集成前的准备1、 阿里巴巴提供的dubbo集成springboot开源项目；2、 https://github.com/alibaba3、 我们将采用该项目提供的jar包进行集成；<!--添加dubbo集成springboot依赖-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.spring.b
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2024-04-18 14:34:59
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文章目录你可能面临如下苦恼：接口缓存重试机制Bean校验等等......它为流计算开发工程师解决了有了它你的代码就像这样子：仓库地址：[懒松鼠Flink-Boot](https://github.com/intsmaze/flink-boot)1. 组织结构2. 技术选项和集成情况3. 快速开始3.1 核心基础工程3.2 Spring容器topology-base.xmlconfig.prope
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2024-01-26 10:36:05
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# Flink与Spring Boot的集成
Apache Flink是一款流处理框架，专为高吞吐量、高可用性和低延迟的实时数据处理设计。而Spring Boot是一个用于构建独立、生产级应用的框架，它简化了Spring应用的开发过程。将Flink与Spring Boot集成，可以让开发人员在熟悉的Spring环境中轻松地构建流处理应用。
## 1. 为什么选择Spring Boot与Flin
Springboot集成Jersey Springboot支持Jersey1.x和Jersey2.x，我们这里只介绍Springboot对Jersey2.x的支持。springboot对jersey的集成非常简单。 项目结构：1、引入Springboot对Jersey的starter包：<dependency>
<groupId>org.springframewor
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2023-10-30 14:14:20
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在本文中，我将重点介绍如何将 Spring Boot 集成到 Flink CDC。当需要利用 Flink 的流式数据处理能力与 Spring Boot 的便捷开发框架结合时，这种集成方式尤为重要。以下是具体的实现过程，涵盖了环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展。
## 环境准备
为了进行集成，我首先搭建了如下环境：
- **JDK：** 11及以上版本
- **Mav
# Spring Boot 集成 Flink CDC 实现指南
## 一、项目概述
在数据处理中，Flink CDC（Change Data Capture）是一种非常有用的实时数据捕捉技术。通过结合 Spring Boot 和 Flink CDC，你可以轻松构建基于数据变化的实时数据流应用。本文将详细介绍如何将 Spring Boot 与 Flink CDC 集成，分步实现这一目标。
##
原创
2024-10-26 06:37:32
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1、处理方式： 用户上传原始视频，系统对用户上传的视频自动编码、转换，最终生成m3u8
文件和
ts
文件，处理流程如下：
1
、用户上传视频成功
2
、系统对上传成功的视频自动开始编码处理
3
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2023-12-21 05:09:56
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Docker命令大全前期准备1、准备好CentOS7.6系统的服务器环境。2、在服务器上搭建好docker环境，可以参考CentOS7.6离线安装Docker，当然如果网络条件可以可以参考菜鸟教程的Docker安装教程。3、其次搭建好数据库，如果是mysql数据库可以参考CentOS7离线安装Mysql5.7。数据库建议直接安装在服务器上，不要采用docker镜像方式创建数据库镜像。数
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2024-02-26 14:40:15
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文章目录1. 安装部署安装2. 执行任务Standalone 模式启动/停止执行任务Yarn 模式Session-cluster 模式启动 yarn-session执行任务Per-Job-Cluster 模式3. 执行环境EnvironmentgetExecutionEnvironment（常用）createLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironmentSourc
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2024-04-10 13:00:09
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1.背景介绍Flink与Kafka集成是一种常见的大数据处理技术，它可以帮助我们实现实时数据处理和分析。Flink是一个流处理框架，可以处理大量数据并提供实时分析功能。Kafka是一个分布式消息系统，可以用于构建实时数据流管道。在本文中，我们将深入了解Flink与Kafka集成的背景、核心概念、算法原理、代码实例等方面。1.1 Flink的背景Flink是一个开源的流处理框架，由Apache软件基
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2024-07-18 10:00:26
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场景k12在线教育公司的业务场景中，有一些业务场景需要实时统计和分析，如分析在线上课老师数量、学生数量，实时销售额，课堂崩溃率等，需要实时反应上课的质量问题，以便于对整个公司的业务情况有大致的了解。方案对比对比了很多解决方案，如下几种，列出来供参考。方案实时入库SQL支持度Spark+CarbonData支持Spark SQL语法丰富Kylin不支持支持joinFlink+Druid支持0.15以
