作者：陶运道 目录 第一部分 纯DDL编程模式 第二部分 table api编程模式
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2024-07-24 15:00:44
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概念理解 流计算系统中经常需要与外部系统进行交互，比如需要查询外部数据库以关联上用户的额外信息。通常，我们的实现方式是向数据库发送用户a的查询请求(例如在MapFunction中)，然后等待结果返回，在这之前，我们无法发送用户b的查询请求。这是一种同步访问的模式，如下图左边所示。图中棕色的长条表示等待时间，可以发现网络等待时间极大地阻碍了吞吐和延迟。为了解决同步访问的问题，异步模式可以并发地处理多
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2023-10-08 08:59:12
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由于存在dim层中的维度表数据是在Hbase中，查询关联时一般是一行一行的读取如select * from t where v=v1 and v=v2;而Hbase读取一条数据大概时间在10ms左右。因此Hbase的读数据速度就不能满足时效性要求，上游kafka数据发送过多而下游处理时间不够导致flink反压机制触发，任务处于亚健康状态。时间长了上游就会阻塞，flink1.5之前是通过TCP的反压
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2023-10-08 08:58:58
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# Hbase 适合写多读少的场景
## 1. 整体流程
首先，让我们来了解一下在 Hbase 中实现适合写多读少的场景的整体流程。以下是整体流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建 Hbase 表格 |
| 步骤2 | 编写数据写入代码 |
| 步骤3 | 编写数据读取代码 |
| 步骤4 | 配置数据读取缓存 |
| 步骤5 | 启动读取
原创
2023-10-13 07:19:59
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在这篇博文中，我将详细介绍如何使用 Apache Flink 批量读取 HBase 数据的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用等方面的内容，助你快速上手这一技术。
## 环境准备
为了确保顺利进行，首先需要准备合适的软硬件环境：
### 软硬件要求
- **硬件要求**：
- CPU：至少 4 核
- 内存：16 GB 以上
- 硬盘：SSD 推荐
利用flink从带有kerberos认证kafka中接收消息，每分钟统计各项指标，如每分钟接收的记录数，金额。在统计的时候要累计前一分钟的累计量。统计值 写入mysql，用来前端展示，同时要把消息存入hadoop平台，要在hive建立表 现将把主要逻辑展示如下 1、从指定的kafka的topic接收数据 2、统计数据写入mysql 3、接收的数据写入hdfs，在hive中建外部表的方式，这样速度会
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2023-08-16 14:13:54
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1. 定义Flink中，Kafka Source是非回撤流，Group By是回撤流。所谓回撤流，就是可以更新历史数据的流，更新历史数据并不是将发往下游的历史数据进行更改，要知道，已经发往下游的消息是追不回来的。更新历史数据的含义是，在得知某个Key（接在Key BY / Group By后的字段）对应数据已经存在的情况下，如果该Key对应的数据再次到来，会生成一条delete消息和一条新的ins
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2023-12-09 16:22:45
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1.背景介绍1. 背景介绍HBase和Flink都是Apache基金会的开源项目，分别属于NoSQL数据库和流处理框架。HBase是基于Hadoop的分布式数据库，专注于实时读写操作，适用于大规模数据存储和查询。Flink是一种流处理框架，可以实时处理大规模数据流，支持实时计算和数据分析。在现代数据处理中，实时性和高性能是关键要求。为了满足这些需求，HBase和Flink之间的集成和协同变得越来越
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2024-06-27 16:24:05
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本文基于Flink1.9版本简述如何连接Kafka。流式连接器我们知道可以自己来开发Source 和 Sink ，但是一些比较基本的 Source 和 Sink 已经内置在 Flink 里。预定义的source支持从文件、目录、socket，以及 collections 和 iterators 中读取数据。预定义的sink支持把数据写入文件、标准输出（stdout）、标准错误输出（stderr）和
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2023-07-26 11:13:06
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在本地安装单机版本，能够实现快速体验 Flink Table Store 的目的，本文以 Flink 1.15.2、flink-table-store-dist-0.2.1、flink-shaded-hadoop-2-uber-2.8.3-10.0 和 Kafka 3.3.1 为例，系统为 Centos 3.10，演示 TableStore 及与 Kafka 的结合应用。本文使用的 JDK 为 T
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2023-11-24 09:29:00
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## 解决Flink读取HBase数据丢失的问题
