1、简述:MirrorMaker为Kafka自带的数据迁移工具,可以利用此种方式直接进行kafka集群之间的数据迁移;减少中间组件的使用。(例如通过Flink以Kafka为Source,并且以Kafka作为Sink进行数据传输,当然是基于不对数据进行任何操作的前提下)2、原理:通过Consumer从旧的Kafka集群中消费数据,然后通过Producer将数据生产在目标kafka集群中,实现数据同步
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2024-04-04 11:08:59
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注:页面上元 素name属性和JavaScript引用的名称必须一致包括大小写
否则会提示你一个错误信息 “引用的元素为空或者不是对象\\\\\”
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对象属性
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# 实现MySQL数据增量推送至Kafka
## 概述
在本文中,我将教导你如何将MySQL数据库中的数据增量推送到Kafka消息队列中。这样可以帮助你实时处理和分析数据库中的数据。
## 流程图
以下是整个过程的流程图:
```mermaid
journey
title 数据增量推送至Kafka的流程
section 数据采集
开始 --> 数据库连接
原创
2024-01-15 11:29:59
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# 项目方案:实时推送数据给前端
## 背景介绍
在很多实时数据展示的应用场景中,需要将后端产生的数据实时推送给前端,以便用户能够及时看到最新的数据。本方案将介绍如何利用Java实现实时推送数据给前端的方案。
## 技术选型
1. 后端:使用Java编写后端服务,采用WebSocket协议实现实时推送数据的功能。
2. 前端:使用WebSocket客户端与后端建立连接,实时接收后端推送的数据并
原创
2024-04-06 05:05:31
152阅读
使用Flink CDC 2.2.1进行ETL-Oracle-MySQL 本文将展示如何基于 Flink CDC 2.2.1快速构建 针对MySQL 和 Oracle 的流式 ETL。演示基于Java语言,使用Maven。1. Maven依赖<properties>
<java.version>1.8</java.version>
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2024-06-06 10:04:53
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从网络获取字符串并写入pulsar。
原创
2024-05-01 11:46:19
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# 使用 Apache Flink 将数据写入 Redis
Apache Flink 是一个分布式流处理引擎,可以用来处理实时数据流。将数据写入 Redis 是一种常见的需求,特别是在需要快速存取数据时。本文将为您详细讲解如何使用 Flink 将数据写入 Redis。
## 整体流程
在将数据写入 Redis 的过程中,我们可以将整个流程分为以下几个基本步骤:
| 步骤 | 描述 |
|
Flink WaterMark移动以及迟到数据分析目录Flink WaterMark移动以及迟到数据分析设置参数数据格式秒级场景预演上传第1条数据上传第2条数据上传第3条数据上传第4条数据上传第5条数据上传第6条数据上传第7条数据上传第8条数据上传第9条数据上传第10条数据上传第11条数据import com.fun.{UserAgg, UserProcessFunction, UserWindo
目录什么是数据流?Flink程序剖析Java范例程序数据源JavaDataStream TransformationsData SinksJava迭代器Java执行参数容错能力控制延迟Java调试本地执行环境Java收集数据源Java迭代器数据接收器Java接下来要去哪里?【翻译来源-Application Development DataStream API】Flink中的DataStream程
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2024-05-06 10:12:17
177阅读
1、前言 本文是在《如何计算实时热门商品》[1]一文上做的扩展,仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据,把处理后的数据写入到HBase的流程,其具体性能未做调优。此外,文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析,只因引文(若不特殊说明,文中引文皆指《如何计算实时热门商品》一文)中写的很详细了,故仅给出博主调试犯下的错。文中若有错误,欢迎大伙留言指出,谢谢! 源码在GitHub上,地址:
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2023-09-15 14:21:56
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modules概念通过hive module使用hive函数sql 客户端原理分析和源码解析modules概念flink 提供了一个module的概念,使用户能扩展flink的内置对象,比如内置函数。这个功能是插件化的,用户可以方便的加载或者移除相应的module。flink内置了CoreModule,并且提供了一个hive module,允许用户在加载了hive module之后使
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2024-06-22 20:09:20
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Flink中的DataSet程序是实现数据集转换的常规程序(例如,过滤,映射,连接,分组)。数据集最初是从某些来源创建的(例如,通过读取文件或从本地集合创建)。结果通过接收器返回,接收器可以例如将数据写入(分布式)文件或标准输出(例如命令行终端)。Flink程序可以在各种环境中运行,独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行,也可以在许多计算机的集群上执行。 public clas
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2024-04-22 09:32:17
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前言最近空闲时间准备看一下flink sql&table模块,发现flink提供了sql client来直接进行交互式查询。体验了sql client的基本功能后准备去操作hive,kafka等数据源,但是在操作连接hive时就出现了相关问题,在此记录一下。本地使用软件的相关版本为flink1.12.3,hive2.1.0,hadoop2.7.3连接准备1.检查版本 由于flink和hiv
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2023-08-04 12:16:06
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对无界数据集的连续处理在我们详细介绍Flink之前,让我们从更高的层面上回顾处理数据时可能遇到的数据集的类型以及您可以选择处理的执行模型的类型。这两个想法经常被混淆,清楚地区分它们是有用的。首先,两种类型的数据集无界:连续追加的无限数据集有界:有限的,不变的数据集传统上被认为是有限或“批量”数据的许多实际数据集实际上是无界数据集。无论数据是存储在HDFS上的目录序列还是像Apache Kafka这
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2024-04-16 17:16:21
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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!--configuration根节点,scan:当属性为true文件发生改变重新加载-->
<configuration scan="true">
<!--定义日志文件的存储地址 勿在 LogBack 的配置中使用相对路径-->
<!--<p
Flink个人学习整理-状态一致性篇(九)状态后端 有状态的算子任务都会读取和更新状态,状态的存储、访问以及维护,由一个可插入的组件决定,这个组件就叫做状态后端(state backend)。状态后端的作用 1、本地的状态管理 2、将检查点(checkpoint)状态写入远程存储状态后端分类1、MemoryStateBackend 内存级别状态后端env.setStateBackend(new M
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2024-03-18 15:01:10
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将Table数据输出到csv文件中1. 在流处理引擎中创建表执行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableenv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env);2.
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2024-05-12 18:57:59
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有了Flink 数据传输(1)的基础,接下来看看数据在一个job中的传输细节先通过一个job了解一下数据传输的流程,再拓展到跨TaskManager,之后讨论taskmanager之间使用netty进行数据传输的相关细节 文章目录一、数据传输1. 本地的数据传输2. 远程的数据传输3. 同一线程的数据传输二、Buffer的读写模型1. MemorySegment1.1. Memory
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2023-12-18 15:16:37
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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
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2023-05-18 17:19:46
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Flink DataStream触发器Trigger决定了何时触发WindowFunction计算。本文总结Flink内置触发器并梳理Trigger API。八大内置触发器EventTimeTriggerEventTime Window的默认触发器。基于事件时间,当Watermark>=Window End Time时,触发窗口计算。ContinuousEventTimeTrigger 基于
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2024-05-03 17:42:14
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