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第一章 实时数仓计算误差的原因分析

1.1 Flink如何保证计算结果准确性

1. 精确一次语义（Exactly-once）

2. 容错机制

3. 状态管理与一致性

4. 时间语义

5. 幂等性与去重

1.2 实时计算误差原因分析

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 如何用离线结果修正实时数仓的计算误差

2.1 离线计算结果来修正实时计算常用方法

1. 离线结果的定期同步

2. 增量修正与回填

3. 混合计算模型

4. 校准算法与模型

2.2 如何把离线计算结果替换实时计算结果

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 实时数仓计算误差的原因分析

1.1 Flink如何保证计算结果准确性

Flink提供了一系列机制来应对实时数仓中的计算误差问题，并保证计算结果的准确性。这些机制包括精确一次语义（Exactly-once）、容错机制、状态一致性、时间语义等。

1. 精确一次语义（Exactly-once）

Flink的精确一次语义是保证流处理系统计算准确性的核心机制。精确一次语义要求每一条数据在系统中只被处理一次，无论数据流经多少个操作节点，也无论系统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