随着大数据应用的不断深入,企业不再满足离线数据加工计算的时效,实时数据需求已成为数据应用新常态。伴随着实时分析需求的不断膨胀,传统的数据架构面临的成本高、实时性无法保证、组件繁冗、运维难度高等问题日益凸显。为了适应业务快速迭代的特点,帮助企业提升数据生产和应用的时效性、进一步挖掘实时数据价值,实时数仓的构建至关重要。本文将分享如何基于 Apache Doris 和 Apache Flink 快速构            
                
         
            
            
            
            一、背景对于clickhouse有过使用经验的开发者应该知道,ck的写入,最优应该是批量的写入。但是对于流式场景来说,每批写入的数据量都是不可控制的,如kafka,每批拉取的消息数量是不定的,flink对于每条数据流的输出,写入ck的效率会十分缓慢,所以写了一个demo,去批量入库。生产环境使用还需要优化二、实现思路维护一个缓存队列当做一个缓冲区,当队列数据条数到达一定阈值,或者数据滞留时间超过一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-09 20:51:05
                            
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            实现Flink写入MongoDB的流程如下:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤一 | 引入Flink和MongoDB相关的依赖 |
| 步骤二 | 初始化Flink的执行环境 |
| 步骤三 | 定义数据源 |
| 步骤四 | 创建MongoDB的连接配置 |
| 步骤五 | 将数据写入MongoDB |
下面是每一步需要做的具体操作:
1. 步骤一:引入Fl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            flink集群安装部署 standalone集群模式 必须依赖必须的软件JAVA_HOME配置flink安装配置flink启动flink添加Jobmanager/taskmanager 实例到集群个人真实环境实践安装步骤 必须依赖必须的软件flink运行在所有类unix环境中,例如:linux、mac、或者cygwin,并且集群由一个master节点和一个或者多个wo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            前言写这篇文章的目的,主要是为了记录一下这次作业历程,并且笔者了解到很多同志饱受作业折磨,遂简单分享一下个人完成作业的历程,以下内容仅为本人的一些乱七八糟的想法,仅作参考O(∩_∩)O作业要求1、本作业的链接【完成本次作业用到的代码文件,列出网盘链接,https://pan.baidu.com/xxx】2、数据来源及概述【1.列出数据的下载链接,或者说明数据的采集方法。2.概述数据的背景与内容。3            
                
         
            
            
            
