Apache Flink 是一个开源的流处理框架，用于在高吞吐量和低延迟的条件下处理无界和有界数据流。Flink 设计用于运行在所有常见的集群环境，如 Hadoop YARN、Apache Mesos 和 Kubernetes 上，并以“流式计算”为核心思想，同时也支持批处理和流批一体化的数据处理模式。主要功能事件驱动：Flink 以事件为中心，能够处理事件流，并支持事件时间、处理时间等时间概念。
1.背景数据如果保留多份，就会存在一致性问题，就需要同步，同步分为两大类：全量和增量2. 概述数据如果要保留副本，要么同时写(就是多写)，或者进行复制：异步写(即从主数据拷贝到副本)；同时写(多写)，引出一个问题，写多少节点算成功(场景：分布式系统)？全部写成功才算成功，还是写大多数成功算成功，还是写指定几个节点算成功？异步写的话，如果采用异步复制，那么实时性需要考量的话，就需要采用性能优先的架构
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2023-12-14 18:53:30
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Java使用Flink CDC进行全量和增量数据处理
在当今的大数据时代，数据流的快速处理和实时分析对企业的决策至关重要。Apache Flink作为一种流式处理框架，具有强大的实时处理能力。而Flink CDC（Change Data Capture）扩展了Flink的功能，使得从数据库中捕获变化成为可能，从而支持全量和增量数据处理。
> **权威定义**：Flink CDC是Apache
Java中并发的形式无非是多线程和多进程两种形式。这两种形式都是可以利用多核来发挥计算能力的。先说并发：多进程意味着同时运行多个JVM，这个代价通常比多线程高，每个JVM都有自己的堆栈、都要分别加载各自的类。但是多进程的好处是“隔离性”更好，一个JVM中的程序在运行时发生故障不会对其他JVM产生很大的影响。而在多线程的情况下，一些致命错误可能导致整个JVM挂掉，祸及全体。多线程可以方便地共享内存中
文章目录简介系统环境MySQL 测试数据准备Apache Iceberg 源码编译Flink CDC 源码编译Flink 集群准备演示开始总结 简介上一篇 《Flink CDC 系列（7）—— MySQL 数据入湖 Iceberg》介绍了Flink CDC 读取MySQL数据实时写到 Iceberg，Flink SQL 以Batch的方式读取Iceberg的数据。 与上一篇不同，本篇要介绍的是
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2024-04-03 13:14:01
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全量同步与增量同步的区别 全量同步：就是每天定时（避开高峰期）或者采用一个周期实现将数据拷贝到一个地方也就是Rdb存储。 增量同步：比如采用对行为的操作实现对数据的同步，也就是AOF。 全量与增量的比较：增量同步比全量同步更加消耗服务器的内存，但是能够更加的保证数据的同步。RDB与AOF实现持久化的区别 Redis提供了两种持久化的机制，分别为RDB、AOF实现，RDB采用定时（全量）持久化机制，
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2023-12-23 21:15:42
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文章目录主从模式介绍全量同步与增量同步全量同步增量同步同步策略扩展主从同步配置方式主从同步的特点psync命令执行过程 主从模式介绍与MySQL主从复制的原因一样，Redis虽然读写的速度非常快，但是当读请求较多时也会产生较大的压力，为了分担读Redis的压力，Redis支持了主从复制的架构，从节点可以分担主节点的读压力。Redis的主从复制可以根据是否是全量，分为全量同步和增量同步（也叫全量复
摘要：本文简要回顾了数据入湖（仓）的发展阶段，针对在数据库数据入湖中面临的问题，提出了使用 Flink Table Store 作为全增量一体入湖的解决方案，并辅以开源 Demo 的测试结果作为展示。文章主要内容包括：数据库数据集成入湖（仓）的发展阶段及面临痛点基于 Apache Flink Table Store 解决全增量一体入湖总结与展望01
Flink简介及相关概念 目录Flink简介及相关概念一、初识Flink二、Flink的重要特点2.1事件驱动型(Event-driven)2.2流与批的世界观2.3分层API三、Flink应用场景3.1事件驱动型应用3.2数据分析应用3.3数据管道应用四、Spark 与 Flink 对比 一、初识FlinkFlink起源于Stratosphere项目，Stratosphere是在2010~201
本文的基础环境可以参考flink 1.10.1 java版本wordcount演示 (nc + socket)flink的创建计算方法有多种，根据业务需求的特点，可以进行灵活选择。apply方法用于对窗口进行全量聚合，窗口每触发一次时，会调用一次apply方法，相当于是对窗口中的全量数据进行计算；aggregate方法实现增量聚合，同时自定义增量聚合和窗口关闭时的数据输出；ProcessFunct
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2023-11-28 20:22:20
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全量复制master 执行 bgsave ，在本地生成一份 rdb 快照文件。master node 将 rdb 快照文件发送给 slave node，如果 rdb 复制时间超过 60秒(repl-timeout)，那么 slave node 就会认为复制失败，可以适当调大这个参数(对于千兆网卡的机器，一般每秒传输 100MB，6G 文件，很可能超过 60s)master node 在生成 rdb
