flink,clickhouse
flink写入clickhouse之单表写入简介flink有一个标准的jdbc sink，提供批量，定时的提交方法。同时，如果设置了checkpoint，在做checkpoint时候会进行一次提交。基于这点，我们可以将jdbc sink的提交时间和数量设置的很大（即一次checkpoint间隔内达不到的标准），然后通过c
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2023-06-28 17:32:57
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(给DotNet加星标，提升.Net技能)
前言我是在17年就听说过Clickhouse,那时还未接触过亿数据的运算，那时我在的小公司对于千万数据的解决方案还停留在分库分表，最好的也是使用mycat做的集群。这些解决方案都比较复杂，毕竟通常来说那些需要大量存储的数据基本都是像日志，流水等不需要修改的数据，像客户人员等需要经常维护的信息一般项目也就几万左右，在这些不是非常重要的数据上
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2024-03-25 21:47:04
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# Flink MySQL CDC写入ClickHouse
## 介绍
本文将介绍如何使用Apache Flink实现MySQL Change Data Capture (CDC) 并将数据写入ClickHouse。我们将使用Flink CDC库来捕获MySQL中的更改，并将更改事件转换为Flink流数据。然后，我们将使用ClickHouse Sink将更改事件写入ClickHouse数据库。
原创
2023-08-28 10:43:35
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文章目录一、CDC 入湖1.1、[开启binlog]()1.2、创建测试表1.2.1、创建mysql表1.2.2、将 binlog 日志 写入 kafka1、使用 mysql-cdc 监听 binlog2、kafka 作为 sink表3、写入sink 表1.2.3、将 kakfa 数据写入hudi1、kafak 作为 源表，flinksql 消费kafka二、Bulk Insert (离线批量导
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2023-12-01 15:05:24
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有一个这样的场景，有大批量数据在mongo中，其中mongo中数据还会频繁变更，但是几乎不会删除，这样的数据需要产生一个大屏来供用户看统计数据，之前的设计方案是直接通过定时任务每10分钟去mongo计算一次，这种做法除了计算慢还可能会导致影响业务，所以需要通过大数据来计算增加大屏的实时性，且降低对业务的影响。我提供如下解决方案：mongo中数据通过cdc同步到kafka，然后kafka中数据再分别
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2023-09-04 15:09:13
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Flink CDC 两种方式实践Flink CDC 概念应用场景CDC 技术Flink-CDC实践Flink-Client 方式直接提交Flink-SQL java程序Flink-DataStream 方式总结 本文所实践的是截至 2023.02.03 为止，最新的 Flink CDC 2.3环境Mysql 5.6、5.7、8.0.xDoris 1.1Flink 1.14.4Flink CDC
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2023-12-15 15:20:46
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文章目录概览状态管理状态用法动态表 (Dynamic Table)DataStream 上的关系查询动态表 & 连续查询(Continuous Query)在流上定义表连续查询更新和追加查询查询限制表到流的转换时间属性时间属性介绍处理时间在创建表的 DDL 中定义在 DataStream 到 Table 转换时定义使用 TableSource 定义事件时间在 DDL 中定义在 DataS
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2023-12-15 20:48:02
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Flink 写clickhouse集群失败分析 文章目录一. 情况说明1. flink sql2. 报错信息：3. clickhouse多节点轮询写 在Flink jdbc connector 的源码改造逻辑二. 问题分析与源码解读1. 问题表象2. flink sql sink时的代码逻辑2.1. sink大体的逻辑：2.2. with参数下sink的周边逻辑2.3. 源码分析与问题复现三. 解
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2023-11-26 16:44:41
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近年来，随着大数据分析技术的普及和物联网产业的兴起，越来越多的企业开始重视海量数据的收集和分析处理活动，希望从庞大的数据资料中挖掘出高价值的信息和洞见。而在数据规模快速膨胀的同时，企业对数据处理平台的软硬件基础设施也提出了更高的要求，并在这一领域催生了很多高水平的前沿技术变革。在这样的趋势下，由俄罗斯 Yandex 开发的一款名为 Clickhouse 的数据库产品就在众多竞争者中脱颖而出，凭借十
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2024-05-07 11:27:47
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一. 背景数据准实时复制（CDC）是目前行内实时数据需求大量使用的技术，随着国产化的需求，我们也逐步考虑基于开源产品进行准实时数据同步工具的相关开发，逐步实现对商业产品的替代。我们评估了几种开源产品，canal,debezium,flink CDC等产品。作了如下的对比：组件CanalDebeziumFlink开源方阿里redhatflink社区+阿里开发语言JavaJavaJ
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2023-09-01 18:53:15
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主要maven依赖<dependency>
<groupId>org.apache.
