一.项目概览电商的防止薅羊毛的风控系统需要使用 groovy 进行风控规则引擎的编写 然后其它技术进行各种数据的 存储及处理 薅羊毛大致流程如果单纯使用 if else在业务代码中进行风控规则的编写 那么 维护起来会比较麻烦 并且跟业务系统强绑定不合适 所以一般独立成一个单独的系统常见风控规则列举风控引擎设计的核心点业务逻辑概览 事件接入中心技术架构分层各
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2024-10-17 20:55:32
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# 如何实现“flink使用内部缓存管理和redis缓存管理比对”
## 一、流程概述
为了实现“flink使用内部缓存管理和redis缓存管理比对”，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 从Flink中读取数据 |
| 2 | 将数据存入内部缓存 |
| 3 | 从Redis中读取数据 |
| 4 | 比对内部缓存和Redis中
原创
2024-06-22 06:41:11
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Flink 状态管理有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能： 数据流中的数据有重复，想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根据已流入过的数据来判断去重。 检查输入流是否符合某个特定的模式，需要将之前流入的元素以状态的形式缓存下来。比如，判断一个温度传感
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2023-12-16 20:17:06
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（1）事件驱动型 1、什么是事件驱动型应用程序：事件驱动的应用程序是有状态的应用程序，它从一个或多个事件中提取事件，并通过触发计算，状态更新或外部操作来对传入的事件做出反应。 2、事件驱动型应用程序与传统应用程序的区别： 1）程序与数据的位置：传统应用程序不要求程序和程序使用的数据位于相同的机器上，数据的位置对程序来说无关紧要；事件驱动程序则要求数据本地性，这有利于数据的快速计算 2）
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2024-08-03 16:04:41
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背景 业务场景是需要根据用户配置规则对日志数据流动态地进行开窗计算，但是flink sql和datastream目前都不支持传入动态参数的开窗方法。 这里仅仅是测通了测试数据，先简单记录下的方法，应用到实际场景中可能还有较多需要测试、调整和
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2024-06-11 08:09:37
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在这篇博文中，我将与大家分享关于 Apache Flink 的状态后端配置，特别是针对 RocksDB 和 Redis 的使用和调优过程。Flink 作为一个强大的流处理平台，针对状态后端的选择至关重要，因为它直接关系到性能和可扩展性。我们将通过系统化的步骤来解决 RocksDB 和 Redis 在 Flink 配置过程中的问题。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确认当前的环境是否符合安装
# Flink使用Redis做中间缓存
在大数据处理中，处理速度往往是一个重要的考量因素。Flink作为一种流式处理引擎，具有高效的处理能力和低延迟。然而，在某些场景下，我们可能需要对数据进行缓存，以提高查询性能和减少对底层数据源的访问次数。这时，我们可以使用Redis作为中间缓存来存储数据，并在Flink中使用它来加速查询。
## Redis简介
Redis是一个开源的高性能键值存储数据库
原创
2023-08-01 10:56:47
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摘要Cassandra是一种适用于写多读少场景的分布式数据库。当我们需要将cassandra中的数据进行大量读取操作的时候，我们不可以将大量的读取操作直接打到cassandra数据库，而是需要将cassandra中的数据同步到redis，然后从redis读取。这样可以大大提高系统的效率。本文提供一种在cassandra和redis之间进行数据同步的实战操作经验，希望对读者有所帮助。场景在介绍解决方
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2023-08-17 16:12:28
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Flink海量数据实时去重方案1: 借助redis的Set具体实现代码缺点需要频繁连接Redis如果数据量过大, 对redis的内存也是一种压力方案2: 使用Flink的MapState具体实现代码缺点如果数据量过大, 状态后端最好选择 RocksDBStateBackend如果数据量过大, 对存储也有一定压力方案3: 使用布隆过滤器布隆过滤器可以大大减少存储的数据的数据量优点不需要存储数据本身，
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2023-10-28 10:57:01
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首先谈谈Redis和Memcached它们都是缓存在内存中的，唯一的区别就是Redis它本身会周期性的把 更新的一些数据写入到磁盘或者修改操作写入追加的记录文件中，并且在此基础上实现master-slave主从同步至于在性能方面Redis是高性能的key-value内存数据库。经过官方性能测试结果：set操作每秒110000次，get操作每秒81000次Redis它本身支持的数据类型相对较多，包括
