redis.clients.jedis.exceptions.JedisClusterMaxRedirectionsException: Too many Cluster redirections?
使用flink往redis集群写数据时暴露的问题，通过正常的JedisCluster类进行连接操作private static JedisCluster jedisCluster;
jedisCl
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2024-10-15 14:31:49
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记录Flink从Socket获取数据，经过数据处理后将数据落地到Redis。添加依赖包<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.bahir/flink-connector-redis -->
<dependency>
<groupId>org.apache.bah
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2023-09-20 16:32:26
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Flink 的 Redis 依赖 flink-connector-redis 里默认实现只能保存 String 类型的数据, 但很多时候开发需要保存更多其他类型的数据, 比如保存 ProtoBuf 数据的时候会更多选择将 ProtoBuf 对象转换成字节数组进行保存. 所以这里会简单实现自定义 RedisSink 保存字节数组的代码.依赖<dependency>
<gro
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2023-07-13 14:44:10
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Checkpoint 状态管理 读取Kafka并写入Redis（实现exactly once）一、前言二、设置Checkpoint1 开启checkpoint2 配置不删除checkpoint文件3 配置Checkpoint超时时间4 配置Checkpoint间歇时间三、状态的使用1 定义状态描述2 状态的查询和修改2.1 ValueState2.2 MapState2.3 ListState2
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2023-07-13 14:43:58
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Flink异步写Redis的过程，我们将从多个维度分析备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析以及监控告警。随着数据量的持续增长，如何高效、安全地将数据存入Redis，并确保在发生故障时的备份与恢复策略至关重要。
### 备份策略
在设计备份策略时，考虑存储架构和数据可靠性是非常重要的。采用多层次的备份方案，可以有效降低数据丢失风险。我们会使用思维导图来系统地总结备份策略，并用存储介质
flink-connector-redis的使用方式和其他连接器几乎一样，除了一些公共的参数外(connector.type, format.type, or update-mode等)，还支持以下参数 为了满足业务和数据的多样性，根据connector.data.type来确定写入的数据结构1.string取sql的第一个字段为key,第二个字段为value,调用s
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2023-06-04 16:28:47
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1.背景介绍1. 背景介绍Redis 是一个高性能的键值存储系统，广泛应用于缓存、队列、计数器等场景。Apache Flink 是一个流处理框架，用于实时处理大规模数据流。在现代技术架构中，Redis 和 Flink 的集成非常重要，可以实现高效的数据处理和存储。本文将详细介绍 Redis 与 Apache Flink 的集成，包括核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景等。2. 核心概念与联系2.
异步IO实现拉宽操作Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。异步IO操作的需求Flink在做流数据计算时，很多时候需要与外部系统进行交互（比如数据库、Redis、Hive、HBase等等存储系统）。 往往需要注意系统间通信延迟是否会拖慢整个Flink作业，影响整体吞吐量和实时性。场景：流计算
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2023-11-12 08:50:38
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1、前言 本文是基于Flink官网上Asynchronous I/O的介绍结合自己的理解写成的，若有不正确的欢迎大伙留言交流，谢谢！2、Asynchronous I/O简介 将Flink用于流计算时，若涉及到和外部系统进行交互，如利用Flink从数据库中读取数据，这种需要获取I/O的场景时，我们需要考虑交互所带来的时延问题。 为分析如何减少时延，我们先来分析一下，Fl
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2023-07-25 10:00:43
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1. 小知识1.可以做离线和实时但是侧重于实时，flink绝对的一条条处理 2.流处理：数据具体大小未知，进行简单操作，及时响应不会结束 批处理：数据大小固定，可以进行复杂操作，需要离线处理 3.为了统一API，flink中数据都视为流，同一套代码可以进行流批处理统一 无界流：有开始没有定义结束，持续处理无界流，在摄取事件后立即处理事件，需要按照事件发生的顺序处理事件 有界流：有定义开始和结束，在
