## Flink读取Redis的实现流程
本文将介绍如何使用Flink读取Redis的步骤和相应的代码示例。下面是实现该过程的详细步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入Flink和Redis的相关依赖库 |
| 2 | 创建Flink流处理环境 |
| 3 | 创建Redis连接配置 |
| 4 | 创建Redis数据源，并指定读取的key |
| 5 |
原创
2023-08-26 05:21:42
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# FLINK 读取 Redis
## 简介
在大数据处理领域，Apache Flink 是一个流式处理引擎，它可以处理实时数据流以及批处理任务。Flink 提供了丰富的功能，包括流式数据处理、事件时间处理、窗口计算、状态管理等。与其他处理引擎相比，Flink 提供了更高的吞吐量和更低的延迟。
Redis 是一个内存数据库，用于缓存和存储数据。它支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和
原创
2023-08-13 17:56:31
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0、前言 最近有个需求，需要使用flinksql读写redis，由于官网上并没有redis的connector，在网上找了很久，开源的几个connector又没法满足要求，所有这里就自己动手实现了一个。已经适配了各个版本的flink，从flink1.12到flink1.15。 简单介绍一下功能吧：将redis作为流表时支持BLPOP、BRPOP、LPOP、RPOP、SPOP等命令；使用lua脚
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2023-06-30 13:11:52
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# 使用 Apache Flink 批量读取 Redis 数据
## 引言
Apache Flink 是一个流处理引擎，但它也能处理批处理。Redis 是一个开源的、内存中的数据结构存储，广泛用于缓存和实时数据处理。在某些场景下，我们可能需要将 Redis 中的数据批量读取并处理。本文将介绍如何使用 Apache Flink 批量读取 Redis 数据，包括必要的代码示例，以及相应的状态图和行
# 使用 Flink 实现实时读取 Redis 数据
在现代大数据处理场景中，Apache Flink 是一个非常流行的流处理框架，而 Redis 作为一种高性能的内存数据库，通常用于存储实时数据。本文将教你如何使用 Flink 从 Redis 实时读取数据。我们将从整个流程开始，然后详细介绍每一个步骤的实现。
## 整体流程
以下是实现 Flink 实时读取 Redis 数据的步骤概览：
文章目录背景实例讲解引入pom构造数据源构造redis配置实现RedisMapper动态生成key 背景redis作为一个高吞吐的存储系统，在生产中有着广泛的应用，今天我们主要讲一下如何将流式数据写入redis，以及遇到的一些问题 解决。官方并没有提供写入redis的connector，所以我们采用apache的另一个项目bahir-flink [1]中提供的连接器来实现。实例讲解引入pom&l
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2024-02-22 12:45:18
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Checkpoint 状态管理 读取Kafka并写入Redis（实现exactly once）一、前言二、设置Checkpoint1 开启checkpoint2 配置不删除checkpoint文件3 配置Checkpoint超时时间4 配置Checkpoint间歇时间三、状态的使用1 定义状态描述2 状态的查询和修改2.1 ValueState2.2 MapState2.3 ListState2
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2023-07-13 14:43:58
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flinksql-connector-redis介绍flinksql-connector-redis是在flinksql中使用redis的connector包。将redis作为流表时支持BLPOP、BRPOP、LPOP、RPOP、SPOP等命令；使用lua脚本封装的批量弹出提高消费性能将redis作为维表时支持GET、HGET等命令；支持lookup缓存将redis作为sink表时支持LPUSH、
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2024-02-09 06:29:42
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Flink异步IO源码简析。 使用Redisson框架封装的异步请求API。 对key进行异步累计递增计数和计算业务值并保存在Redis中。 Lua脚本和事务API。FLINK v2-异步IO的设计与实现Flink使用异步IO访问外部数据AsyncRedisJob代码AsyncFunction AsyncFunction是一个异步算子接口，本身继承Function和Serializable。 a
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2023-07-31 17:11:11
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目录0. 相关文章链接1. 开发目的2. 核心代码2.1. 异步IO工具类 AsyncJoinDimUtil2.1.1. 方法属性说明2.1.2. 具体实现2.2. 关联接口 AsyncJoinFunction2.2.1. 方法属性说明2.2.2. 具体实现2.3. 线程池工具类 ThreadPoolUtil2.3.1. 方法属性说明2.3.2. 具体实现3. 具体使用3.1.