flink</groupId>
<artifactId>
flink-connector-filesystem_2.11</artifactId>
<version>${
flink.version}</version
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2024-02-19 13:37:41
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一、背景对于clickhouse有过使用经验的开发者应该知道，ck的写入，最优应该是批量的写入。但是对于流式场景来说，每批写入的数据量都是不可控制的，如kafka，每批拉取的消息数量是不定的，flink对于每条数据流的输出，写入ck的效率会十分缓慢，所以写了一个demo，去批量入库。生产环境使用还需要优化二、实现思路维护一个缓存队列当做一个缓冲区，当队列数据条数到达一定阈值，或者数据滞留时间超过一
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2023-08-09 20:51:05
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如何使用Flink CDC将数据写入HBase
## 引言
Flink是一个开源的流处理框架，而CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获数据变化的技术。在本文中，我将向你展示如何使用Flink CDC将数据写入HBase数据库。
## 整体流程
下面是实现“flink cdc hbase写入”的整体流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*]
原创
2023-12-25 07:13:32
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# 使用 Flink CDC 写入 MySQL 的详细指南
Apache Flink 是一种流处理框架，结合 Canal 和 Debezium 等工具可以实现实时的数据捕获（CDC, Change Data Capture）。在这篇文章中，我们将学习如何将 Flink CDC 数据流写入 MySQL 数据库。以下是实现这一目标的步骤及其详细说明。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
# 使用 Flink CDC 将数据写入 Redis
在现代数据处理工作流中，实时数据流的处理是越来越重要的。Apache Flink 是一个强大的流处理框架，它可以高效地处理海量数据。而 Debezium 结合 Apache Flink 的变化数据捕获 (CDC) 功能使得从数据库捕获变化并实时流转成为可能。本文将探讨如何使用 Flink CDC 将数据写入 Redis，并提供详细的代码示例和
一、背景在生产实践中，通过FlinkCDC读取数据，除了落地hadoop入湖供下游离线使用外，也会存在写入kafka供实时程序消费使用。那么flink里，kafka connector有哪些？各有什么特征？使用时要注意什么呢？且让我们开始flink kafka connector探索之旅。二、测试环境准备2.1 基础运行环境搭建在开始实操探索之前，至少确保你已经搭建好了FlinkCDC-Hudi的
目录DataSet 和DataStreamAnatomy of a Flink Program（剖析Flink程序）Lazy Evaluation（延迟计算）Specifying Keys（指定的键）Specifying Transformation Functions（指定转换功能）Supported Data Types（支持的数据类型）Java Tuples and Scala Case C
文章目录一、什么是CheckPoint?二、为什么要开启CheckPoint？三、Flink 任务状态是什么？Flink 整体框架图四、Flink Checkpoint 语义五、Exactly_Once六、以FlinkKafkaProducer为例解析1、CheckPoint 源码详解1.1、 CheckpointedFunction中有两个方法：1.2、 CheckpointListener中
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2023-10-20 23:39:37
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**实现flink自定义幂等写入ClickHouse，并封装成通用工具类**ClickHouse建表语句（按user分区，一个用户一个区，重复写入，只会改变url和timestamp，user的值不会发生改变，通过调整order by 后的字段，可以调整幂等写入时值不会发生改变的字段）create table Event(
user String ,
url
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2024-02-13 19:36:08
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业务需要一种OLAP引擎，可以做到实时写入存储和查询计算功能，提供高效、稳健的实时数据服务，最终决定ClickHouse。什么是ClickHouse？ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。列式数据库更适合于OLAP场景(对于大多数查询而言，处理速度至少提高了100倍)，下面详细解释了原因(通过图片更有利于直观理解)，图片来源于ClickHouse中文官
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2023-07-11 17:28:51
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