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1.大数据方面核心技术有哪些？
2.详解flink中Look up维表的源码使用
大数据方面核心技术有哪些？
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的源码技术包含数据的采集、数据预处理、源码分布式存储、源码数据库、源码数据仓库、源码维修工单源码机器学习、源码并行计算、源码可视化等。源码
1、源码数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，源码支持在日志系统中定制各类数据发送方，源码用于收集数据；Zookeeper是源码qt sqlite源码一个分布式的，开放源码的源码分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。源码
2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是cp的源码数据存储、NoSQL数据库。
3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。
4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
5、资源对接源码数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。
详解flink中Look up维表的使用
背景
在流式计算领域，维表是一种常用概念，主要用于SQL的JOIN操作，以实现对流数据的补充。比如，我们的数据源stream是订单日志，日志中仅记录了订单商品的ID，缺乏其他信息。但在数据分析时，owl推理源码我们需要商品名称、价格等详细信息，这时可以通过查询维表对数据进行补充。
维表通常存储在外部存储中，如MySQL、HBase、Redis等。本文以MySQL为例，介绍Flink中维表的使用。
LookupableTableSource
Flink提供LookupableTableSource接口，用于实现维表功能。通过特定的key列查询外部存储，获取相关信息，以补充stream数据。
LookupableTableSource有三个方法
在Flink中，实现LookupableTableSource接口的主要有四个类：JdbcTableSource、HBaseTableSource、CsvTableSource和HiveTableSource。本文以JDBC为例，讲解如何进行维表查询。
实例讲解
以下是一个示例，首先定义stream source，使用Flink 1.提供的datagen生成数据。
我们模拟生成用户数据，范围在1-之间。
datagen具体的使用方法请参考：
聊聊Flink 1.中的随机数据生成器-DataGen connector
然后创建一个MySQL维表信息：
该MySQL表中样例数据如下：
最后执行SQL查询，流表关联维表：
结果示例如下：
对于维表中存在的数据，已关联出来，对于维表中不存在的数据，显示为null。
完整代码请参考：github.com/zhangjun0x...
源码解析JdbcTableSource
以JDBC为例，看看Flink底层是如何实现的。
JdbcTableSource#isAsyncEnabled方法返回false，即不支持异步查询，因此进入JdbcTableSource#getLookupFunction方法。
最终构造一个JdbcLookupFunction对象。
JdbcLookupFunction
接下来看看JdbcLookupFunction类，它是TableFunction的子类，具体使用可参考以下文章：
Flink实战教程-自定义函数之TableFunction
TableFunction的核心是eval方法，在该方法中，主要工作是使用多个keys拼接成SQL查询数据，首先查询缓存，缓存有数据则直接返回，缓存无数据则查询数据库，并将查询结果返回并放入缓存。下次查询时，直接查询缓存。
为什么要加缓存？默认情况下不开启缓存，每次查询都会向维表发送请求，如果数据量较大，会给存储维表的系统造成压力。因此，Flink提供了LRU缓存，查询维表时，先查询缓存，缓存无数据则查询外部系统。如果某个数据查询频率较高，一直被命中，则无法获取新数据。因此，缓存需要设置超时时间，超过这个时间则强制删除该数据，查询外部系统获取新数据。
如何开启缓存？请参考JdbcLookupFunction#open方法：
即cacheMaxSize和cacheExpireMs需要同时设置，构造缓存对象cache来缓存数据。这两个参数对应的DDL属性为lookup.cache.max-rows和lookup.cache.ttl。
对于具体的缓存大小和超时时间的设置，用户需要根据自身情况自行定义，在数据准确性和系统吞吐量之间进行权衡。