文章目录01 引言02 简介概述03 基于集合读取数据3.1 集合创建数据流3.2 迭代器创建数据流3.3 给定对象创建数据流3.4 迭代并行器创建数据流3.5 基于时间间隔创建数据流3.6 自定义数据流04 源码实战demo4.1 pom.xml依赖4.2 创建集合数据流作业4.3 运行结果日志 01 引言源码地址,一键下载可用：https://gitee.com/shawsongyue/au
前言 企业正在经历其数据资产的爆炸式增长，这些数据包括批式或流式传输的结构化、半结构化以及非结构化数据，随着海量数据批量导入的场景的增多，企业对于 Data Pipeline 的需求也愈加复杂。新一代云原生实时数仓 SelectDB Cloud 作为一款运行于多云之上的云原生实时数据仓库，致力于通过开箱即用的能力为客户带来简单快速的数仓体验。在生态方面，SelectDB Cloud 提供了丰富的数
1.CDC概述 CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获和处理数据源中的变化的技术。它允许实时地监视数据库或数据流中发生的数据变动，并将这些变动抽取出来，以便进行进一步的处理和分析。传统上，数据源的变化通常通过周期性地轮询整个数据集进行检查来实现。但是，这种轮询的方式效率低下且不能实时反应变化。而 CDC 技术则通过在数据源上设置一种机制，使得变化的数据可以被实时捕获并传递给
dataxdatax只要上传到linux本地，解压即可使用，如果不想每次执行的时候都要输入路径，可以配置到环境变量里面DataX 是阿里云 DataWorks数据集成 的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(
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2024-04-24 11:34:51
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文章目录Reactive 模式入门用法配置建议局限性Adaptive 调度器用法局限性Adaptive Batch Scheduler用法启用 Adaptive Batch Scheduler配置算子的并行度为 -1性能调优局限性 在 Apache Flink 中，可以通过手动停止 Job，然后从停止时创建的 Savepoint 恢复，最后重新指定并行度的方式来重新扩缩容 Job。 这个文档描
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2024-05-01 22:00:20
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# 如何实现"datax 同步hive到clickhouse速度"
## 整体流程
下面是如何使用datax工具将数据从hive同步到clickhouse的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备好datax工具和对应的插件 |
| 2 | 创建一个json配置文件，配置数据源和目的地信息 |
| 3 | 执行同步任务 |
## 具体步骤
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原创
2024-05-30 03:45:45
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一、DataXDataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
DataX本身作为数据同步框架，将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插
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2024-04-29 17:41:03
110阅读
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。例子：全量从MYSQL 同步到MYSQL{
"job": {
"content":[
{
"reader":{
"na
WebRuntimeMonitor .GET("/jobs/:jobid/vertices/:vertexid/metrics", handler(new JobVertexMetricsHandler(metricFetcher))).GET("/jobs/:jobid/metrics", handler(new JobMetricsHandler(metricFetcher))).G
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2024-05-08 21:27:28
88阅读
网络流控网络流控的作用如上是一张网络流控的图，Producer的吞吐率是2MB/s，Consumer是1MB/s，此时在网络通信时Producer的速度是比Consumer要快的，有1MB/s的速度差。假定两端都有一个Buffer，Producer端有一个发送用的Send Buffer，Consumer端有一个接收用的Receive Buffer，在网络端的吞吐率是2MB/s，5s后Receive
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2024-03-24 18:14:37
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Flink的优势、数据量&吞吐量&延迟性Flink 的流处理引擎只需要很少配置就能实现高吞吐率和低延迟。2、支持 Event Time 和乱序事件Flink 支持了流处理和 Event Time 语义的窗口机制。Event time 使得计算乱序到达的事件或可能延迟到达的事件更加简单。3、状态计算的 exactly-once 语义流程序可以在计算过程中维护自定义状态。F
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2024-01-29 03:24:38
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# 如何实现“flink使用内部缓存管理和redis缓存管理比对”
## 一、流程概述
为了实现“flink使用内部缓存管理和redis缓存管理比对”，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 从Flink中读取数据 |
| 2 | 将数据存入内部缓存 |
| 3 | 从Redis中读取数据 |
| 4 | 比对内部缓存和Redis中
原创
2024-06-22 06:41:11
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# Flink 和 Storm 吞吐量对比教程
在大数据处理领域，Apache Flink 和 Apache Storm 是两种流处理框架，都具备高吞吐量和低延迟的特性。然而，它们在架构、使用场景和性能等方面存在一些差异。为了比较这两种框架的吞吐量，我们需要进行一些实验和测量。本文将引导你完成这一过程。
## 一. 流程概述
首先，我们需要明确整个比较的流程。以下是步骤概览：
| 步骤 |
一、Environment1，getExecutionEnvironment getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方式。2，createLocalEnvironment 返回本地执行环境，需要在调用时指定默认的并行度。val env = StreamExecutionEnvironment.createLoca
# 数据抽取利器DataX和Python
## 引言
数据是当今互联网时代的核心资产，每天都有大量的数据产生和流动。而数据抽取是从源数据中提取我们所需的数据的过程，是数据分析和处理的第一步。DataX是阿里巴巴集团开源的一款高性能、可扩展、可运维的数据同步工具，它能够帮助我们方便地从各种数据源中抽取数据。而Python是一种功能强大的编程语言，具有丰富的数据处理和分析库，可以与DataX结合使
原创
2024-01-22 05:51:49
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一、Flink概述二、Flink集群角色和核心概念1.Flink运行时架构（Standealone会话模式）2.并行度（Parallelism）3.算子链（Operator Chain）4. 任务槽（Task Slots）三、Flink作业提交流程1.Standalone会话模式作业提交流程2.Yarn应用模式作业提交流程四、DataStream APITransform算子（转换算子
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2024-09-20 18:54:15
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一、数据采集技术框架数据采集也被称为数据同步。随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起，产生了海量数据。这些数据散落在各个地方，我们需要将这些数据融合到一起，然后从这些海量数据中计算出一些有价值的内容。此时第一步需要做的是把数据采集过来。数据采集是大数据的基础，没有数据采集，何谈大数据！数据采集技术框架包括以下几种：Flume、Logstash和FileBeat常用于日志数据实时监控采集，它们之
背景： flink1.8 实现暂停消费kafka 并能接受到通知，继续消费kafka需求描述：实现思路类1：package org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internal;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.cli
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2024-03-16 11:58:25
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JavaScript 执行性能比较和性能测试的方法（作者-万戈）JavaScript 松散的语言特性注定了它是一门灵活的语言，为了达到同一种功能或者效果，我们可能会有多种不同的实现方法，但是哪种方法才是最好的呢？我们又可以从可读性、可扩展以及执行性能等方面去比较。本文就从执行性能的角度探讨一下客观、直观的 JavaScript 性能比较和性能测试的方法。为什么要做 JavaScript 的性能测试
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2024-04-12 09:46:04
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1 算子概览2 DataStream API2.1 Window Join2.2 Window coGroup2.3 Interval Join3 SQL/Table API4 Join常见问题1 算子概览用户通过算子能将一个或多个 DataStream 转换成新的 DataStream，在应用程序中可以将多个数据转换算子合并成一个复杂的数据流拓扑。TransformationDescriptio
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2024-04-28 13:07:21
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