Flink 的小米数据集成方案，算是我最近看到比较成熟的一套实时+离线数据集成架构。小米用 Flink 搞了一整套数据集成引擎，不光支持常见的MySQL、Hive，连Doris、Iceberg也都打通了，扩展性真不赖。 实时+离线一体化调度挺有意思，能自动接管流批作业的调度。你只管写好逻辑，剩下的它来搞定，开发体验省心多了。而且像权限控制、Catalog 注册这些事，它也做得蛮到位的，开发的时候不需要写一堆CREATE TABLE、CREATE CATALOG，省事。 里面提到的Auto Catalog和断点续传机制也实用，是当你对接MySQL的时候，经常会遇到主从切换，这套机制能帮你搞

大数据集的实时查询，说实话一直挺让人头疼的。数据量一大，查询慢得像蜗牛，一不小心还搞崩系统。《大数据集实时查询策略-lt》这份资源就比较实用，讲了不少能落地的优化方法，适合前端后端一起参考着搞。里面提到的Druid啊、Flink啊、Spark这些，都是在做实时时比较常见的工具。比如用Flink做流，响应快，还能应对突发流量；配合Hive或MySQL优化存储结构，整体效果还挺的。链接里还有一篇Struts做天气查询服务的文章，思路蛮值得借鉴，接口设计清晰、响应也快。再看看Apache Hive相关的调优技巧，也能帮你少走不少弯路。如果你现在也在为大数据查询卡顿发愁，不妨点进去看看这些文章，挑几招

附属源代码

进阶用的 SQL 语句写法，Oracle SQL 高级编程.part2还挺实用的，尤其是对视图、函数、触发器这些用得多的同学来说，算是个不错的参考资料。 函数调用和表连接的那部分讲得蛮细，还顺带提了下子查询优化，看起来不会枯燥。像写业务逻辑常用的CASE语句、WITH查询都有例子，照着写也方便。 表结构改动频繁的话，建议重点看看DDL 和 PL/SQL 块相关章节。里面讲了不少实际操作，比如用BEGIN...END异常，能省掉多 debug 时间。 另外，嗯，性能调优部分也还行，虽然不深入，但对于写查询慢的一些常见坑有提到，像索引没走啊、全表扫描这些。 如果你对 SQL 基本语法比较熟了，想写

SQL Server 2008 宝典这份资源实用，如果你是做数据库相关工作的朋友，真的挺值得下载。文件分成了 7 个部分，你需要把所有部分都下载下来才能解压哦。说到具体内容，里面的资料挺全的，从基本操作到高级技巧都有，简直是数据库开发的好帮手。 如果你还在用 SQL Server 2008，应该会发现这份宝典的价值，不论是想快速查找某个命令的语法，还是想提升性能的调优技巧，都能找到参考资料。最重要的是，它能你少走弯路，节省不少时间。 下载的过程中要注意，文件挺大的，确保你有足够的存储空间。建议一次性下载所有部分，免得麻烦。其实也蛮方便的，通过链接就能找到下载地址，挺。 总体来说，这份宝典是 S

ODB，全称对象数据库管理系统，结合了传统数据库系统和面向对象编程的概念，提供了灵活的数据存储解决方案。在这个示例DEMO中，我们将探讨ODB的基本概念、工作原理以及如何通过示例进行实际操作。对象数据库直接支持面向对象的编程模型，简化了数据管理，提高了开发效率，并保持数据的一致性和完整性。ODB的工作原理包括定义数据模型、持久化对象、查询和检索以及事务管理。通过ODB示例DEMO，开发者可以学习如何配置数据库、定义类、创建与持久化对象、执行查询操作和事务处理，从而在实际项目中应用ODB，提升应用程序性能。