Flink barrier非对齐的Exactly Once

FlinkSQL LookUpJoin详解

视频讲述了Flink在处理数据流时使用的三种高级join操作：Interval Join, Temporal Join和 Look Up Join。Interval Join较为复杂，涉及时间间隔。Look Up Join则简单些，用于实时查找并关联外部系统中的数据，如Redis、MySQL或HBase，以富化实时数据流。仅支持Processing Time因为库表自身不含Event Time。Look Up Join利用GDBC实现数据的实时查询，并可通过缓存策略提升性能，但可能不反映最新数据变更。适合需要处理数据流实时查询和关联外部存储系统的开发者和数据工程师。

数据中台的定义及建设内容

讲师在本期视频中详细解读了数据中台的概念，它与数据仓库的不同点，以及如何与业务中台进行融合。数据中台强调了其在业务近端的重要性，能够紧密结合不同的业务场景提供数据支撑与服务，如个性化推荐和风险评估。此外，讲师明确指出数据中台不等同于大数据，也不仅仅是研发工具；而是集成数据、加工治理形成企业的数据资产。特别强调了"连接"是数据中台的核心能力，通过技术连接大数据计算与存储，以及业务与数据应用场景。内容适合关心数据架构、对企业数据治理有兴趣以及需要数据赋能业务的技术人员与管理者。

大厂笔试题-SQL面试题-新增用户数

视频主讲人通过一个面试题展示了如何使用SQL进行数据库查询以创建数据报告。问题涉及两个表：user和order，主要字段为用户ID、创建时间。挑战在于，这两个表包含相同的字段，但字段含义不同，且需要处理日期字段，确保报告不遗漏任何日期。解决方案包括使用UNION来合并日期数据，随后通过LEFT JOIN连接两表，再利用GROUP BY和聚合函数COUNT，以及DISTINCT来统计新增用户数、订单数和下单用户数。最终结果是一个完整的每日报表，覆盖了所有日期。这段内容特别适合数据库管理者、SQL开发者、数据分析师、数据仓库工程师和需要进行数据库报告生成的技术人员。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

IT运维职位需要学习的技能

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。

美国大数据现状

美国以其大量的信息技术巨头牵头，大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位，特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性，美国加强了数据获取能力，并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度，旨在建立一个未来导向的大数据创新生态，涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面，同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。