一、问题表象由于kafka乱序，导致bridge也乱序，导致绿色正确的数字提前pub，然后被错误的黄色数字覆盖。 二、问题真正原因上图1黄1绿的数据，被pub到partition 0上图另1黄的数据，被pub到partition 1 尽管这三个数据的uk一致，但是被错误的pub到不一致的分区。。。而不同的分区之间是不保证顺序性的，是各自的线程在消费，因为出现了乱序的问题。如果要
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2023-07-11 17:17:11
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文章目录常规联结查询间隔联结查询两表的联结联结条件时间间隔限制 按照数据库理论，关系型表的设计往往至少需要满足第三范式（3NF），表中的列都直接依赖于主键，这样就可以避免数据冗余和更新异常。例如商品的订单信息，我们会保存在一个“订单表”中，而这个表中只有商品 ID，详情则需要到“商品表”按照 ID 去查询；这样的好处是当商品信息发生变化时，只要更新商品表即可，而不需要在订单表中对所有这个商品的所
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2023-07-18 13:18:43
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复制redis db0 key1的value值 到 192.168.1.1的db15 key1redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a '123456' -n 0 --raw dump 'key1' | perl -pe 'chomp if eof' | redis-cli -h 192.168.1.1 -p 6379 -a '123456' -n 15 -x resto
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2023-07-04 11:14:53
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本文通过实例来演示怎么通过 Flink CDC 结合 Doris 的 Flink Connector 实现从 MySQL 数据库中监听数据并实时入库到 Doris 数仓对应的表中。
1.什么是CDC CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过
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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背景说明 线上业务反应使用 Flink 消费上游 kafka topic 里的轨迹数据出现 backpressure，数据积压严重。单次 bulk 的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为 48。针对该问题，为了避免影响线上业务申请了一个与线上集群配置相同的 ES 集群。本着复现问题进行优化就能解决的思路进行调优测试。 测试环境 Elasticsearch 2.3.3Flink 1
我们无需关心Logback版本，只需关注Boot版本即可，Parent工程自动集成了Logback。Springboot本身就可以打印日志，为什么还需要规范日志？日志统一，方便查阅管理。日志归档功能。日志持久化功能。分布式日志查看功能（ELK），方便搜索和查阅。关于Logback的介绍就略过了，下面进入代码阶段。本文主要有以下几个功能：重新规定日志输出格式。自定义指定包下的日志输出级别。按模块输出
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2023-07-06 17:24:48
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目录数据存储/接收器迭代：执行参数：容错：控制延迟：数据存储/接收器数据接收器使用DataStream将他们转发到文件，socket，外部系统或者打印他们。Flink带有各种被指的输出格式，这些格式封装再DataStream上的算子操作后面：writeAsText() / TextOutputFormat -按字符串顺序写入数据元。通过调用每个数据元的toString()方法获得字符串
# 在Flink中将DataStreamSource输出到Hive的实现
## 一、流程概述
在Apache Flink中，DataStream的处理与存储是一个常见的需求，尤其是将数据流写入到Hive。以下是从DataStreamSource到Hive的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
先抛几个简单问题，1问， 4个topic，每个topic 5个分区，问并行度10 ，这个并行度是怎么划分这些topic 分区的。2问，topic 分区 动态更新怎么做的。3问，就1问中的tm 是怎么产生的？省流版，先总结。Flink 中kafka 作为Source源头，首先会开始一个SourceCoordinator来与Kafka联系获取所有topic分区，同时兼顾新增tp（topic parit
在本章中，您将了解用于时间处理和基于时间的运算符的DataStream API方法，例如window。正如您在第2章中学到的，Flink中的基于时间的操作符【time-based operators】可以应用于不同的时间概念。在本章中，您将首先学习如何定义时间特征、时间戳和水印。 然后，您将了解ProcessFunction，它是一种低级转换，提供了对数据记录的时间戳和水印的访问，并可以注册定时器
# Filebeat 输出到 Redis 的指南
Filebeat 是 Elastic Stack 中的一部分，专门用于转发和集中化日志数据。它轻量级且易于配置，非常适合用于收集日志数据并将其发送到多种输出目的地。本文将介绍如何将 Filebeat 输出到 Redis，适合希望提高其日志处理能力的开发者和运维人员。
## 一、Filebeat 简介
Filebeat 是一个轻量级的日志采集器
Flink：source+operator+sinkSource： SourceFunction：open CheckpointedFunction：initializeState、snapshotState 一般是source+checkpointFlinkKafkaConsumerBase：有四种启动模式：EARLI
Flink的状态State介绍和应用场景解析什么是State状态是一个Operator的运行的状态/历史值,是维护在内存中 数据流处理离不开状态管理，比如窗口聚合统计、去重、排序等 流程： 一个算子的子任务接收输入流，获取对应的状态，计算新的结果，然后把结果更新到状态里面有状态和无状态介绍无状态计算同个数据进到算子里面多少次，都是一样的输出，比如 filter有状态计算需要考虑历史状态，同个输入会
处理函数 文章目录处理函数一、基本处理函数（ProcessFunction）1.RichFunction的功能与作用2. ProcessFunction的功能与作用3. 处理函数的分类二、按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）1. 定时器（TimerService）2. KeyedProcessFunction的功能与示例三、窗口处理函数（ProcessWindowFunct
FileSink支持行编码（Row-encoded）和批量编码（Bulk-encoded）格式。Flink专门提供了一个流式文件系统的连接器：FileSink，为批
原创
2023-09-10 09:43:03
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由于我们已经测试过从Kafka数据源读取数据，连接器相关依赖已经引入，这里就不重复介绍了。（4）运行代码，
原创
2023-09-29 21:43:47
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什么是数据的一致性这所说的数据一致性指，在一个 Flink 任务遇到不可坑因素整体死掉或者部分死掉，已经外部存储介质死掉后，将死掉的部分重写启动后，计算结果和出现故障之前一致，不会产生任何的影响。如果要实现这种效果，无论发生什么，所有算子做到如下要求：source 算子中，一条记录只向下游发送一次。在聚合算子、合集算子、转换算子中一条数据只处理一次。在 sink 算子中，一条数据只向外部存储介质中
Data Sinks数据接收器使用DataStreams并将其转发到文件，套接字，外部系统或打印它们。Flink带有多种内置输出格式，这些格式封装在DataStreams的操作后面：writeAsText()/ TextOutputFormat-将元素按行写为字符串。通过调用每个元素的toString（）方法获得字符串。writeAsCsv(…)/ CsvOutputFormat-将元组写为逗号分