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2024-01-03 15:16:38
188阅读
概念理解 流计算系统中经常需要与外部系统进行交互，比如需要查询外部数据库以关联上用户的额外信息。通常，我们的实现方式是向数据库发送用户a的查询请求(例如在MapFunction中)，然后等待结果返回，在这之前，我们无法发送用户b的查询请求。这是一种同步访问的模式，如下图左边所示。图中棕色的长条表示等待时间，可以发现网络等待时间极大地阻碍了吞吐和延迟。为了解决同步访问的问题，异步模式可以并发地处理多
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2023-10-08 08:59:12
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由于存在dim层中的维度表数据是在Hbase中，查询关联时一般是一行一行的读取如select * from t where v=v1 and v=v2;而Hbase读取一条数据大概时间在10ms左右。因此Hbase的读数据速度就不能满足时效性要求，上游kafka数据发送过多而下游处理时间不够导致flink反压机制触发，任务处于亚健康状态。时间长了上游就会阻塞，flink1.5之前是通过TCP的反压
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2023-10-08 08:58:58
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概述1.11版本最重要的特性Hive Streaming在之前的博客，包括Flink中文社区的微信公众号上，都和大家聊过不少次了。那么除此之外，还有什么特性值得大家关注呢？
CDC数据的解析：可以解析canal、debezium推到kafka中的binlog；如果在binlog中是个DELETE的操作，那么会自动解析成撤回流，将之前那条下发过的数据撤回；美中不足的是，只支持读，不支持写，这也
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2023-11-26 16:01:20
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前言 上述讲到，成功将一个文件里的内容使用SQL进行了一解析（快速入门Flink SQL —— 介绍及入门）本篇文章主要会跟大家分享如何连接kafka，MySQL，作为输入流和数出的操作。一、将kafka作为输入流 &nb
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2023-10-05 16:30:08
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前言 本文是结合Flink官网，个人理解所得，若是有误欢迎留言指出，谢谢！文中图皆来自官网（链接[1]）。 本文将随着下面这个问题展开，针对该问题更为生动的解释可以参见金竹老师的分享（链接[2]）。 SQL适合流计算场景吗？ 对于流计算，每一条数据的到来都会触发一次查询产生一个结果，并发射出去。我们发现对于相同的数据源，使用相同的SQL查询时，批、流的结果是相同的，即在不同模式下，SQL的
org.apache.iceberg.flink.data.FlinkParquetReaders.StringReader.readorg.apache.iceberg.parquet.ParquetValueReaders.StructReader.rea
原创
2022-10-28 11:38:00
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## 使用Flink读取Hadoop文件
在大数据处理中，Flink是一个流处理引擎，而Hadoop是一个分布式存储和计算框架。将两者结合可以实现更加复杂和强大的数据处理任务。本文将介绍如何使用Flink读取Hadoop文件，并给出相应的代码示例。
### 什么是Flink和Hadoop？
- Flink：Apache Flink是一个流处理引擎，支持在内存中执行计算，可以实现低延迟和高吞吐
原创
2024-06-20 06:13:32
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在这篇博文中，我将详细介绍如何使用 Apache Flink 批量读取 HBase 数据的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用等方面的内容，助你快速上手这一技术。
## 环境准备
为了确保顺利进行，首先需要准备合适的软硬件环境：
### 软硬件要求
- **硬件要求**：
- CPU：至少 4 核
- 内存：16 GB 以上
- 硬盘：SSD 推荐
类型1.Main data file:主数据文件，有且只有一个。（.mdf）2.Next data file:次数据文件，0~n个。 (.ndf)3.Log data file:日志文件 1~n个 (.ldf)空间分配原则先分配后使用的原则多余的空间、未使用的空间通过压缩数据文件（包括日志文件）来释放出来读写机制1.对于数据文件，如果同时存在次文件，数据库采用比例填充的读写机制，即同时向多个数据文
通过本文，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 PVUV，并写入 MySQL 的作业设置调优参数，观察对作业的影响SqlSubmit 的实现笔者一开始是想用 SQL Client 来贯穿整个演示环节，但可惜 1.9 版本 SQL
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2023-09-04 19:16:11
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