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2023-09-18 22:40:04
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在现代大数据处理与实时计算中，Apache Flink与Redis结合使用的场景越来越普遍。Flink提供了强大的数据处理能力，而Redis则以其高效的缓存能力为Flink应用提升了性能。在这一博文中，我将详细记录如何解决在Flink中使用Redis缓存时遇到的问题，从环境准备到扩展应用，一步步带你走过这一过程。
## 环境准备
首先，确保我们的开发环境能够支持Flink和Redis的运行。以
高性能计算（High-Performance Computing，HPC）是一种通过并行处理和分布式计算技术，以解决复杂科学、工程和商业问题的计算技术。HPC 系统通常由大规模的计算集群或超级计算机组成，能够在极短时间内处理大量数据和复杂计算任务。以下是对 HPC 技术的详细总结。概述 高性能计算（HPC）：是一种通过并行处理和分布式计算技术，以解决复杂科学、工程和商业问题的计算技术。 通常由大规
Flink缓存替代Redis的解决方案探讨
随着流处理和大数据应用的兴起，Flink成为了数据处理的一个重要工具。在多数情况下，我们需要在流处理过程中缓存数据以优化性能，而Redis是一个常见的缓存解决方案。然而，当使用Flink作为流处理引擎时，可以考虑将Flink的状态管理功能作为缓存的替代方案。以下将详细探讨如何通过Flink来实现这一目标，具体包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、
# 使用Flink将数据缓存到Redis中
Apache Flink是一个强大的流处理框架，可以用于实时数据处理。将数据存储在Redis中可以提高数据的访问速度和处理效率。本文将介绍如何使用Flink将数据缓存到Redis，适合刚入行的初学者。
## 整体流程
在实现的过程中，我们将分成以下几个步骤。下面的表格概述了这些步骤及其目的：
| 步骤 | 目的
说明：Flink是一个有状态的流式计算引擎，所以会将中间计算结果(状态)进行保存，默认保存到TaskManager的堆内存中，但是当task挂掉，那么这个task所对应的状态都会被清空，造成了数据丢失，无法保证结果的正确性，哪怕想要得到正确结果，所有数据都要重新计算一遍，效率很低。想要保证At -least-once和Exactly-once，需要把数据状态持久化到更安全的存储介质中，Flink提
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2024-04-29 10:09:22
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在日常选择缓存机制时，最容易想到的就是redis和memcache,然后对其进行对比。一、在性能方面 由于redis只使用单核，而memcache可以使用多核。所以平均到每一个核上，Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据时，Memcached性能要高于Redis。二、支持的数据类型 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据
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2023-09-08 22:18:22
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Spring的支持Spring对redis的支持也是通过Spring Data Redis来实现的，Spring Data JPA为我们提供了链接相关的ConnectionFactory和数据库操作相关的RedisTemplate。Spring Data Redis提供了两种JedisConnectionFactory和LettuceConnectionFactory。默认使用的是LettuceC
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2024-02-02 13:46:15
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在考虑对应用程序的性能表现进行提升时，缓存机制往往是解决问题的重要起点，而Memcached与Redis则经常被作为初步方案来加以比较。这两套声名显赫的缓存引擎拥有着诸多相似之处，但它们同样也具备大量显著差异。作为二者当中更年轻也更加灵活的方案，Redis被大部分技术人员视为首选目标——但请别掉以轻心，不容忽视的重要例外情况也是客观存在的。 两者的相似之处 Memcached和Redis
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2023-06-21 22:48:20
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1. 典型应用场景阿里云 Flink 与 Hologres 深度集成，助力企业快速构建一站式实时数仓：可通过阿里云 Flink 实时写入 Hologres，高性能写入与更新，数据写入即可见，无延迟，满足实时数仓高性能低延迟写入需求；可通过阿里云 Flink 的全量读取、Binlog 读取、
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2023-12-16 16:52:00
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1.idea连接redis的三种方式 第一种:jedis---传统的项目--ssm第二种:lettuce:---->刚出现没有多久就被springboot整合进来。第三种:springboot连接redis 1.1 jedis操作redis服务器 1）引入依赖<dependency>
<gro
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2023-07-17 16:21:48
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