flink如何保证数据的一致性一、一致性的三种级别当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法，即在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比。在流处理中，一致性分为 3 个级别。at-most-once：数据最多被处理一次。这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后，计数结果可能丢失。at-least-once：数据
数据流转——Flink的数据抽象及数据交换过程 本章打算讲一下flink底层是如何定义和在操作符之间传递数据的。1.1 flink的数据抽象1.1.1 MemorySegment Flink作为一个高效的流框架，为了避免JVM的固有缺陷（java对象存储密度低，FGC影响吞吐和响应等），必然走上自主管理内存的道路。这个MemorySegment就是Flink的内存抽象。默认情况下，一个Memory
Flink的分布式执行包括两个重要的进程，master和worker。 执行Flink程序时，多个进程参与执行，即作业管理器（Job Manager），任务管理器（Task Manager）和作业客户端（Job Client）。Flink程序需要提交给Job Client。 然后，Job Client将作业提交给Job Manager。 Job Manager负责协调资源分配和作业执行。 它首先要
一、介绍 Flink 的安装和部署主要分为本地（单机）模式和集群模式，其中本地模式只需直接解压就可以使用，不以修改任何参数，一般在做一些简单测试的时候使用。 集群模式包含：
Standalone
一、什么是FLinkApache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。接下来，我们来介绍一下 Flink 架构中的重要方面。处理无界和有界数据任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用
1. FlinkX概览一.FlinkX是一个基于Flink的异构数据源离线同步工具，用于在多种数据源（MySQL、Oracle、SqlServer、Ftp、Hdfs,HBase、Hive、Elasticsearch等）之间进行高效稳定的数据同步。二.FlinkX简化了数据同步任务的开发过程，用户只需提供一份数据同步任务的配置，FlinkX会将配置转化为Flink任务，并自动提交到Flink集群上执
摘要：本文整理自科杰科技大数据架构师张军，在 FFA 2022 数据集成专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：功能概述架构设计技术挑战生产实践Tips：点击「阅读原文」查看原文视频&演讲 ppt科杰科技是专门做大数据服务的供应商，目前的客户包括能源、金融、证券等各个行业。科杰科技产品的底层是基于湖仓一体的基础数据平台，在数据平台之上有离线、实时、机器学习等各种系统。我主要负责基于 Flin
一.Flume收集各数据库日志，准实时抽取到HDFS 安装HDP，包含Flume 方案优点： 1.配置简单，不用编程：只要在flume.conf文件中配置source、channel及sink的相关属性
目录1.写在前面2.实现机制3.开源CDC方案对比1.写在前面 CDC 的全称是 Change Data Capture（(变更数据获取），在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。&nb
版本：JDK：1.8Flink：1.16.2Scala：2.11Hadoop：3.1.3github地址：https://github.com/rockets0421/FlinkCDC-PG.git 一、前置准备工作1、更改配置文件postgresql.conf# 更改wal日志方式为logical wal_level = logical # minimal, replica, or l
1 背景介绍Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。Flink CDC 是 Apache Flink 的一组源连接器，基于数据库日志的 Change Data Caputre 技术，实现了全量和增量的一体化读取能力，并借助 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生
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
Flink流处理与网络安全是一篇深度探讨Flink流处理技术及其在网络安全领域的应用的专业技术博客文章。本文将从以下几个方面进行探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附录常见问题与解答本文旨在帮助读者更好地理解Flink流处理技术及其在网络安全领域的应用，并为读者提供一些实际操作的经验和见解。1.1 Flink简介
Flink Kafka数据同步MySQL
## 1. 引言
在现代大数据处理中，将实时数据从Kafka流式传输到MySQL数据库是一项常见的任务。Apache Flink是一个流处理引擎，可以帮助我们高效地处理这种任务。本文将介绍如何使用Flink连接到Kafka并将数据同步到MySQL数据库。
## 2. Flink基础知识
在开始之前，我们需要了解一些Flink的基础知识。
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原创
2023-08-31 08:39:23
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# Flink CDC同步Redis数据
## 引言
随着大数据时代的到来，企业需要处理和分析的数据量越来越大。流式数据处理成为了一种重要的数据处理方式。Flink作为一种流式数据处理引擎，受到了广泛的关注和应用。
在企业应用中，数据同步是一个常见的需求。CDC(Change Data Capture)是一种常见的数据同步方式，它可以将数据源中的变更捕获并传输到目标系统中。Flink提供了一
原创
2023-08-14 11:40:29
1055阅读
“下一代大数据处理引擎王者” Apache Flink它既能保证数据一致性“Exactly Once"，又能实时快速的处理海量数据。与生俱来的 Watermark 功能让它能对复杂数据乱序场景应对自如，它充分体现了“批”、“流”一体的完美结合同时又代表着“流”、“表”二象性的和谐统一。 两种数据集：无边界数据集（连续不断追加）和有边界数据集两种执行模式 - 流式传输(Strea
Introduce Apache Flink 提供了可以恢复数据流应用到一致状态的容错机制。确保在发生故障时，程序的每条记录只会作用于状态一次（exactly-once），当然也可以降级为至少一次（at-least-once）。 容错机制通过持续创建分布式数据流的快照来实现。对于状态占用空间小的流应用，这些快照非常轻量，可以高频率创建而对性能影响很小。流计算应用的状态保存在
1、场景描述例如订单库进行了分库分表，其示例如下图所示：现在的需求是希望创建一个任务就将数据同步到MQ集群，而不是为每一个数据库实例单独创建一个任务，将其数据导入到MQ集群，因为同步任务除了库不同之外，表的结构、数据映射规则都是一致的。2、flinkx 的解决方案详解2.1 fink Stream API 开发基本流程使用 Flink Stream API 编程的通用步骤如下图所示：温馨提示：有关
## Flink SQL同步数据到HBase
在大数据场景下，数据的实时同步和存储是非常重要的。Apache Flink是一个流处理框架，可以帮助我们实现实时数据处理和分析。而HBase是一个高性能的分布式NoSQL数据库，适用于大规模数据存储和访问。本文将介绍如何使用Flink SQL将数据实时同步到HBase，并提供相应的代码示例。
### 准备工作
在开始之前，我们需要准备以下工作：
# Flink 与 MongoDB 到 MySQL 数据同步指南
作为一名刚入行的开发者，实现从 MongoDB 到 MySQL 的数据同步可能是一个挑战。但不用担心，本篇文章将为你提供一个详细的指南，帮助你理解并实现这一过程。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个数据同步的流程：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 环境搭建 |
| 2 | Fl
