1. 自定义Sink写入hbase?使用的是原生的hbase客户端,可以自己控制每多少条记录刷新一次。遇到了几个坑导致数据写不到hbase里边去:集群hbase版本和客户端版本不一致(版本1和版本2相互之间会有冲突)Jar包冲突例如protobuf-java版本冲突,常见的是两个关键错误,java.io.IOException: java.lang.reflect.InvocationTarget
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2023-09-06 18:18:25
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# Flink 入 HBase 教程
在大数据领域,Apache Flink 和 HBase 是两款非常常用的工具。Flink 用于大规模的数据流处理,而 HBase 是一个分布式的、可扩展的 NoSQL 数据库。将这二者结合,可以实现实时数据的存储和分析。本文将带你一步步实现 Flink 和 HBase 的集成。
## 流程概述
以下是将 Flink 数据写入 HBase 的大致步骤:
Flink 大批量数据入 HBase
## 引言
Apache Flink 是一个流式处理和批量数据处理引擎,具有高性能、可伸缩性和容错性。HBase 是一个分布式、可扩展、可靠的 NoSQL 数据库,适用于存储大规模结构化数据。在实际应用中,我们经常需要将大批量的数据从 Flink 写入 HBase,本文将介绍如何使用 Flink 将大批量数据入库到 HBase 中,并附带代码示例。
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原创
2023-09-26 06:16:10
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前言最近的工作主要是在向实时计算平台方向迁移,之前的实时计算任务都是用Flink DataStream API开发的,对于DBA或者分析人员来说,可能开发代码能难度太大,所以我们打算把API封装好做成Flink SQL对外提供服务。那么其中就要涉及到一些是社区不提供的某些功能,比如与业务紧密结合的自定义函数,比如一些Source和Sink的连接器。下面我就给大家讲一讲 如何基于Flink1.11.
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2023-08-09 10:04:26
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Hbase是一个分布式的、面向列的开源数据库,是hadoop项目的子项目,不同于一般的数据库,是一个适合非机构化数据结构存储的数据库,是一个基于列而不是行的模式。在hadoop生态圈的角色是实时、分布式、高维数据的数据存储。一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、 实时读写的分布式数据库。在HBase中上面的表格只是一行数据。 &
1. 处理流程:通过flink 从kafka 中获取到数据, 然后在sink 到hbase 中
数据结构
{"address":"深圳","age":20,"createTime":"2021-12-08 22:30","id":1,"name":"hdfs"}2.Hbase 建表hbase(main):002:0> create 'wudluser','cf', { NUMREGIONS
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2023-09-20 16:27:45
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# Flink 入Redis
## 简介
在本文中,我将向你介绍如何在 Flink 中将数据写入 Redis。首先,我会给你展示整个流程的步骤,并使用表格呈现出来。接下来,我会逐步指导你完成每一步所需的操作,并提供相应的代码和注释。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤 1 | 创建 Flink 环境并添加相关依赖 |
| 步骤 2 | 定义数据源
原创
2023-10-06 06:52:34
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我们在做实时数据开发的时候,通常要用spark、flink去消费kafka的数据,拿到数据流后会和外部数据库(Hbase、MySQL等)进行维表关联来把数据流打宽。当然了,有些外部数据库不只是存储维度数据,也会有很多事实数据,并且这些数据更新频繁,数据量巨大,但是我们的Flink流也会去实时的join这些巨大的事实表,这就需要选择一个合适的外部数据库作为支持,这个外部数据库一定要满足
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2023-07-18 13:17:19
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1.如果是csa(Cloudera Streaming Analytics)版本的高版本Hbase可以参考Cloudera官方例子,通过引入官方提供的flink-hbase来实现<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-hbase_2.11&l
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2023-06-13 18:19:54
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一、Flink CDC 2.2 概览经过3个多月的紧张开发,在社区开发者们的共同努力下,Flink CDC 2.2 版本正式发布了:Release Release-2.2.0 · ververica/flink-cdc-connectors · GitHub2.2 版本共有 34 位社区贡献者参与贡献,累计贡献了 110+ commits。一图胜千言,本文通过下图带你一分钟快速了解 Flink C
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2023-09-20 16:32:41
