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第一章 实时数仓盘算误差的原因分析
1.1 Flink怎样包管盘算结果准确性
1. 精确一次语义（Exactly-once）
2. 容错机制
3. 状态管理与划一性
4. 时间语义
5. 幂等性与去重
1.2 实时盘算误差原因分析
1. 乱序数据
2. 数据延迟
3. 窗口设定不当
4. 窗口的聚合误差
5. 状态管理与容错挑战
第二章 怎样用离线结果修正实时数仓的盘算误差
2.1 离线盘算结果来修正实时盘算常用方法
1. 离线结果的定期同步
2. 增量修正与回填
3. 混合盘算模型
4. 校准算法与模型
2.2 怎样把离线盘算结果替换实时盘算结果
1. 修正实时数仓mysql等关系数据库的结果
2.修正实时数仓hive表的数据
3. 修正实时数仓Redis中的数据
2.3 离线数仓对比实时数据结果并修正结果的综合实例
第一章 实时数仓盘算误差的原因分析
1.1 Flink怎样包管盘算结果准确性
Flink提供了一系列机制来应对实时数仓中的盘算误差题目，并包管盘算结果的准确性。这些机制包括精确一次语义（Exactly-once）、容错机制、状态划一性、时间语义等。
1. 精确一次语义（Exactly-once）
Flink的精确一次语义是包管流处置惩罚体系盘算准确性的焦点机制。精确一次语义要求每一条数据在体系中只被处置惩罚一次，无论数据流经多少个操作节点，也无论体系是否发生故障或重启。为了实现这一目标，Flink通过以下几种方式保障精
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