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2024-04-05 18:49:06
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# MySQL 多台写入的实现指南
在分布式系统中，数据库的高可用性和可扩展性是至关重要的。对于MySQL来说，实现多台写入，即将写操作分布到多台数据库服务器上，是一种提高负载均衡和数据处理能力的有效方法。本文将指导你如何实现MySQL的多台写入，包含流程步骤、必要代码及重要概念的详细解释。
## 1. 实现流程
首先，我们来看一下实现MySQL多台写入的整体流程。下表详细描述了每个步骤及其
原创
2024-10-13 05:53:38
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## Flink 动态 Key 写 Redis
### 引言
在大数据处理过程中，Flink 是一种流式计算框架，它可以处理实时和批处理数据，并提供了强大的事件驱动机制和分布式处理能力。而 Redis 是一种高性能的内存数据库，它支持各种数据结构和功能，如缓存、消息队列等。
本文将介绍如何使用 Flink 动态 Key 写 Redis，主要包括以下几个方面的内容：
1. Flink 简介
原创
2023-07-31 17:41:15
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举个栗子，假设你在Mysql中有两张表: browse_event、product_history_info。browse_event: 事件表，某个用户在某个时刻浏览了某个商品，以及商品的价值。如下:SELECT * FROM browse_event;
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Flink-Exactly-once系列实践-KafkaToRedis 文章目录Flink-Exactly-once系列实践-KafkaToRedis前言一、Redis的事务性二、编写RedisUtil三、编写RedisExactlySink四、编写主测类，实现单词统计并且写入Redis五、测试过程以及图示5.1启动redis,查看数据库5.2启动kafka,创建生产者产生数据5.3启动主程序，并
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2023-07-28 09:36:10
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Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序(例如：filtering, updating state, defining windows, aggregating)。数据流最初是从各种来源创建的 (例如 message queues, socket streams, files)。 结果通过sink返回, 通过sink可以将数据写入文件或者是标准输出(例如：命令行终端)， F
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2024-04-28 10:43:22
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本文说明如何在已有的cdh集群上添加flink服务。分为如下几步进行说明：1.环境说明2.flink-parcel的制作3.cm添加flink-parcel4.cm上添加flink服务5.验证环境说明 flink-parcel制作前提：在制作flink-parcel的时候保证git、maven已安装并可以访问外网。
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2024-05-07 16:05:54
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Kafka中产生数据积压的原因以及解决方案1、kafka中数据积压的原因kafka作为消息队列，其中数据积压也是经常遇到的问题之一。
我们都知道，数据积压的直接原因，一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的数据，才会导致数据积压。
那么我们就需要分析在使用kafka时，如何通过优化代码以及参数配置来最大程度的避免数据积压来对业务中的影响。2、kafka中数据积压的解决方案首先
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2023-09-18 22:45:23
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# 启动多台redis教程
## 操作流程
按照以下步骤依次进行：
```mermaid
pie
title 启动多台redis步骤
"Step 1" : 了解redis配置
"Step 2" : 打开多个终端
"Step 3" : 启动redis-server
```
| 步骤 | 操作 |
| :--- | :--- |
| Step 1 | 了解red
原创
2024-06-11 04:57:38
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在处理“多台 Redis setnx”问题时，最常见的情景是在分布式系统中，由于多个实例尝试在相同的时间内使用 `SETNX` 命令设置相同的键，导致的竞争条件。这可能引发业务逻辑混乱、数据不一致性等问题。对此，我们将采用系统性的解决方案，包括备份策略、恢复流程、灾难场景分析、工具链集成、日志分析和验证方法。
### 备份策略
在追求高可用性和数据一致性时，对 Redis 数据库的备份策略是不可
Redis之所以如此出名一大原因就是redis有多种数据结构，可以处理满足复杂的业务逻辑以及适应多种场景需求。接下来就简单介绍下五种常用的数据结构。1、String字符串String 数据结构是简单的 key-value 类型，value 不仅可以是 String，也可以是数字（当数字类型用 Long 可以表示的时候encoding 就是整型，其他都存储在
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2023-07-09 19:42:25
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