在使用Flink读取HBase数据时，可能会遇到数据丢失的问题。这可能是由于一些配置不正确或者代码逻辑问题引起的。下面我们将介绍一些常见的原因以及解决方法。
### 常见原因
1. **并发度设置不正确**：在Flink中读取HBase数据时，需要根据HBase表的大小和集群的规模来合理调整并发度。如果并发度设置过低，可能会导致数据读取不完整
原创
2024-07-06 06:38:41
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Apache Flink 是大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎，数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构。那么当 Apache Flink 遇见数据湖时，会碰撞出什么样的火花呢？本次分享主要包括以下核心内容：数据湖的相关背景介绍；经典业务场景介绍；为什么选择 Apache Iceberg；如何通过 Flink+Iceberg 实现流式入湖社区未来规划工作。视频回顾：https://www.bi
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2023-07-14 17:14:18
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有上面的特点可以看出，Spark Streaming是要生成rdd，然后进行处理的，rdd数据集我们可以理解为静态的，然每个批次，都会生成一个rdd，该过程就体现了批处理的特性，由于数据集时间段小，数据小，所以又称微批处理，那么就说明不是真正的实时处理。还有一点，spark Streaming与kafka的结合是不会发现kafka动态增加的topic或者partition。Spark的详细教程，请
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2024-06-01 17:32:31
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前言0.闲话少说,直接上代码 1.自定义的Kafka生产者实时向Kafka发送模拟数据; 2.Streaming使用Direct模式拉取Kafka中数据,经处理后存入HBase.一、依赖文件(注意HBase版本对应)<!-- 指定仓库位置，依次为aliyun、cloudera和jboss仓库 -->
<repositories>
<reposi
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2023-08-20 11:53:40
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flink,kafka
flink读写kafka--写kafka介绍主要介绍实际中flink如何读取写入设置kafkaflink版本：1.13.2github地址：https://github.com/dahai1996/mdw-flink-quickstart写入kafka引入依赖<dependency>
<group
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2024-07-23 17:52:30
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# Flink代码实现Kafka与HBase的关联
在大数据处理领域，Apache Flink、Apache Kafka和HBase都是非常重要的技术。本文将详细介绍如何通过Flink将Kafka中的数据读取并写入HBase。我们会分步进行，并提供每一步所需的代码示例以及详细的注释。
## 流程概述
在实现Kafka与HBase的关联过程中，我们按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
一、本文介绍了kafka的基础概念：topic、partition、broker、consumer、consumer group和producer。Topic 一个Topic代表了一类资源，一种事件。比如用户上传的数据可以是一个topic，系统产生的事件也可以是一个topicBroker 一个broker代表一个kafka实例，通常建议一台物理机配置一个kafka实例，因为配置多个磁盘的IO限制也
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2023-12-07 13:02:30
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原文链接：本文开头附：Flink 学习路线系列 ^ _ ^Flink 整合 Kafka 基本步骤，请参考：Flink 基础整合 Kafka。本文仅用来介绍 Flink 整合 Kafka 实现 Exactly-Once。1.什么是Exactly-Once 恰好处理一次的意思。不管在处理的时候是否有异常发生，计算的结果都
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2023-07-25 10:01:39
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实现功能因为直接写clickhouse的分布式表在数据量比较大的时候会有各种问题，所以做了一个flink读取kafka数据然后路由写入到相应的本地表节点，并且关于不同的表的配置信息可以随时更改并设置生效时间。实现流程首先从kafka将数据读取过来然后进行相应的处理及逻辑判断写入到对应的clickhouse表格中最后根据CDC读取来的配置信息进行相应节点的hash路由，直接写入本地表读取kafka数
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2023-09-26 15:40:20
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# Flink SQL 读 Kafka 数据并写入 HBase 的示例
Apache Flink 是一种流处理框架，针对实时数据处理需求非常强大。在大数据应用场景中，常常需要将流中的数据从一个来源（例如 Kafka）读取并存储到一个可靠的存储系统（如 HBase）。本文将通过实际示例讲述程序的实现过程。
## 架构概述
我们将实现以下架构，其中包括 Kafka 数据源、Flink Strea
