1 Streaming Connector1.1 预定义的source和sink1.2 Bundled Connectors1.3 Apache Bahir中的连接器1.4 Async I/O2 Flink Kafka Connector3 Flink kafka Consumer3.1 反序列化3.2 消费起始位置3.3 topic和partition动态发现3.4 commit offset方
转载 2024-03-25 13:48:05
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这份代码主要由两部分组成:1) 能用来提交 SQL 文件的 SqlSubmit 实现。2) 用于演示的 SQL 示例、Kafka 启动停止脚本、 一份测试数据集、Kafka 数据源生成器。通过本实战,你将学到:如何使用 Blink Planner一个简单的 SqlSubmit 是如何实现的如何用 DDL 创建一个 Kafka 源表和 MySQL 结果表运行一个从 Kafka 读取数据,计算 PVU
转载 2024-10-05 14:24:55
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 这两天一直在[痛苦]的配置Tomcat+MySQL的数据库连接池,搞了N长时间,脑袋都大了,现在终于搞定了.有必要做一下详细记录啊~~~~~~ 配置之前先是查看了大量的资料,虽然看起来配置过程似乎都不复杂也不是很难理解,不过自己一动手才发现完全不是那么一回事儿啊. 于是就开始了我痛苦的配置之旅.... 首先在eclipse中打开tomcat 的server
简单说一下线上环境配置: 15台kafka、30台flink(2台job,28台task)512G内存,挂载7T硬盘 数据量大概是每秒560w+背景:发现kafka的部分消费者组有积压,打算调整程序的一些配置参数,来提高flink的处理能力,只做配置文件的修改,然后重启程序。再flink界面观察到任务在不停重启。解决:先在flink界面查看报错任务的日志,报错的大意是无法获取到kafka-topi
转载 2024-01-12 12:09:47
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文章目录什么是flink组件有界和无界数据状态事件驱动的api流或批处理的api高级别的apiFlink运行程序多样化Flink的应用场景 什么是flink       Apache Flink是一个开源的分布式,高性能,高可用,准确的流处理框架。支持实时流处理和批处理     &nbs
# Flink与Redis连接池的使用指南 Apache Flink是一种框架和分布式处理引擎,适用于实时数据流处理。Redis作为一个高性能的键值存储,常常用于缓存和数据存储。在实时处理场景中,连接Redis的高效性能对于提升系统的整体性能至关重要。本文将介绍如何在Flink中使用Redis连接池,并给出相关代码示例。 ## 连接池的好处 连接池是针对数据库或数据存储的资源管理模式,它通过
原创 2024-10-09 03:28:08
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# Flink HBase连接池实现教程 ## 概述 本教程将向你介绍如何在Flink中实现HBase连接池,以提高性能和资源利用率。我们将使用Java编程语言和Flink框架来完成这个任务。 在开始之前,请确保你已经具备以下的基本知识: - Java编程语言基础知识 - Flink框架的基本概念和使用方法 - HBase数据库的基本概念和使用方法 ## 整体流程 下面是实现Flink H
原创 2023-08-10 12:15:16
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一、Flink的优化1、MiniBatch 聚合        默认情况下,无界聚合算子是逐条处理输入的记录,即:(1)从状态中读取累加器,(2)累加/撤回记录至累加器,(3)将累加器写回状态,(4)下一条记录将再次从(1)开始处理。       &
转载 2024-04-04 10:36:44
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这一课时将介绍 Flink 中提供的一个很重要的功能:旁路分流器。分流场景我们在生产实践中经常会遇到这样的场景,需把输入源按照需要进行拆分,比如我期望把订单流按照金额大小进行拆分,或者把用户访问日志按照访问者的地理位置进行拆分等。面对这样的需求该如何操作呢?分流的方法通常来说针对不同的场景,有以下三种办法进行流的拆分。Filter 分流Filter 方法我们在第 04 课时中(Flink 常用的
转载 2024-03-24 20:23:39
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## Flink自带Redis连接池 在实时数据处理应用中,连接池对于与外部存储系统进行交互是非常重要的。Flink作为一个流处理引擎,提供了方便的方式来管理连接池,其中Redis连接池是其中一个常见的应用场景。 ### 为什么需要连接池 在实时数据处理中,频繁地创建和关闭数据库连接会带来一定的性能开销。连接池的作用就是在应用启动时创建一定数量的连接,并在需要时重复使用这些连接,从而减少了连
