# 如何实现hbaseSink
## 整体流程
通过Apache Flink将数据写入HBase，需要先创建一个HBaseSinkFunction，然后在Flink程序中使用这个SinkFunction将数据写入HBase。
以下是整个过程的步骤：
```mermaid
erDiagram
HBaseSinkFunction --> Flink程序
```
## 具体步骤
1.
原创
2024-02-23 05:38:43
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# 使用Flume的HBase Sink插件将数据写入HBase
Apache Flume是一个分布式、可靠、高可用的日志收集、聚合和传输系统。它支持多种数据源和目的地，包括HDFS、Kafka、Elasticsearch等。在日常工作中，我们经常需要将数据写入HBase进行持久化存储和分析。本文将介绍如何使用Flume的HBase Sink插件将数据写入HBase，并提供相应的代码示例和序列图
原创
2024-04-25 06:09:52
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背景说明 我们都知道自定义source是可以自定义并行度的，数据读写有几个并行度就意味着有几个分区。那么怎么控制我想要的数据流入到指定分区呢？flink1.12官方文档给我们提供了一下几种方式，接下来我们分别进行讨论。partitionCustom分区器 按照官方的原话翻译过来就是使用一个用户自定义的分区策略为每一个元素分配一个目标task。这里的的分区策略官方提到了两种：第一个是下标，第二个是字
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2024-02-04 16:26:53
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1、当一个客户端对Hbase进行大量操作时，我对这个表进行count时，发现到2000多万行时，Hbase 报 java.io.IOException:Could not seekStoreFileScanner，
……
Caused by: java.io.IOException: Could notobtain block
…… 网上资料说修改 hadoo
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2023-05-19 16:40:33
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# 如何验证 HBaseSink
HBaseSink 是指在 Apache HBase 中的数据插入组件，通常用于将数据从 Kafka 或其他流处理框架实时写入 HBase。本文将详细介绍如何验证 HBaseSink 的工作性能和准确性，包括测试环境的配置、验证方法和示例代码。同时，还将结合可视化图表帮助理解整个流程。
## 1. 什么是 HBase Sink？
HBase 是一个开源的、分
原创
2024-08-25 07:28:48
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Flume参数配置详解source 采集日志数据，将采集到的日志数据传输给channelchannel 一个队列，存储source传递过来的数据sink 从channel中获取数据，将数据输出到目标位置（HDFS、HBase、Source）Event 传输数据的单元，Flume中采集数据并传输的最小单位Flume数据的传输过程SourcesFlume 中常用的 Source 有NetCat，Avr
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2023-10-15 13:16:21
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分布式系统 hbase
引言：在HBase的架构设计中，为了降低写入数据的延迟，将每个写请求分为了两个阶段，第一阶段是接收写请求并将数据写入内存，第二阶段是在后台批量地将数据刷写到磁盘。由此将内存的告诉随机写与磁盘的高速顺序写结合起来，已达到较低写入时延的目的。 基本原理：在hbase系统中，regionserver会不断接收到写请求，并将数
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2023-07-06 17:14:17
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Flink ProcessFunction介绍及KeyedProcessFunction实例1. ProcessFunction简介2. KeyedProcessFunction简单使用2.1. [Java版本](https://github.com/fanjianhai/flink_project_maven_repository.git)2.2. [Scala版本](https://gith
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2024-01-31 00:57:56
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1：搭建Flintk所需的组件：这些组件是：JobManager、ResourceManager、TaskManager和Dispatcher。 （JVM）JobManager：作为主进程（masterprocess) , JobManager控制着单个应用程序的执行。换句话说，每个应用都由一个不同的JobManager掌控。（JobManager还要负责所有需要集中协调的操作，如创建检查点，建立
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2024-04-25 16:06:45
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一、背景说明在Flink中可以使用Window join或者Interval Join实现双流join，不过使用join只能实现内连接，如果要实现左右连接或者外连接，则可以通过connect算子来实现。现有订单数据及支付数据如下方说明，基于数据时间实现订单及支付数据的关联，超时或者缺失则由侧输出流输出//OrderLog.csv 订单数据，首列为订单id，付款成功则类型为pay（第二列），且生成支
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2023-11-19 07:28:12
