1.概述Flink提供了三个模块来对集群进行安全验证，分别是HadoopModule、JaasModule、ZooKeeperModule。安全认证相关参数对应的类SecurityOptions。HadoopModule用来对使用UserGroupInformation进行身份验证的框架（kudu、hbase同步框架、hdfs等）进行认证配置。 JaasModule用来对使用JaasConfig进
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2023-09-04 13:32:22
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# Flink 和 HBase 维表的应用
### 1. 什么是维表？
在数据处理和分析的场景中，维表（Dimension Table）是一个用于存储描述性信息的表。通常与事实表（Fact Table）关联，用以丰富数据内容并提供细致的上下文。维表在数据仓库和大数据处理中的应用广泛，比如提高查询的速率和效率。
### 2. Flink 和 HBase 简介
**Apache Flink**
原创
2024-08-17 07:40:49
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# 使用 Apache Flink 实现维表 HBase
Apache Flink 是一款强大的流处理框架，当我们需要实现流数据与维表数据的联合查询时，可以利用 HBase 存储维表数据。本文将指导你如何使用 Flink 实现维表 HBase。
## 1. 整体流程概述
为了便于理解，下面是实现过程的步骤和顺序。
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|-------
原创
2024-08-25 06:27:51
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一、HBase Shell操作1、基本操作1）进入HBase客户端命令行[root@bigdata1 hbase]$ bin/hbase shell2）查看帮助命令hbase(main):001:0> help3）查看当前数据库中有哪些表hbase(main):002:0> list2、表的操作1）创建表hbase(main):002:0> create 'student','i
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2024-06-14 20:08:53
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流计算中一个常见的需求就是为数据流补齐字段。因为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全。比如采集到的交易日志中只记录了商品 id，但是在做业务时需要根据店铺维度或者行业纬度进行聚合，这就需要先将交易日志与商品维表进行关联，补全所需的维度信息。这里所说的维表与数据
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2024-01-26 09:33:52
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# 实现“Flink读取MySQL维表数据”流程
## 流程概述
首先我们需要通过Flink连接MySQL数据库，然后从MySQL数据库中读取维表数据，最后将数据应用到实时流处理中。
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 连接MySQL数据库 |
| 步骤二 | 从MySQL数据库中读取维表数据 |
| 步骤三 | 将维表数据应用到实时流处理中
原创
2024-05-03 07:50:21
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维表Join尝鲜什么是维表维表，维度表的简称，来源于数据仓库，一般用来给事实数据补充信息。假设现在有一张销售记录表。销售记录表里面的一条销售记录就是一条事实数据，而这条销售记录中的地区字段就是一个维度。通常销售记录表里面的地区字段是地区表的主键，地区表就是一张维表。更多的细节可以面向百度/谷歌编程。为什么Flink中需要维表以流计算为例，一般情况下，消费的消息中间件中的消息，是事实表中的数据，我们
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2023-07-11 18:40:51
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Flink对接OBS方案 有两种方案可供选择仿distributehdfs方案：逻辑简单代码量少，约束少，强约束2.Truncate接口有一个强约束：并行文件桶才支持，对象桶不支持（obs方面在大数据场景下主推并行文件桶，不再推对象桶） 仿s3方案：逻辑复杂且可能有约束和场景限制 仿distributehdfs方案 （1）DLI同事要判断一下风险点StreamingFileSink：OBS内部已经
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2024-05-24 07:43:52
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在实际生产中，我们经常会有这样的需求，需要以原始数据流作为基础，然后关联大量的外部表来补充一些属性。例如，我们在订单数据中，希望能得到订单收货人所在省的名称，一般来说订单中会记录一个省的 ID，那么需要根据 ID 去查询外部的维度表补充省名称属性。在 Flink 流式计算中，我们的一些维度属性一般存储在 MySQL/HBase/Redis 中，这些维表数据存在定时更新，需要我们根据业务进行关联。根
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2023-07-11 17:31:54
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# Flink 代码中获取 HBase 维表数据
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，用于实现大规模数据流处理和事件驱动应用。在实时数据处理场景中，经常需要将流数据与维表数据进行关联，以丰富数据维度。HBase 是一个分布式列存储系统，常用于存储大规模的维表数据。本文将介绍如何在 Flink 代码中获取 HBase 维表数据。
## Flink 与 HBase 集成
在 Fli
原创
2024-07-27 07:04:20
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## Flink读取MySQL维表
