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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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
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
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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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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## Flink从Redis读取数据
### 引言
Flink是一种流处理引擎,可以方便地处理大规模的实时数据。在实际应用中,我们经常需要从外部数据源中读取数据,其中Redis是一种常见的键值存储数据库。本文将介绍如何使用Flink从Redis读取数据,并提供相应的代码示例。
### Redis介绍
Redis是一种基于内存的数据存储系统,常用于缓存、队列、实时分析、排行榜等场景。它支持多
原创
2023-07-23 16:16:06
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源算子创建环境之后,就可以构建数据的业务处理逻辑了,Flink可以从各种来源获取数据,然后构建DataStream进项转换。一般将数据的输入来源称为数据源(data source),而读取数据的算子就叫做源算子(source operator)。所以,Source就是整个程序的输入端。 Flink中添加source的方式,是调用执行环境的 addSource()方法:DataStreamSourc
# 教你如何使用 Apache Flink 读取 HBase 数据
在大数据生态系统中,Flink 和 HBase 是两个非常重要的组件,Flink 提供了强大的流处理能力,而 HBase 则是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库。结合这两者,可以高效地处理和分析大规模数据。本文将指导你一步一步实现 Flink 读取 HBase 的流程。
## 整体流程
以下是使用 Flink 读取 H
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
1.如果是csa(Cloudera Streaming Analytics)版本的高版本Hbase可以参考Cloudera官方例子,通过引入官方提供的flink-hbase来实现<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-hbase_2.11&l
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2023-06-13 18:19:54
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1. HBase连接的方式概况主要分为:纯Java API读写HBase的方式;Spark读写HBase的方式;Flink读写HBase的方式;HBase通过Phoenix读写的方式;第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二、第三则分别是Spark、Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作
原创
2023-05-18 17:19:46
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数据湖Hudi-10-Hudi集成Flink-读取方式&限流&写入方式一、读取方式1 流读(Streaming Query)二、限流三、写入方式1.CDC 数据同步1.使用第二种方式 cdc+kafka进行mysql数据同步到hudi2.离线批量导入3.全量接增量四、写入模式1、Changelog模式2 Append 模式六、Bucket索引七、Hudi CataLog七、离线
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2023-07-14 17:09:28
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Flink实时数仓第一篇数据接入欢迎来到实时数仓1.为什么选择Hbase中转,而不是直接入Hive?2.oracle接入为什么这么复杂?3.不支持的cdc数据源怎么办? 欢迎来到实时数仓最近在做实时数仓相关工作,了解到一些皮毛,但是大致方向还是对的,目前有一些眉目和进展,就跟大家讲讲。今天讲讲实时数据接入吧,怎么将数据实时接入到数据湖或者数据仓库。来看看流程图:1.为什么选择Hbase中转,而不
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2023-09-27 17:45:05
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maven依赖<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-kafka-0.11_2.11</artifactId>
原创
2022-07-04 11:12:38
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Flink 读取和写入 MySQL 数据有两种方式:直接使用 JDBCInputFormat 和 JDBCOutputFormat继承 RichSourceFunction 和 RichSinkFunction引入依赖:<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
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2023-08-18 22:40:48
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一、首先看下整个互联网行业所有产品的本质需求: 存储:大量数据的存储,对应的产品和组件如下,HDFS、HBASE、MySql、Redis、MongoDB、es、时序数据库、图数据库、对象数据库、数据湖取:单点取(例如MySql中select * from table where id =1)、批量取(类似
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2023-07-28 17:14:28
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title: Flink实时数仓第二篇【数据接入2】今天说下我在数据接入过程中遇到的一个奇葩的数据一致性的问题,就是在flink删除hbase数据的时候,返回了上一版本的数据,而不是直接删除。环境centos7.4
jdk1.8
flink 1.12.1
hbase 1.4.13
hadoop 2.7.4
zookeeper 3.4.10问题通过mysql-cdc和hbase-1.4 connec
前言对于流处理,感觉flink近乎苛刻的只对kafka友好。当然我对kafka也有天然的好感,但是相对于redis而言,kafka还是稍显复杂了一些。我们的生产环境中没有kafka,只有redis。装一套kafka集群可以吗。由于业务长期的累积,引入一套全新的架构真的是难如登天。所以只能委屈求全,在我们的业务系统中准备使用redis作为flink的数据源。幸运的是,在redis5中已经有原生支持消
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2023-09-10 21:58:57
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