原创
2021-06-25 22:57:30
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问题： 如何增量同步文件，例如一个文本文件有10M，分别存放在A，B两个地方，现在两个文件是完全一样的，但是我马上要在A上对这个文件进行修改，B如何实现自动和A上的文件保持一致，并且网络的传输量最少。 应用场景： 这样的使用场景太多，这里随便列举几个 1.A机器为线上运营的机器，现在需要一台备份的机器B，当A发生宕机的时候，或者硬盘损坏等各种认为非人为原因导致数据不可用时，可以很快从B
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2024-09-13 19:56:06
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mysqlhotcopy使用lock tables、flush tables和cp或scp来快速备份数据库.它是备份数据库或单个表最快的途径,完全属于物理备份,但只能用于备份MyISAM存储引擎和运行在数据库目录所在的机器上.与mysqldump备份不同,mysqldump属于逻辑备份,备份时是执行的sql语句.使用mysqlhotcopy命令前需要要安装相应的软件依赖包.安装包包括：
原创
2022-08-16 20:13:28
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一、业务场景说明我们有多个项目同时需要接入客户的LDAP服务时，用客户的LDAP服务统一管理用户鉴权。二、传统实现每个项目的用户模块都定时与LDAP同步。并通过LDAP进行用户校验。因为是定时同步，这种实现方式在会带来用户信息延迟的问题。在单个服务中问题不大，可以通过手动发起同步请求的方式主动同步用户信息，但是如果存在多个服务，而且各个服务之间有关联的时候，用户信息的延迟就很大程度影响
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2023-11-11 06:47:30
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随着大数据时代的发展、海量数据的实时处理和多样业务的数据计算需求激增，传统的批处理方式和早期的流式处理框架也有自身的局限性，难以在延迟性、吞吐量、容错能力，以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求。在这种形势下，Flink 以其独特的天然流式计算特性和更为先进的架构设计，极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题。越来越多的国内公司开始用 Flink 来做实时数据处理，其中阿里巴巴率先将 Fli
文章目录性能优化MiniBatch 聚合Local-Global 聚合拆分 distinct 聚合在 distinct 聚合上使用 FILTER 修饰符 性能优化SQL 是数据分析中使用最广泛的语言。Flink Table API 和 SQL 使用户能够以更少的时间和精力定义高效的流分析应用程序。此外，Flink Table API 和 SQL 是高效优化过的，它集成了许多查询优化和算子优化。但
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2024-04-15 11:07:35
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一、前言前一个项目中，涉及到了一次数据迁移，这次迁移需要从mongodb迁移到另一个mongod
原创
2023-05-06 16:11:20
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1.数据同步看数据量和增删改查的原因确定是否是增量同步还是全量同步 1.一般mongo表使用增量数据，因为我们业务数据mongo存储的内容较多，如果每天都使用使用全量的话，占用太大了（不区别etl_dt） 2.一般mysql表使用全量数据，因为mysql表极限在千万级别，所以删除和修改的操作更多一些 ...
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2021-09-10 14:18:00
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Java中的变量分为两类：局部变量和类变量。局部变量是指在方法内定义的变量，如在run方法中定义的变量。对于这些变量来说，并不存在线程之间共享的问题。因此，它们不需要进行数据同步。类变量是在类中定义的变量，作用域是整个类。这类变量可以被多个线程共享。因此，我们需要对这类变量进行数据同步。数据同步就是指在同一时间，只能由一个线程来访问被同步的类变量，当前线程访问完这些变量后，其他线程才能
1.CyclicBarrier1.1解释CyclicBarrier常用于集合点的同步，它内部是一个计数器，这个计数器的值表示需要在集合点上进行同步的线程数。CyclicBarrier对象还有一个特殊的状态即损坏状态（Broken）。它相对于CountDownLatch有二个重要的改进：1.可以传入一个Runnable对象。当所有线程到达时，CyclicBarrier将Runnable对象作为一个对
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2024-04-10 10:20:41
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