数据处理_HIVE增量ETL的一种方式
适用场景： 贴源层主表历史数据过大，ETL不涉及历史数据对比或聚合 处理流程： 1.确定一个业务主键字段或物理主键字段 2.确定一个可以判断增量数据范围的字段，这取决于具体的业务场景，一般选用记录的创建时间或最后修改时间 3.确定一个分区字段，要求一段增量数据尽可能落在较少的分区 ...
原文：flink ETL数据处理
Flink ETL 实现数据清洗 一：需求 针对算法产生的日志数据进行清洗拆分 . 算法产生的日志数据是嵌套json格式，需要拆分 .针对算法中的国家字段进行大区转换 .最后把不同类型的日志数据分别进行储存 二：整体架构 这里演示处理从rabbitmq来的数据 进行数据处理 然后发送到rabbitmq 自定义redistSource flink没有redis的source rabbitmq 模拟 ...
2019-11-07 21:37 0 1821 推荐指数：
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