數據處理_HIVE增量ETL的一種方式
適用場景： 貼源層主表歷史數據過大，ETL不涉及歷史數據對比或聚合 處理流程： 1.確定一個業務主鍵字段或物理主鍵字段 2.確定一個可以判斷增量數據范圍的字段，這取決於具體的業務場景，一般選用記錄的創建時間或最后修改時間 3.確定一個分區字段，要求一段增量數據盡可能落在較少的分區 ...
原文：flink ETL數據處理
Flink ETL 實現數據清洗 一：需求 針對算法產生的日志數據進行清洗拆分 . 算法產生的日志數據是嵌套json格式，需要拆分 .針對算法中的國家字段進行大區轉換 .最后把不同類型的日志數據分別進行儲存 二：整體架構 這里演示處理從rabbitmq來的數據 進行數據處理 然后發送到rabbitmq 自定義redistSource flink沒有redis的source rabbitmq 模擬 ...
2019-11-07 21:37 0 1821 推薦指數：
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