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JobManager 高可用(HA)jobManager协调每个flink任务部署。它负责调度和资源管理。默认情况下，每个flink集群只有一个JobManager，这将导致一个单点故障(SPOF)：如果JobManager挂了，则不能提交新的任务，并且运行中的程序也会失败。使用JobManager HA，集群可以从JobManager故障中恢复，从而避免SPOF 。 用户在standalone或
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2024-05-21 18:44:04
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一、yarnyarn框架yarn工作机制yarn生产环境核参数配置二、Flink部署模式flink主要有三种部署模式：会话模式（Session Mode）单作业模式（Per-Job Mode）应用模式（Application Mode）会话模式（Session Mode）首先需要启动一个集群，建立并保持一个会话，在这个会话中通过客户端提交作业。优势：只需要一个集群，所有作业提交之后都进集群处理，集
原创
2023-02-28 19:38:58
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Flink的下载地址Flink的部署StandAlone模式Flink on yarn模式Session-ClusterPer-Job-Cluster部署注意点在Flink 的下载界面我们可以看到大致有两种Flink的下载版本,俩者的区别就是一种是有hadoop支持的版本，如果需要和Hadoop来进行交互的化，就需要下载此版本上述只是针对于较低版本的Flink我们可以看到..
原创
2022-03-23 10:21:20
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大数据跟我学系列文章006-轻松通关 Flink——06.Flink 进阶篇 模块二：进阶篇 第07讲：Flink 常见核心概念分析 第08讲：Flink 窗口、时间和水印 第09讲：Flink 状态与容错 第10讲：Flink Side OutPut 分流 第11讲：Flink CEP 复杂事件处理 第12讲：Flink 常用的 Source 和 Connector 模块三：生产实践篇 第1
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2024-02-23 15:43:52
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一、Transformations 分类Flink 的 Transformations 操作主要用于将一个和多个 DataStream 按需转换成新的 DataStream。它主要分为以下三类：DataStream Transformations：进行数据流相关转换操作；Physical partitioning：物理分区。Flink 提供的底层 API ，允许用户定义数据的分区规则；Task c
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2024-04-08 13:10:23
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文章目录1、Flink 简介1.1 Flink 的引入测试环境：1.2 什么是Flink1.3 Flink 流处理特性1.4 Flink 基石1.5 批处理与流处理2、Flink 架构体系2.1 Flink 中的重要角⾊JobManager 处理器：TaskManager 处理器：2.2 无界数据流与有界数据流无界数据流：有界数据流：2.3 Flink 数据流编程模型2.4 Libraries
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2024-05-20 13:25:10
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一、Flink 简介 Flink是一个分布式的流处理框架，它能够对有界和无界的数据流进行高效的处理。Flink的核心是流处理，当然它也支持批处理，Flink将批处理看成为流处理的一种特殊情况，即数据流也是有明确界限的。这和Spark Streaming是思想是相反的，Spark Streaming的核心是批处理，它将流处理看成批处理的一种特殊情况，即把数据流进行极小粒度的拆分，拆分为多个微批处理。
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2024-02-22 14:28:50
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一、Table API&SQL的算子操作 1.1、初始化查询下面的示例显示如何在已注册和内联的表上指定SQL查询。val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)
// read a DataSt
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2024-05-22 10:46:41
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这篇文档简要的描述了Flink怎么样调度作业和Flink在JobManager中如何表述和跟踪作业。Scheduling 调度Flink中的执行资源是通过任务执行槽来确定的。每个TaskManager有一个或者多个任务执行槽，每个可以运行一个并行任务的流水线。每个流水线包含多个连续的任务，像N次的MapFunction的并行实例跟一个ReduceFunction的n次并行实例。注意Fl
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2024-07-17 16:46:34
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本文是《Flink处理函数实战》系列的第三篇，内容是学习以下两个窗口相关的处理函数：ProcessAllWindowFunction：处理每个窗口内的所有元素；ProcessWindowFunction：处理指定key的每个窗口内的所有元素；前文链接《深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)》《Flink处理函数实战之一：ProcessFunction类》《Flin
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2024-08-26 20:46:55
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