目录HBaseUtil工具类API介绍获取表存储数据获取数据批量存储数据批量获取数据删除数据最终代码 HBaseUtil工具类 前面我们实现了Flink整合Kafka，可以从Kafka中获取数据进行分析，分析之后我们要把结果存入HBase中，为了方便操作，我们先提前编写一个操作HBase的工具类。HBase作为一个数据库，我们肯定要进行数据的增删改查，那么我们就围绕这几个操作进行开发。API介绍
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2023-08-05 01:01:52
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title: Flink实时数仓第二篇【数据接入2】今天说下我在数据接入过程中遇到的一个奇葩的数据一致性的问题，就是在flink删除hbase数据的时候，返回了上一版本的数据，而不是直接删除。环境centos7.4
jdk1.8
flink 1.12.1
hbase 1.4.13
hadoop 2.7.4
zookeeper 3.4.10问题通过mysql-cdc和hbase-1.4 connec
Flink输出数据到HBase的实现流程
## 1. 流程概述
在使用Flink将数据输出到HBase之前，我们需要先创建一个HBase表，并确保已经正确配置了Flink和HBase的环境。整个流程可以简单概括为以下几个步骤：
1. 创建一个HBase表
2. 创建Flink DataStream
3. 对数据进行转换和处理
4. 将数据写入HBase表
下面我将详细介绍每个步骤需要做什么以
一、问题表象由于kafka乱序，导致bridge也乱序，导致绿色正确的数字提前pub，然后被错误的黄色数字覆盖。 二、问题真正原因上图1黄1绿的数据，被pub到partition 0上图另1黄的数据，被pub到partition 1 尽管这三个数据的uk一致，但是被错误的pub到不一致的分区。。。而不同的分区之间是不保证顺序性的，是各自的线程在消费，因为出现了乱序的问题。如果要
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2023-07-11 17:17:11
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本文通过实例来演示怎么通过 Flink CDC 结合 Doris 的 Flink Connector 实现从 MySQL 数据库中监听数据并实时入库到 Doris 数仓对应的表中。
1.什么是CDC CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过
背景说明 线上业务反应使用 Flink 消费上游 kafka topic 里的轨迹数据出现 backpressure，数据积压严重。单次 bulk 的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为 48。针对该问题，为了避免影响线上业务申请了一个与线上集群配置相同的 ES 集群。本着复现问题进行优化就能解决的思路进行调优测试。 测试环境 Elasticsearch 2.3.3Flink 1
# 在Flink中将DataStreamSource输出到Hive的实现
## 一、流程概述
在Apache Flink中，DataStream的处理与存储是一个常见的需求，尤其是将数据流写入到Hive。以下是从DataStreamSource到Hive的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
## Flink将MySQL数据源输出到Elasticsearch的实现详解
Apache Flink是一个强大的流处理框架，支持实时数据处理。在许多场景中，我们需要将MySQL中的数据与Elasticsearch（ES）进行集成，以实现高效的数据搜索和分析。本文将介绍如何使用Flink将MySQL数据源输出到Elasticsearch，并附带相关代码示例。
### 1. 项目背景
在现代数
# HBase Shell结果输出到文件
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你学会如何将HBase Shell的结果输出到文件。这将是一个简单而直接的过程，你将能够轻松地将查询结果保存到文件中，以便进一步分析或记录。
## 流程概述
以下是将HBase Shell结果输出到文件的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 打开HBase Shell |
|
目录数据存储/接收器迭代：执行参数：容错：控制延迟：数据存储/接收器数据接收器使用DataStream将他们转发到文件，socket，外部系统或者打印他们。Flink带有各种被指的输出格式，这些格式封装再DataStream上的算子操作后面：writeAsText() / TextOutputFormat -按字符串顺序写入数据元。通过调用每个数据元的toString()方法获得字符串
在本章中，您将了解用于时间处理和基于时间的运算符的DataStream API方法，例如window。正如您在第2章中学到的，Flink中的基于时间的操作符【time-based operators】可以应用于不同的时间概念。在本章中，您将首先学习如何定义时间特征、时间戳和水印。 然后，您将了解ProcessFunction，它是一种低级转换，提供了对数据记录的时间戳和水印的访问，并可以注册定时器
1.注意问题： 1.在开发过程中一定要导入hbase源码中的lib库否则出现如下错误 TableMapReducUtil 找不到什么…… 2.编码： import java.io.IOException; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; impor...
原创
2021-07-29 10:38:41
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文章目录（一）开发环境搭建（二）Flink Job开发步骤（三）开发Streaming WordCount（1）stream wordcount（2）Batch WordCount（四）Flink Streaming和Batch的区别 （一）开发环境搭建添加Scala依赖，这里使用Scala 2.12.11依赖： pom.xml 中添加flink依赖dependency>
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先抛几个简单问题，1问， 4个topic，每个topic 5个分区，问并行度10 ，这个并行度是怎么划分这些topic 分区的。2问，topic 分区 动态更新怎么做的。3问，就1问中的tm 是怎么产生的？省流版，先总结。Flink 中kafka 作为Source源头，首先会开始一个SourceCoordinator来与Kafka联系获取所有topic分区，同时兼顾新增tp（topic parit
前言之前写过一篇MapReduce对CSV文件去空去重，虽然能实现功能但是还有很多地方需要改进，刚好有新爬好的智联招聘的职位信息，所以再来一遍，这里只对职位名称或职位描述字段为空的数据删除，因为爬出来的数据比较规范没有空值和重复值，可以自己人为制造一些不符合规范的数据话不多说上代码，改进了的地方在代码后列出，详细注释上一篇有就不写了import org.apache.hadoop.conf.Con
Flink：source+operator+sinkSource： SourceFunction：open CheckpointedFunction：initializeState、snapshotState 一般是source+checkpointFlinkKafkaConsumerBase：有四种启动模式：EARLI
文章目录常规联结查询间隔联结查询两表的联结联结条件时间间隔限制 按照数据库理论，关系型表的设计往往至少需要满足第三范式（3NF），表中的列都直接依赖于主键，这样就可以避免数据冗余和更新异常。例如商品的订单信息，我们会保存在一个“订单表”中，而这个表中只有商品 ID，详情则需要到“商品表”按照 ID 去查询；这样的好处是当商品信息发生变化时，只要更新商品表即可，而不需要在订单表中对所有这个商品的所
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2023-07-18 13:18:43
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sensor.txtsensor_1,1547718199,35.8sensor_6,1547718201,15.4sensor_7,1547718202,6.7sensor_10,1547718205,38.1sensor_1,1547718207,37.2sen
原创
2022-07-04 11:10:55
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FileSink支持行编码（Row-encoded）和批量编码（Bulk-encoded）格式。Flink专门提供了一个流式文件系统的连接器：FileSink，为批
原创
2023-09-10 09:43:03
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