原创 2024-06-08 05:26:35
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# Flink MySQL Sink 连接池使用指南 Apache Flink 是一个强大的流处理框架,能够处理实时代码,并支持多种数据源和接收器(Sink)。其中,MySQL 是最常见的关系型数据库之一,通常作为数据处理的目标系统。本文将介绍如何在 Flink 中使用 MySQL Sink,并利用连接池来优化性能。 ## Flink MySQL Sink 的架构 在 Flink 中,利用
原创 9月前
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在性能调优过程中,通过监控数据经常发现接口花费大量时间在获取数据库连接中,那如何通过优化数据库连接池的配置来优化服务的性能呢?什么是数据库连接池创建数据库连接是一个很耗时的操作,也容易对数据库造成安全隐患。所以,在程序初始化的时候,集中创建多个数据库连接,并把他们集中管理,供程序使用,可以保证较快的数据库读写速度,还更加安全可靠官方解释: 数据库连接池(Connection pooling)是程序
redis连接池示例
手写MySQL数据库连接池一、数据库连接池在内部对象池中,维护一定数量的数据库连接,并对外暴露数据库连接的获取和返回方法。 如外部使用者可通过getConnection方法获取数据库连接,使用完毕后再通过releaseConnection方法将连接返回,注意此时的连接并没有关闭,而是由连接池管理器回收,并为下一次使用做好准备。二、线程作用资源重用 由于数据库连接得到重用,避免了频繁创建、释放连接
1.前言 这一期的面试题主要是介绍 Flink 面试中的高频面试题,Flink 流 Join 相关内容,相信大家在面试中遇到的太多了,本节包含的主要内容如下:⭐ Join 的应用场景⭐ 为什么流式计算中提到 Join 小伙伴萌就怕呢?⭐ 带大家看一遍本文思路⭐ Flink Join 解决方案:Flink Window Join⭐ Flink Join 解决方案:Flink Interval Joi
转载 2023-09-18 07:36:47
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<c3p0-config> <default-config> <!--当连接池中的连接耗尽的时候c3p0一次同时获取的连接数。Default: 3 --> <property name="acquireIncrement">3</property> <!--定义在从数据库获取新连接失败后重
转载 2024-05-30 20:27:19
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主要描述了数据库连接池参数配置的准则,针对常用的数据库连接池(c3p0,dbcp,druid)给出推荐的配置考虑因素1:当前连接DB的规模   2:并发情况 3:执行db的响应时间配置考虑1:初始化连接:可考虑设置为3个连接 。对于db规模特别大的情况下可考虑设置为1个。避免启动时间过长;2:最小连接:可考虑该值的设置和初始化连接保持一致;3:最大连接:对于有较大DB规模,最大连接不要设
https://zhuanlan.zhihu.com/p/104601440https://mp.weixin.qq.com/s/JLl-LMjcnVrIyHCCq7Yv7A  1. 状态管理Flink中的状态A. 算子状态(Operatior State)B. 键控状态(Keyed State) 状态后端(State Backends) -- 用作状态管理
转载 2024-03-13 09:34:34
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文章目录前言一、化技术二、什么是数据库连接池三、为什么使用数据库连接池不使用连接池使用连接池连接连接池的区别四、数据库连接池运行机制五、连接池和线程的关系六、连接池设计要点连接池设计逻辑构造函数初始化请求获取连接归还连接析构连接池 前言本文是mysql连接池的实现。学完mysql连接池之后,接下来会结合多线程来进行测试,看看使用连接池性能高,还是不要连接池性能高,具体能差多少。当然这是下
1. 什么是数据库连接池?数据库连接池是程序启动时建立足够的数据库连接,并将这些连接组成一个,由程序动态地对池中的连接进行申请,使用和释放。2. 使用数据库连接池原理及优点是什么?数据库连接池在初始化时将会创建一定数量的数据库连接放到连接池中,连接池都将一直保证至少拥有这么多的连接数量,当有数据库需要被连接的时候,它会向数据库连接池申请资源和使用,使用完成后会释放到数据库连接池中。当然数据库连接
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