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2024-03-20 07:15:46
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本人不是专业的后端开发，以下只代表个人看法，如有问题请指出。博客时间:2021-12-15背景 一般的计算场景为例，实时计算需要计算用户从有第一笔订单到目前的所有订单总和，这里的时间维度为最开始到当前时刻。所以将汇总计算下推到TiDB中，flink接收到消息后执行sql获取汇总返回值。开发实时任务需要写大量的SQL同时为了方便执行需要引入mybatis。但是单独引入mybatis会导致数据库连接一
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2024-01-10 15:16:44
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自制Flink Parcel集成CDH（Flink1.13.2 + CDH6.2.1+Scala2.11）记录制作flink parcel环境（虚拟机，系统CentOS7.6）（1）jdk1.8（open）
（2）maven3.8.1
（3）parcel制作工具jdk、maven自行安装flink 相关下载注：可不需要提前下载
flink下载地址：https://archive.apache.or
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2024-10-03 14:57:28
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flink 1.10.0spring boot 2.2.2.RELEASE这方面的资料很少，网上有的方法不完整。基本思路是把spring容器的初始化放在sink的open方法中执行。要么只使用spring framework组件，甚至使用xml这样的方式配置bean（使用ClassPathXmlApplicationContext ）；要么直接在open中启动了SpringApplication。
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2023-07-06 16:05:39
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Alluxio简介Alluxio是一个基于内存的分布式文件系统，它是架构在底层分布式文件系统和上层分布式计算框架之间的一个中间件，主要职责是以文件形式在内存或其它存储设施中提供数据的存取服务应用场景 在大数据领域，最底层的是分布式文件系统，如Amazon S3、Apache HDFS等，而较高层的应用则是一些分布式计算框架，如Spark、MapReduce、HBase、Flink等，这些分布式框架
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2024-04-28 13:04:42
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上篇文章我们讲到了Reactive Feign，它在响应式微服务中替换了阻塞模型的Open Feign。今天我们要讨论的是响应式的链路跟踪。在微服务架构中，原来的单体被划分为多个细小的模块部署，一个请求可能需要横跨多个小的服务才能完成它所要实现的功能。在传统阻塞模型中有很多优秀的框架可以供我们解决这个问题，比如Zipkin，SkyWalking等等。那在Spring Webflux中他们表现如何呢
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2024-08-28 20:42:12
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# 从零开始实现Spring Boot和Flink集成
## 一、整体流程
为了实现Spring Boot和Flink的集成，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Spring Boot项目 |
| 2 | 添加Flink依赖 |
| 3 | 实现Flink任务 |
| 4 | 在Spring Boot中运行Flink任务 |
原创
2024-05-24 11:42:16
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CDH集成Flink详细教程
对于刚入行的小白来说，CDH集成Flink可能是一个比较陌生的概念，但是只要按照一定的步骤和方法操作，就可以轻松实现。本文将通过详细的流程介绍CDH集成Flink的方法，帮助小白快速掌握这一技术。
整个流程可以总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -------- | -------- |
| 步骤一 | 部署CDH集群 |
| 步骤二 |
原创
2024-05-16 10:00:08
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# Python集成Flink
在大数据处理领域，Apache Flink 是一个流处理和批处理框架，它提供了快速、可靠且高效的数据处理能力。而Python是一门易学易用的编程语言，广泛应用于数据分析和机器学习。本文将探讨如何使用Python集成Flink，并提供代码示例。
## Flink简介
Flink 是一个用于分布式、高性能、可扩展的大规模数据处理引擎。它支持流处理和批处理两种模式，
原创
2024-02-11 09:34:52
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Java AIOAIO概述Path接口Paths工具类Files工具类使用例子 AIO概述AIO(Asynchronous IO)是 Java 1.7之后引入的包. 特点是异步非阻塞, 属 NIO的扩展, 又称 NIO.2AIO采用 Proactor模式, 特点是先由操作系统完成后才通知服务端程序启动线程去处理，一般适用于连接数较多, 且连接时间较长的应用主要新增 Path接口, Paths和