            用户行为日志分析是实时数据处理很常见的一个应用场景,比如常见的PV、UV统计。本文将基于Flink从0到1构建一个用户行为日志分析系统,包括架构设计与代码实现。本文分享将完整呈现日志分析系统的数据处理链路,通过本文,你可以了解到:基于discuz搭建一个论坛平台Flume日志收集系统使用方式Apache日志格式分析Flume与Kafka集成日志分析处理流程架构设计与完整的代码实现项目简介本文分享会            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            主要maven依赖<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-filesystem_2.11</artifactId>
    <version>${flink.version}</version            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              Flink 提供了 Apache Kafka 连接器,用于从 Kafka topic 中读取或者向其中写入数据,可提供精确一次的处理语义。一:简单使用1.pom<!--Flink Connector KAFKA-->
        <dependency>
            <groupId>org.apach            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Doris版本:0.15.0-rc04 文章目录任务流程异常说明Stream Load介绍简单说明支持数据格式前置条件启动批量删除方式相关代码示例 任务流程异常说明当MySQL端批量进行Delete或Update操作,产生大量Binlog,进入到Flink实时同步任务中,Flink实时同步任务通过拼装INSERT INTO语句,批量执行数据同步,这时,就有可能会导致Doris的数据版本超过了最大的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言之前文章 Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中,里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector(FlinkKafkaConsumer)。存入到 ES 只是其中一种情况,那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据,是不是又要我们继续写个 sink            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录开始实例IcebergStreamWriterIcebergFilesCommitter附:flink task执行流程参考 开始实例flink支持DataStream和DataStream写入icebergStreamExecutionEnvironment env = ...;
DataStream<RowData> input = ... ;
Configuration            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             Flink Doris Connector设计方案该方案首先感谢社区Spark Doris Connector的作者从Doris角度看,将其数据引入Flink,可以使用Flink一系列丰富的生态产品,拓宽了产品的想象力,也使得Doris和其他数据源的联合查询成为可能从我们业务架构出发和业务需求,我们选择了Flink作为我们架构的一部分,用于数据的ETL及实时计算框架,社区目前支持Sp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            相信从事大数据开发的人员,越来越多的人从事实时计算方向,flink技术就显示十分重要,说该技术重要,不仅仅是因为它的流式计算,更多的是和其他技术的整合比较强大,在开发过程中,除了写入消息中间件等场景,有的时候也需要写入传统的数据库,如Oracle或者MySql。我们习惯于连接关系型数据库的时候采用一些连接池如c3p0,在传统的业务开发或者数据量不是很大的时候,是没有问题的,但是在大数据量的情况,这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作者:孙金城摘要:本文为 Flink 生产环境应用中的疑问剖析,Flink 无法实时写入 MySQL 是初学者常见问题之一,由社区同学罗鹏程提出,Apache Flink PMC 孙金城(金竹)老师分享该问题的解决方案及分析思路。主要分为以下四部分:问题描述解决思路原因剖析举一反三Tips:更多生产环境问题交流及反馈请订阅 Flink 中文邮件列表~问题描述Flink 1.10 使用 flink-            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            要想Flink实现ExactlyOnce需要Source能够记录偏移量,Sink支持开启事务一、Source1、使用KafkaSource需要调用addSource方法,传入一个FlinkKafkaConsumer的实例2、FlinkKafkaConsumer类实现了FlinkKafkaConsumerBase,点到FlinkKafkaConsumerBase里面我们看到他有一个成员变量,这个成员            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            RFC - 24: Hoodie Flink Writer Proposal在Hudi 0.7.0版本中支持了Flink写Hudi的第一个版本,第一个版本中存在一些瓶颈,该RFC由阿里Blink团队的Danny提出,以解决第一个版本中的一些瓶颈,大部分代码已经合入master主干分支。1. 现有架构现有Flink写Hudi架构如下现有的架构存在如下瓶颈
InstantGeneratorOperat            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言之前其实在 《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Sink ? 文章中其实已经写了点将数据写入到 MySQL,但是一些配置化的东西当时是写死的,不能够通用,最近知识星球里有朋友叫我: 写个从 kafka 中读取数据,经过 Flink 做个预聚合,然后创建数据库连接池将数据批量写入到 mysql 的例子。       于是才有了这篇文章,更多提问和想要我写的文章可以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.背景介绍Flink 是一个流处理框架,用于实时数据处理和分析。它是一个开源项目,由阿帕奇基金会支持和维护。Flink 的设计目标是提供一个高性能、可扩展、可靠的流处理平台,用于处理大规模、实时数据。Flink 支持各种数据源和接口,如 Kafka、HDFS、TCP 流等,并可以将处理结果输出到各种数据接收器,如 HDFS、Elasticsearch、Kafka 等。Flink 的核心组件包括:            
                
         
            
            
            
            Kudu 是现在比较火的一款存储引擎,集HDFS的顺序读和HBase的随机读于一身,非常适合物流网场景,刚刚到达的数据就马上要被终端用户使用访问到,未来还要做大规模的数据分析。kudu 适合的场景(以下内容来自网络):1. 适用于那些既有随机访问,也有批量数据扫描的复合场景
2. CPU密集型的场景
3. 使用了高性能的存储设备,包括使用更多的内存
4. 要求支持数据更新,避免数据反复迁移的场景
            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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 准备你需要将这两个依赖添加到 pom.xml 中<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>5.1.34</version>
</depe            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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