前言前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector。其中包括了 Source 和 Sink 的，后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink。那么今天要做的事情是啥呢？就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector，我们今天就用他来做 Sink，将 Kafka 中的数据经过 Flink 处理后然后存
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2024-01-17 11:36:56
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Flink数据下沉到Elasticsearch示例简介 当初做课程设计的时候，找到的flink接入elasticsearch的文章除了flink的文档示例之外版本都挺老的，所以自己按照flink的文档把原来的改造了一下。现在再更新最新版本，然后做一下整理。 最新版本flink1.12，scala2.12.7，elasticsearch7.10.1，kibana7.10.1。flink1.10更
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2024-03-07 13:06:48
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前言前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector。1、Flink（六）—— Data Source 介绍2、Flink（八）—— Data Sink 介绍其中包括了 Source 和 Sink 的，后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink。那么今天要做的事情是啥呢？就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Con
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2024-05-04 18:41:08
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Elasticsearch Elasticsearch 作为分布式搜索分析引擎，在大数据应用中有非常多的场景。Flink 提供的 Elasticsearch的SQL连接器只能作为TableSink，可以将表数据写入Elasticsearch的索引（index）。 Elasticsearch 连接器的使用与 JDBC 连接器非常相似，写入数据的模式同样是由创建表的 DDL 中是否有主键定义决定的。引
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2023-09-30 21:55:39
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本文基于Flink 1.8 和ES 6.2.4 总结Flink写入Elasticsearch的问题点。在使用ElasticsearchSink时，需要注意以下几点:ElasticsearchSink内部使用RestHighLevelClient(ES>=6.x)或TransportClient(ES<6.x)与Elasticsearch集群进行通信。ElasticsearchSink内
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2023-12-14 14:59:41
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最近群里有小伙伴有说到自己的日志存储路径先是从客户端到Kafka，再通过消费kafka到ElasticSearch。现在要将ES换成Loki面临需要同时支持Kafka和Loki插件的工具。小白查了下当前市面上满足需求且足够可靠的工具分别为Fluentd、Logstash以及Vector。FluentdCNCF已毕业的云原生日志采集客户端。与kubernetes结合比较精密，插件丰富且有大厂背书。不
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2024-04-20 11:31:48
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最近在从事实时方面的工作，主要涉及到数据处理、加工及可视化，在采坑的过程中总结出一套比较简单的实时计算方案，供大家参考。主要涉及到几个组件，kafka，flink，redis，druid和es。相信大家对以上几个组件都比较熟悉了，这里就不细说了。我们从一个简单的需求，来说明各个组件是怎么协作的。 假如现在我们有一个电商平台，每天访问
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2024-06-20 09:02:17
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目前事件归并分为两种，一种为实时的归并，即基于Kafka内的数据进行归并和事件生成；一种是周期性的归并，即基于Hive中的数据进行数据的归并和事件生成。基于SQL归并时Spark Streaming支持的输入/输出数据如下：数据类型Flink支持情况Kafka 需要定义schema HDFS(parquet/csv/textfile) &
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2024-07-19 14:14:52
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背景平台任务主要分3种: flink实时任务, spark任务,还有java任务,spark、flink 我们是运行在yarn 上, 日常排错我们通过查看yarn logs来定位, 但是会对日志存储设置一定的保留时间, 为了后续更好排查问题,希望能够将spark、flink、java任务都收集起来存储到ES中,提供统一查询服务给用户. 这是设计的动机.针对这个想法,主要要解决几个问题?Flink、
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2024-04-30 14:43:01
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</dependency>使用的是 0.3 这个版本，该版本就包含上述3方CH jdbc包<!-- CH JDBC版本推荐使用 0.3, 0.4的版本是要 JDK 17 -->
<clickhouse-jdbc.version>0.3.2-patch11</clickhouse-jdbc.version>## 自定义Source
测试表映射实体
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2024-07-22 16:28:13
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1. 产品的架构是数据采集到 kafka，由 flink 读取，送入ES2. 这个过程中，涉及： kafka分区数，flink并行度，ES 分区数和副本3. kafka 分区数决定了后面 flink 的并行度，最好是 kafka 的分区数和 flink 的并行度一致，flink的并行度最好和ES的分片数相等，这样能并行写入；4. 写入 ES 时，需要先决定是按天建立索引还是按月建立索引，我一般是跨
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2023-10-08 06:59:49
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Influxdb Java客户端Influxdb 的Docker版本目前最高是1.8.3. 官方最高版本是2.0.Note: We recommend using the new client libraries on this page to leverage the new read (via Flux) and write APIs and prepare for conversion to
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2023-05-25 15:05:18
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Flink + ClickHouse，实现海量数据查询处理就是这么快！
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Ocea
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2023-09-15 14:21:03
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罗列Flink基础相关的题。1：请介绍一下 Flink。考察我们队 Flink 整体的掌握情况，我们应该从以下几个基本的概念入手。Flink 是大数据领域的分布式实时和离线计算引擎，其程序的基础构建模块是流（Streams）和转换（Transformations），每一个数据流起始于一个或多个 Source，并终止于一个或多个 Sink。数据流类似于有向无环图（DAG）。Fli
flink学习总结1.Flink是什么？ Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于处理无界和有界数据流的状态计算。 2.为什么选择Flink？ 1.流数据更加真实的反映了我们的生活方式。 2.传统的数据架构是基于有限的数据集 3.Flink 可以做到 低延迟，高吞吐，结果的准确性和良好的容错性 3.Flink的主要特点： 1.事件驱动 2.基于流的
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2024-03-25 22:19:59
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我们都知道Flink在流式处理上性能强大，且很好地支持ExactlyOnce语义；且这也是Flink核心的技术点，所以成为面试官喜欢追问的一个话题：Flink恰巧语义一次消费，怎么保证？ 在这个思维导图进行了详细的描述及说明。欢迎阅读及下载超全干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对上述思维导图中也进行了详细地描述：Flink_思维导图（干货）.xm
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2024-04-29 12:17:14
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1.概述在流数据应用场景中，往往会通过Flink消费Kafka中的数据，然后将这些数据进行结构化到HDFS上，再通过Hive加载这些文件供后续业务分析。今天笔者为大家分析如何使用Flink消费Kafka的数据后，将消费后的数据结构化到Hive数据仓库中。2.内容Hive能够识别很多类型的文件，其中包含Parquet文件格式。因此，我们只需要将Flink消费Kafka后的数据以Parquet文件格式
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2024-03-18 20:01:25
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摘要：MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。华为云社区《【云小课】EI第47课 MRS离线数据分析-通过Flink作业处理OBS数据》，作者：Hello EI 。MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。Fl
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2024-04-30 16:36:31
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Flink对接OBS方案 有两种方案可供选择仿distributehdfs方案：逻辑简单代码量少，约束少，强约束2.Truncate接口有一个强约束：并行文件桶才支持，对象桶不支持（obs方面在大数据场景下主推并行文件桶，不再推对象桶） 仿s3方案：逻辑复杂且可能有约束和场景限制 仿distributehdfs方案 （1）DLI同事要判断一下风险点StreamingFileSink：OBS内部已经
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2024-05-24 07:43:52
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一. 启动kafka生产者造数据二. 使用Flink connector kafka 映射kafka topic三. 使用 hudi connector 创建hudi表四. 将kafka表的数据写入到hudi表中五. 查询hudi表数据六. 在kafka的producer的发送数据,然后在客户端进行hudi表数据查询,发现数据都过来了.七. 在FlinkSQL客户端直接进行表关联7.1 启动kaf
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2023-09-25 03:12:40
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