根据[1]:'''这里面的核心就是 checkpoint 机制,Flink 使用 checkpoint 机制来进行状态保证,在 Flink 中 checkpoint 是一个定时触发的全局异步快照,并持久化到持久存储系统上(通常是分布式文件系统)。发生故障后,Flink 选择从最近的一个快照进行恢复。有用户的作业状态达到 GB 甚至 TB 级别,对这么大的作业状态做一次 checkpoint 会非常
转载 2023-08-03 18:50:33
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        如果你需要监控采集招标采购信息;或者需要监控采集财经新闻;或者需要监控采集招聘招生内容;或者需要监控采集舆情内容。请继续往下看,目标是为了及时发现网站更新内容,并在极短时间内完成数据自动采集。         由于每个网站内容格式都不一样,需要有针对性的定制数据采
## Flink MySQL增量读取简介 在实时数据处理中,数据源的选择非常重要。MySQL数据库作为一种常见的关系型数据库,被广泛应用于各种场景。本文将介绍如何使用Apache Flink作为数据处理框架,实现对MySQL数据库的增量读取。 ### Flink简介 Apache Flink是一个基于流的分布式数据处理引擎,提供了丰富的API和库,支持实时数据处理和批处理。通过Flink,可
原创 3月前
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## 实现“flink 采集mysql”教程 ### 一、流程概述 在这个教程中,我们将使用Apache Flink来实现从MySQL数据库中采集数据的过程。整个过程可以分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 创建Flink环境 | | 2 | 配置MySQL连接信息 | | 3 | 从MySQL中读取数据 | | 4 | 对数据进行处理 | | 5
原创 4月前
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[list][*][b]项目打包方案[/b][/list] 在“基于oracle的增量数据采集”一文中提出了基于[color=blue]触发器》物化视图》存储过程》java source》外部程序[/color]数据采集方案。本文初步对其进行了实现,利用maven-assembly-plugin进行打包,输出结构如下:bin、conf、lib,分别存放命
转载 2月前
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一、为什么要用到Flume在以前搭建HAWQ数据仓库实验环境时,我使用Sqoop抽取从MySQL数据库增量抽取数据到HDFS,然后用HAWQ的外部表进行访问。这种方式只需要很少量的配置即可完成数据抽取任务,但缺点同样明显,那就是实时性。Sqoop使用MapReduce读写数据,而MapReduce是为了批处理场景设计的,目标是大吞吐量,并不太关心低延时问题。就像实验中所做的,每天定时增量抽取数据一
flink  Data Sink 介绍(六)首先 Sink 的意思是:大概可以猜到了吧!Data sink 有点把数据存储下来(落库)的意思。如上图,Source 就是数据的来源,中间的 Compute 其实就是 Flink 干的事情,可以做一系列的操作,操作完后就把计算后的数据结果 Sink 到某个地方。(可以是 MySQL、ElasticSearch、Kafka、Cassa
# 如何实现mysql元数据增量采集 ## 流程概述 首先,我们需要了解什么是mysql元数据增量采集。它是指在数据库中对数据表结构的变化进行监控和采集,以便及时更新对应的元数据信息。 下面是实现mysql元数据增量采集的流程: ```mermaid pie title 实现mysql元数据增量采集流程 "创建事件监听器" : 30 "获取元数据信息" : 25 "
原创 1月前
39阅读
1、前提背景准备Flink在1.11之后就已经支持从MySQL增量读取Binlog日志的方式。pom文件如下:<properties> <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version> <scala.version>2.11.12</scala.version> &
转载 2023-08-31 08:30:56
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目录前言解决方案方案1. 可以使用flink cdc进行消费方案2:三个时间点,T0开始订阅,T1是做初始化,T2是进行增量merge(第一次merge)前言之前探讨的,整理一下简单的思路mysql -> hive 进行同步。主要的问题点在于,订阅增量 以及初始化,之间是有时间间隔的。怎么做才能保证数据的准确性前提:都是通过canal 读取binlog。canal进行抽数。弄到kafka 然
转载 2023-07-14 17:07:45