在Flink的实时计算场景中，经常需要从外部数据源读取一些维表数据，用来丰富或者补充实时计算的数据。而MySQL作为一种常见的数据库，也经常被用来存储这些维表数据。本文将介绍如何在Flink中读取MySQL中的维表数据，并且提供一个简单的代码示例。
### 为什么需要读取MySQL中的维表数据
在实时计算中，维表数据通常用来做关联查询，从而丰富实时计算的结
原创
2024-04-10 03:37:28
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导读：
数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环，也是大规模数据应用中必然面临的挑战，而 Flink 实时数仓在数据链路中扮演着极为重要的角色。本文中，美团点评高级技术专家鲁昊为大家分享了美团点评基于 Apache Flink 的实时数仓平台实践。
主要内容为以下三个方面：
实时计算演进与业务实践基于 Flink 的实时数仓平台未来发展与思考
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2024-07-02 10:01:59
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目录HBaseUtil工具类API介绍获取表存储数据获取数据批量存储数据批量获取数据删除数据最终代码 HBaseUtil工具类 前面我们实现了Flink整合Kafka，可以从Kafka中获取数据进行分析，分析之后我们要把结果存入HBase中，为了方便操作，我们先提前编写一个操作HBase的工具类。HBase作为一个数据库，我们肯定要进行数据的增删改查，那么我们就围绕这几个操作进行开发。API介绍
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2023-08-05 01:01:52
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在当今大数据处理的时代，使用 Apache Flink 进行流处理与批处理变得越来越普遍，然而在实际应用中，如何高效地将 Flink 的维表与 HBase 关联以优化性能仍然是一个值得探讨的领域。本篇文章将从不同的角度入手，深入探讨如何解决“Flink维表关联HBase性能”问题。
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### 协议背景
从大数据技术的发展时间轴来看，Flink 在 2015 年发布了 1.0 版本，其流
目录一、RocksDB 大状态调优1. 开启 State 访问性能监控2. 开启增量检查点和本地恢复3. 调整预定义选项4. 增大 block 缓存5. 增大 write buffer 和 level 阈值大小6. 增大 write buffer 数量7. 增大后台线程数和 write buffer 合并数8. 开启分区索引功能9. 参数设定案例二、Checkpoint 设置 一、RocksDB
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2023-08-30 11:44:09
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文章目录一、Flink简介1. Fink的引入2.Flink简介3.支持的编程语言4.Flink的特性5.Flink四大基石6.批处理和流处理二、Flink的架构1.Flink的角色2.编程模型 一、Flink简介1. Fink的引入大数据的计算引擎，发展过程有四个阶段第一代：Hadoop的MapReduce，批处理，中间结果放在HDFS上也就是硬盘上，速度很慢，效率很低第二代：支持DAG（有向
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2023-07-18 13:20:34
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前言我尽可能的会把使用的细节写的详细一点，为后来的小伙伴节约点时间。一、问题如果用 sql-client.sh 来提交无法保存元数据，每次创建的表都在一个 session 中，而这个 session 保存在内存中。我们每次重启 sql-client.sh 后，元数据都会丢失。每次重新创建非常麻烦，flink 提供了一种选择， 让我们可以读取 hive 元数据。也就是我们 hive 中的表都可以通过
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2023-09-20 16:33:40
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为了解决公司数据统计，数据分析等各种问题，我们可以有很多手段，最常用的手段就是通过构建数据仓库的手段来实现我们的数据分析，数据挖掘等，其中，数据仓库基本上都是统计前一天的数据，或者最近一段时间的数据，这就决定了数据仓库一般都是使用离线的技术来实现，通过离线的技术手段，来实现前一天或者近一段时间的数据统计功能，为了解决数据统计的时效性问题，我们也可以通过实时的手段来构建数据仓库，通过流式API，结合
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2023-09-25 16:10:55
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# Flink 代码中关联 HBase 维表的实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白理解如何在 Flink 代码中关联 HBase 维表。以下是实现这一功能的详细步骤和代码示例。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程的步骤：
| 序号 | 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-07-30 07:34:04
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# Flink维表Join HBase的优化探索
随着大数据技术的快速发展，流式计算和实时分析逐渐成为数据处理的主流方式。Apache Flink 作为一款流式处理框架，提供了强大的实时数据处理能力。而HBase作为一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，常用于存储大量的海量数据。结合Flink与HBase进行维表（维度表）Join操作的优化，成为了数据分析领域中的一项重要任务。
## 1. 维
原创
2024-11-02 03:50:54
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