一、数据收集工具Hadoop业务的整体开发流程：任何完整的大数据平台，一般都会包括以下的基本处理过程： 数据采集 数据 ETL 数据 存储 数据 计算/ 分析 数据展现其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随
Flink中的DataStream主要用于实现数据流的转换操作（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。最初可以从各种源（例如，消息队列，套接字流，文件）创建数据流（DataStream）。结果通过sink返回，sink操作主要有：将数据写入文件、标准输出（例如命令行终端）。Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机集群上执行。有关
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2024-03-25 12:43:00
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项目概要之前我们已经通过动态分流把数据分到了我们想要的位置，为了方便后续内容的讲解方便，所以接下来我们可以把配置表的信息进行导入了，然后通过动态分流的方法，把数据发往对应的kafka主题或者是hbase的维度表中：//配置信息表：
CREATE TABLE `table_process` (
`source_table` varchar(200) NOT NULL COMM
1、业务背景介绍广告主和代理商通过广告投放平台来进行广告投放，由多个媒介进行广告展示 ，从而触达到潜在用户。整个过程中会产生各种各样的数据，比如展现数据、点击数据。其中非常重要的数据是计费数据，以计费日志为依据向上可统计如行业维度、客户维度的消耗数据，分析不同维度的计费数据有助于业务及时进行商业决策，但目前部门内消耗统计以离线为主，这种T+1延迟的结果已经无法满足商业分析同学的日常分析需求，所以我
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2024-03-28 13:45:41
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一、传统离线数仓痛点1. 痛点之前 B 站数仓的入仓流程大致如下所示：在这种架构下产生了以下几个核心痛点：大规模的数据落地 HDFS 后，只能在凌晨分区归档后才能查询并做下一步处理；数据量较大的 RDS 数据同步，需要在凌晨分区归档后才能处理，并且需要做排序、去重以及 join 前一天分区的数据，才能产生出当天的数据；仅能通过分区粒度读取数据，在分流等场景下会出现大量的冗余 IO。总结一下就是:调
本页目录 创建DataHub源表数据总线（DATAHUB）属性字段WITH参数类型映射 创建DataHub源表数据总线（DATAHUB）DataHub作为一个流式数据总线，为阿里云数加平台提供了大数据的入口服务。结合阿里云众多云产品，可以构建一站式的数据处理平台。流计算通常使用DataHub作为流式数据存储头和输出目的端。同时，上游众多流式数据，包括DTS、IOT等均选择DataHub作为
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2024-04-12 10:36:37
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什么是数据总线（DataHub）DataHub作为一个流式数据总线，为阿里云数加平台提供了大数据的入口服务，共同构建一站式的数据处理平台。实时计算 Flink通常使用DataHub作为流式数据存储头和输出目的端。同时，上游众多流式数据，包括DTS、IOT等均选择DataHub作为大数据平台的数据入口。DataHub本身是流数据存储，实时计算只能将其作为流式数据输入。示例如下:
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2024-05-07 13:36:13
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Kafka 介绍官方网址采用生产者消费者模型,具有高性能（单节点支持上千个客户端，百兆/s吞吐量）、持久性（消息直接持久化在普通磁盘上且性能好)、分布式（数据副本冗余、流量负载均衡、可扩展）、灵活性（消息长时间持久化+Client维护消费状态）的特点Kafka优势解耦与缓冲: 例如使用SparkStream时,于flume采集后的数据传输,解决了大量数据导致SparkStream崩溃的问题,flu
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2024-06-05 14:09:50
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系列文章目录 实践数据湖iceberg 第一课 入门实践数据湖iceberg 第二课 iceberg基于hadoop的底层数据格式实践数据湖iceberg 第三课 在sqlclient中，以sql方式从kafka读数据到iceberg实践数据湖iceberg 第四课 在sqlclient中，以sql方式从kafka读数据到iceberg（升级版本到flink1.12.7）实践数据湖iceber
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2024-04-23 21:38:44
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DataStream编程模型在Flink整个系统架构中，对流计算的支持是其最重要的功能之一，Flink基于Google提出的DataFlow模型，实现了支持原生数据流处理的计算引擎。Flink中定义了DataStream API让用户灵活且高效地编写Flink流式应用。DataStream API主要可为分为三个部分，DataSource模块、Transformation模块以及DataSink模
