Flink Join样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录，消息记录某个用户的基本信息，包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录，消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求，开发的Flink应用程序实现功

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初始化会将入参指定的内存区域分割为N块（N值取决于静态内存总大小和块大小），将所有内存块挂到空闲链表，在内存起始处放置控制头。 调用LOS_MemboxAlloc接口分配静态内存。 系统将会从空闲链表中获取第一个空闲块，并返回该内存块的起始地址。 调用LOS_MemboxClr接口。 将入参地址对应的内存块清零。

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corruption是内核检查链表有效性失败的报错，报错类型分为list_add corruption和list_del corruption。 原理 内核提供list_add和list_del，对传入的链表先检查链表的有效性（valid），检查通过后，修改链表增加或删除节点。如果检查链表失败，则上

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指定是否使用Semi Join的Hint 功能描述 指定join是否选择Semi Join。 语法格式 [no] semijoin([@queryblock] table_list) 参数说明 no表示Semi Join的方式不使用。 @queryblock请参见指定Hint所处

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Flink Stream SQL Join Java样例代码 功能简介 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入 MRS 的kafka-client-xx.x.x.jar，该jar包可在MRS

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指定是否使用Semi Join的Hint 功能描述 指定join是否选择Semi Join。 语法格式 [no] semijoin([@queryblock] table_list) 参数说明 no表示Semi Join的方式不使用。 @queryblock请参见指定Hint所处

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Flink作业大小表Join能力增强 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 Flink作业大小表Join Flink作业双流Join时存在大小表数据，通过内核broadcast策略确保小表数据发送到Join的task中，通过rebalance策略将大表数据打散到Join中，提高Flink

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执行join操作时localtask启动失败 问题背景与现象 执行join等操作，数据量较小时，会启动localtask执行，执行过程会报错： jdbc:hive2://10.*.*.*:21066/> select a.name ,b.gender from student a

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SMP场景下的Partition-wise Join分为Full Partition-wise Join和Partial Partition-wise Join两种方式： Full Partition-wise Join是指相互Join的两张表为分区策略完全相同的两张分区表。 Full

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SMP场景下的Partial Partition-wise Join Partial Partition-wise Join是指相互Join的两张表中有一张表是分区表，另一张表可以为任意类型，在任意类型的这张表的上层需要增加一个Stream Redistribute算子，将数据分

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非SMP场景下的Partition-wise Join的使用规格： 只支持一级RANGE分区。 支持Hash Join、Nestloop Join、Merge Join。 只支持Inner Join。 需要设置query_dop的值为1。 由于非SMP场景下的Partition-wise Join为规则选择，所以Partition-wise

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非SMP场景下的Partition-wise Join的使用规格： 只支持一级RANGE分区。 支持Hash Join、Nestloop Join、Merge Join。 只支持Inner Join。 需要设置query_dop的值为1。 由于非SMP场景下的Partition-wise Join为规则选择，所以Partition-wise

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Partition-wise Join是指相互Join的两张表为分区策略完全相同的两张分区表，Full Partition-wise Join路径生成条件是两张表的分区键是一对相互匹配的Join key。 使用规格 SMP场景下的Full Partition-wise Join的使用规格： 支

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使用Temporal join关联维表的最新分区 功能描述 对于随时间变化的分区表，我们可以将其读取为无界流，如果每个分区包含某个版本的完整数据，则该分区可以被视为时间表的一个版本，时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区（版本）。 最新分区（版本）由

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EL表达式支持大部分Java提供的算术和逻辑操作符。 操作符列表 表1 基础操作符 操作符 描述 . 访问一个Bean属性或者一个映射条目 [] 访问一个数组或者链表的元素 () 组织一个子表达式以改变优先级 + 加 - 减或负 * 乘 / 或 div 除 % 或 mod 取模 == 或 eq 测试是否相等

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from test1 t1 join ( select s_name, l_orderkey, l_suppkey from orders o join ( select s_name, l_orderkey, l_suppkey from nation n join supplier s

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arget 参数说明：当增量检查点打开时，设置干净页面候选链表占整体缓冲区页面数量百分比的期望值。若当干净页面链表中的页面比例小于该值，bgwriter线程会启动，扫描缓冲区页面将干净的页面放入链表，把脏页刷盘后再放入链表。 参数类型：浮点型 参数单位：无 取值范围：0.1 ～ 0

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arget 参数说明：当增量检查点打开时，设置干净页面候选链表占整体缓冲区页面数量百分比的期望值。若当干净页面链表中的页面比例小于该值，bgwriter线程会启动，扫描缓冲区页面将干净的页面放入链表，把脏页刷盘后再放入链表。 参数类型：浮点型 参数单位：无 取值范围：0.1 ～ 0

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多流Join场景支持配置表级别的TTL时间 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 在Flink双流Join场景下，如果Join的左表和右表其中一个表数据变化快，需要较短时间的过期时间，而另一个表数据变化较慢，需要较长时间的过期时间。目前Flink只有表级别的TTL（Time

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from test1 t1 join ( select s_name, l_orderkey, l_suppkey from orders o join ( select s_name, l_orderkey, l_suppkey from nation n join supplier s

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备机冷数据预热 功能介绍 TaurusDB主备实例运行过程中，主节点监控LRU（Least Recently Used）链表，将发生活动的数据页（从存储中读取或缓存池内移动的数据页）同步给只读节点。只读节点会将相关页面提前读取到缓存池中，以提高只读节点倒换成主节点后的缓存命中率，降低倒换后的性能抖动。

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