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一、Checkpoint 与 state 的关系Checkpoint 是从 source 触发到下游所有节点完成的一次全局操作。下图可以有一个对 Checkpoint 的直观感受,红框里面可以看到一共触发了 569K 次 Checkpoint,然后全部都成功完成,没有 fail 的。state 其实就是 Checkpoint 所做的主要持久化备份的主要数据,看下图的具体数据统计,其 state 也
作者:雷颜菲、夏瑞、俞航翔、梅源 摘要:我们在“Flink 1.15 新功能架构解析:高效稳定的通用增量 Checkpoint”【1】 一文介绍了通用增量 Checkpoint 的原理和背后的思考以及执行性能、空间放大等方面的初步测试结果。该功能在 Flink 1.16 中经过优化,已达到生产可用状态。本文将从理论和实验两个部分详细论述通用增量 Checkpoint 的收益与开销,并分析
文章目录检查点(Checkpoint)状态后端(State Backends)分类如何选择状态后端的配置 Flink管理机制中,很重要的一个功能就是对状态进行持久化保存,这样就可以在发生故障进行重启恢复,持久化方式为当前状态,拍一个快照,并写入检查点,存储在外部存储系统中,存储介质一般为分步式文件系统(例如HDFS)。检查点(Checkpoint)检查点是任务的状态在某个时间点的一个快照,简单来
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## Flink CDC采集MySQL ### 什么是Flink CDC? Flink CDC(Change Data Capture)是Apache Flink的一个功能,用于实时捕获和处理数据源中的更改。它可以监控任何支持事务日志的数据库,并将更改事件流式传输到Flink中进行实时处理。在本文中,我们将介绍如何使用Flink CDC来采集MySQL数据库中的数据,并进行实时分析和处理。
原创 7月前
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#### 1.1    普通实时计算与实时数仓比较 普通的实时计算优先考虑时效性,所以从数据源采集经过实时计算直接得到结果。如此做时效性更好,但是弊端是由于计算过程中的中间结果没有沉淀下来,所以当面对大量实时需求的时候,计算的复用性较差,开发成本随着需求增加直线上升。实时数仓基于一定的数据仓库理念,对数据处理流程进行规划、分层,目的是提高数据的复用性。  #
# Flink SQL 采集 MySQL ## 概述 Flink 是一个流式数据处理框架,可以用于实时数据流的计算和分析。Flink SQL 是 Flink 提供的一种处理数据的语言,可以通过 SQL 语句来操作和分析数据。本文将介绍如何使用 Flink SQL 采集 MySQL 数据库的数据。 ## 准备工作 在开始之前,需要确保已经安装并配置好以下环境: - Java Develop
原创 6月前
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Itreation迭代Iterate Operator示例:用蒙特卡罗方法计算π示例:递增数字Delta Iterate Operator示例:连通体最小传播值 迭代迭代算法出现在数据分析的许多领域,如机器学习或图分析。这些算法对于实现大数据从数据中提取有意义信息的承诺至关重要。随着人们越来越有兴趣将这些算法在非常大的数据集上运行,则需要以大规模并行的方式执行迭代。Flink通过定义一个迭代函数
迭代算法在很多数据分析领域会用到,比如机器学习或者图计算。为了从大数据中抽取有用信息,这个时候往往会需要在处理的过程中用到迭代计算。大数据处理框架很多,比如spark,mr。实际上这些实现迭代计算都是很困难的。Flink神奇之处就是它直接支持迭代计算。Flink实现迭代的思路也是很简单,就是实现一个step函数,然后将其嵌入到迭代算子中去。有两种迭代操作算子:Iterate和Delta Itera
1、连通分量是什么?首先需要了解什么是连通图、无向连通图、极大连通子图等概念,这些概念都来自数据结构-图,这里简单介绍一下。下图是连通图和非连通图,都是无向的,这里不扩展有向图:   连通分量(connected component):无向图中的极大连通子图(maximal connected subgraph)称为原图的连通分量。 极大连通子图: 1.连通图只有一
目录标题如何启动logstash一、专业术语介绍(一)@metadata(二)field(三)field reference(四)input plugin(五)filter plugin(六)output plugin(七)其他二、具体的logstash配置实例三、参考 如何启动logstash# cd到 logstash解压文件的bin目录下 PS C:\Users\hs> cd D:\
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