Apache Flink 漫谈系列 - 流表对偶(duality)性
发布时间：2018-11-01 23:06:26 所属栏目：教程 来源：孙金城
导读：现实题目 许多大数据计较产物，都对用户提供了SQL API，好比Hive, Spark, Flink等，那么SQL作为传统相关数据库的查询说话，是应用在批查询场景的。Hive和Spark本质上都是Batch的计较模式(在《Apache Flink 漫谈系列 - 概述》我们先容过Spark是Micro Batchi
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前面我耗费了一些时刻先容了MySQL主备复制机制和binlog的数据名目，binlog中携带时刻戳，我们将全部表的操纵都定时刻举办记录下来形成binlog，而对binlog的event举办重放的进程就是流数据处理赏罚的进程，重放的功效恰好又形成了一张表。也就是表的操纵会形成携带时刻的变乱流，对流的处理赏罚又会形成一张不绝变革的表，表和流具有等价性，可以互转。跟着时刻推移，DML操纵不绝举办，那么表的内容也不绝变革，详细如下：
如上图所示内容，流和表具备沟通的特性：
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