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手把手教你如何写一个FLink Connecter(一)--sink connector篇前言flink sql目前逐渐被各大公司采用用于做实时数据。相比较代码coding的形式。使用flink sql更加的直观,开发成本更加低廉。目前flink sql中最重要的连接器也支持了各个大型的生态组建。如:Kafka,DynamoDB,Firehose,Kinesis,JDBC,Elasticsearc
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2023-08-04 16:45:36
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1.概述Flink提供了三个模块来对集群进行安全验证,分别是HadoopModule、JaasModule、ZooKeeperModule。安全认证相关参数对应的类SecurityOptions。HadoopModule用来对使用UserGroupInformation进行身份验证的框架(kudu、hbase同步框架、hdfs等)进行认证配置。 JaasModule用来对使用JaasConfig进
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2023-09-04 13:32:22
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背景接入Kafka实时数据经过数据处理写入HBase,后续会应用于类似变量系统以及实时日志中,对于变量系统这类中间需要做实时缓存宽表可能使用HBase连接极其频繁,所以是使用客户端还是Sink的方式就看实际情况而定,具体数据处理后的落库Sink还是比较方便的;摘要关键字Flink,Sink,HBase,数据处理,数据流转设计使用的是Max Well数据源,将业务数据接入Kafka,Flink-So
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2023-07-06 21:30:59
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前提概要:之前我们已经实现了动态分流,即通过TableProcessFunction1类把维度数据和事实数据进行了分流处理,接下来就是把数据写入Hbase表和Kafka主题表中:hbaseDS.addSink(new DimSink());
kafkaDS.addSink(kafkaSink);此时的动态分流后的2种数据类型大致为:在代码注释种我已经详尽地介绍了输出数据的情况和代码逻辑,接下来我
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2023-09-14 20:46:13
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1. 异常突起 HBase集群的某一个RegionServer的CPU使用率突然飙升到百分之百,单独重启该RegionServer之后,CPU的负载依旧会逐渐攀上顶峰。多次重启集群之后,CPU满载的现象依然会复现,且会持续居高不下,慢慢地该RegionServer就会宕掉,慢慢地HBase集群就完犊子了。2. 异常之上的现象 CDH监控页面来看,除CPU之外的几乎所有核心指标都是正常的,磁盘和网络
首先,此篇文章原版是大神zhisheng写的,我只是学习zhisheng并且做一个记录自己总结一下,水平一般Flink是如何管理内存的 大多数的对象都是存储到内存中,而flink有着自己独特的管理内存的方式Flink 将对象序列化为固定数量的预先分配的内存段,⽽不是直接把对象放在堆内存上。它的 DBMS ⻛格的排序和连接算法尽可能多地对这个⼆进制数据进⾏操作,以此将序列化和反序列化开销降到最低。如
分布式缓存熟悉 Hadoop 的你应该知道,分布式缓存最初的思想诞生于 Hadoop 框架,Hadoop 会将一些数据或者文件缓存在 HDFS 上,在分布式环境中让所有的计算节点调用同一个配置文件。在 Flink 中,Flink 框架开发者们同样将这个特性进行了实现。Flink 提供的分布式缓存类型 Hadoop,目的是为了在分布式环境中让每一个 TaskManager 节点保存一份相同的数据或者
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2023-07-11 17:32:22
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Standalone Cluster HA前面我们配置的 Standalone 集群实际上只有一个 JobManager,此时是存在单点故障的,所以官方提供了 Standalone Cluster HA 模式来实现集群高可用。1. 前置条件在 Standalone Cluster HA 模式下,集群可以由多个 JobManager,但只有一个处于 active 状态,其余的则处于备用状态,Flin
前言好久没有更新 “好” 文章了,内心很过意不去,怎么变的这么懒了,哈哈哈哈哈正好,最近数据湖的概念火的一塌糊涂,特别是 Hudi , 与 Flink 的结合越来越好,可以说 Flink + Hudi 就是未来的趋势,这不,我就来简单讲讲,给 “小白”当个引路人,让知识传播给大家,毕竟我也是从小白看着别人的文章过来的Hudi概述Apache Hudi (简称:Hudi) 使得您能在hadoop兼容
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2023-08-18 17:02:10
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1、插入HBase表传统方法具有什么问题? 我们先看下 HBase 的写流程: 因为HBase会block写入,频繁进行flush、split、compact等大量IO操作,这样对HBase节点的稳定性也会造成一定的影响,例如GC时间过长,响应变慢,导致节点超时退出,并引起一系列连锁反应,而HBase支持BulkLoad的写入方式,它是利用HBase数据按照特定格式存储在HDFS内这一原理,直接利