flink Data Sink 介绍(六)首先 Sink 的意思是：大概可以猜到了吧！Data sink 有点把数据存储下来(落库)的意思。如上图，Source 就是数据的来源，中间的 Compute 其实就是 Flink 干的事情，可以做一系列的操作，操作完后就把计算后的数据结果 Sink 到某个地方。(可以是 MySQL、ElasticSearch、Kafka、Cassa
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2024-02-02 19:50:56
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目录1- 背景信息2- 业务架构图3- 准备工作4- 编写业务逻辑5- 难点解析6- DEMO示例以及源代码7- 常见问题 1- 背景信息以下案例是实时计算的合作伙伴袋鼠云通过阿里云实时计算来完成电商订单管理的案例。2- 业务架构图业务流程：使用数据传输服务DTS把您的数据同步到大数据总线（DataHub）。阿里云实时计算订阅大数据总线（DataHub）的数据进行实时计算。将实时数据插入到RDS
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2024-03-29 14:13:42
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ApacheFlink? - 是针对于数据流的状态计算，Flink具有特殊类DataSet和DataStream来表示程序中的数据。您可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。在DataSet的情况下，数据是有限的，而对于DataStream，元素的数量可以是无限的。这些集合在某些关键方面与常规Java集合不同。首先，它们是不可变的，这意味着一旦创建它们就无法添加或删除元素。你也不能简单地检
## 实现“flink 采集mysql”教程
### 一、流程概述
在这个教程中，我们将使用Apache Flink来实现从MySQL数据库中采集数据的过程。整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Flink环境 |
| 2 | 配置MySQL连接信息 |
| 3 | 从MySQL中读取数据 |
| 4 | 对数据进行处理 |
| 5
原创
2024-04-01 04:13:28
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什么是大数据采集数据采集是大数据的基石，不论是现在的互联网公司，物联网公司或者传统的IT公司，每个业务流程环节都会产生大量的数据，同时用户操作的日志也会产生大量的数据，为了将这些结构化和非结构化的数据进行采集，我们必须要有一套完整的数据采集方案流程，为后续的数据分析应用提供数据基础。根据不同业务场景，对于数据采集的时效性要求也是不一样的，一般分为离线数据采集和实时数据采集。离线数据采集离线数据采集
# 从头开始学习 Flink 数据采集
## 摘要
在本文中，我们将探讨如何使用 Apache Flink 进行数据采集。我们将介绍整个数据采集的流程，包括环境搭建、代码实现和数据处理等步骤。
## 环境搭建
在开始之前，您需要先安装 Apache Flink。您可以在官方网站下载最新版本，并按照官方文档进行安装和配置。确保 Flink 集群正常运行后，您可以开始下面的步骤。
## 数据采集
原创
2024-05-23 10:54:19
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大数据课程之Flink第一章 Flink简介1、初识Flink Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。 Flink起源于Stratosphere项目，Stratosphere是在2010~2014年由3
#### 1.1 普通实时计算与实时数仓比较 普通的实时计算优先考虑时效性，所以从数据源采集经过实时计算直接得到结果。如此做时效性更好，但是弊端是由于计算过程中的中间结果没有沉淀下来，所以当面对大量实时需求的时候，计算的复用性较差，开发成本随着需求增加直线上升。实时数仓基于一定的数据仓库理念，对数据处理流程进行规划、分层，目的是提高数据的复用性。 #
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2023-09-22 12:53:21
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DataHub为数据分析提供了类似github的托管功能,并且让大家在线运行Ipython notebook,共享数据分析代码,从零开始学习数据分析的方法。DataHub集数据收集管理,数据版本http://datahub.top/数据分析基础：http://datahub.top/course/?...
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2015-07-15 12:02:00
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1、一个flink任务的不同状态我们先来简单看下，一个flink任务从创建到消亡会经历哪些状态。在启动一个Flink job的时候，可以从控制台看到job和task的多个状态的切换 Flink job的状态变化 在执行ExecutionMap期间，每个并行任务经历多个阶段，从创建到完成或失败。2、一个简单的flink任务//1. 构建执行环境
final StreamExecutionEn
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2024-05-09 12:35:23
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