Flink的task operator之间肯定会涉及到数据的流传，基本就是requestPartition --> netty --> InputGetway。今天主要分析的就时前一部分operator将数据处理完之后的步骤。1.数据在operator中处理数据在operator中进行处理后，我们经常会调用out.collect(...)，这类方法将数据发送到下游，而这个方法，会将数据
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2024-03-18 10:46:50
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简介Flink CDC： 解决了传统数据库实时同步的痛点， 该技术抛弃了其他第三方组件（例如Kafka等），能够实时读取Mysql master节点全量和增量数据，能够捕获所有数据的变化，同时它完全与业务解耦，运维也及其简单。具体介绍请参考：flink-cdc-connectors。Apache Doris：它是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时
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2024-04-29 17:26:02
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我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎？当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。自从Apachespark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。不过因为好奇，我花费了数个星期在尝试了解flink。一开始仔细看了flink的几个
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2024-04-25 16:08:45
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前面文章我们已经知道 Flink 是什么东西了，安装好 Flink 后，我们再来看下安装路径下的配置文件吧。
安装目录下主要有 flink-conf.yaml 配置、日志的配置文件、zk 配置、Flink SQL Client 配置。
flink-conf.yaml
基础配置
# jobManager 的IP地址
jobmanager.rpc.address: localhost
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2024-06-07 22:12:46
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### 解决方案：使用Flink写Hive小文件
在实际的数据处理过程中，我们常常会遇到将大量的数据写入Hive表中的需求。然而，由于Hive本身的设计特性，会导致在写入小文件时性能较低，这可能会造成查询效率低下。为了解决这一问题，可以借助Flink来处理数据，并将结果写入Hive表中，从而避免生成大量小文件。
#### Flink写Hive小文件的基本原理：
1. 使用Flink进行数据处
原创
2024-02-18 05:52:56
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文章目录（1）方式一 writeAsText（2）方式二 StreamingFileSink 有时候，我们需要将我们Flink程序的计算结果输出到文件中（本地文件/HDFS）文件 Flink程序本身便支持这种操作（1）方式一 writeAsText核心语法：dataStreamSource.writeAsText("本地/HDFS的path（必填参数）",覆盖类型（选填参数）).setPa
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2024-01-17 06:26:37
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Flink落地结果的几种方式1.将处理结果落地到指定文件中2.将数据写入实时存储组件(kafka,datahub)3.自定义sink(JDBCSink) 1.将处理结果落地到指定文件中我们在实际大数据处理中，一般不会选择将结果落地到某个文件中，但是呢，基本所有的结果其实又都是落地在文件中的。比如mysql底层存储不也是一个.data文件么~/**
* 1.将flink处理后的数据输出到指定文
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2024-02-19 00:27:41
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光看字面意思，大家脑海里应该浮现整个流程了吧，跟老师上课意义一样，先看，在学，再理解，因此，本章内容也套用这个流程，一起来看下吧~
python默认是以只读模式打开文件。如果想要写入内容，在打开文件的时候需要指定打开模式为写入：f = open('output.txt', 'w')
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2023-07-03 12:52:22
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1、WaterMark，翻译成水印或水位线，水印翻译更抽象，水位线翻译接地气。watermark是用于处理乱序事件的，通常用watermark机制结合window来实现。
流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络、背压等原因，导致乱序的产生（out-of-
才入门，很菜，基本原理搞不清楚。但是误打误撞解决了问题，把我的解决方法放在这里帮助下可能需要的人。我在IDEA上使用Scala语言编写Flink的WordCount代码，并尝试将结果写入hdfs时出现了报错。以下是部分报错信息，完整的可以看后面。Caused by: java.io.IOException: Cannot instantiate file system for URI: hdfs:
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2024-03-29 13:54:17
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我对处理大型文件和有关内存的约束的经验很少。请注意，我使用Java作为编程语言。我必须找到文件大小为15GB的记录，然后将结果写入另一个文件。基本上，这是一个搜索范围功能的实现。我的目标是将我范围内的记录写到结果文件中，并用新行分隔。那就是每个记录应该放在单独的行上。此类查询的数量约为400-1000。因此，每个查询将导致写入许多位于其范围内的记录。那么以下哪个是更快的方法？1-一旦开始获取查询范
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2023-07-17 12:49:12
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业务：首先使用flink从kafka中获取消息，这个消息对应着一个关于直播间的具体信息，当然过来的是一个JSON；之后对数据进行流式处理，存入clickhouse；最后通过kafka将数据更新的情况传递给下游服务。main方法：流式处理直接用main启动，自己就跟那儿跑，但是遇到报错会停止；并行度这块儿可以按需设置；execute方法必须执行，不写运行不了。public static void m
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2024-03-20 14:12:21
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# 用Java编写Flink的依赖文件
Apache Flink是一个强大的流处理框架，广泛应用于实时数据处理。要使用Flink，我们需要配置项目的依赖文件，以确保能得到正确的库和支持。本文将介绍如何为Java项目编写Flink的依赖文件，并提供一些代码示例。
## 1. 创建Maven项目
我们首先需要创建一个Maven项目，以便管理Flink的依赖。如果你还没有安装Maven，请先进行安
虚拟机的语句详解：1.zookeeper启动：zkServer.sh start
zkServer.sh start
zkServer.sh status
zkCli.sh
2.kafka
kafka-server-start.sh /usr/local/apps/kafka/config/server.properties
kafka如何创建topic：
3.flink操作语句
进入cd
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2024-05-24 12:49:40
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1. 小知识1.可以做离线和实时但是侧重于实时，flink绝对的一条条处理 2.流处理：数据具体大小未知，进行简单操作，及时响应不会结束 批处理：数据大小固定，可以进行复杂操作，需要离线处理 3.为了统一API，flink中数据都视为流，同一套代码可以进行流批处理统一 无界流：有开始没有定义结束，持续处理无界流，在摄取事件后立即处理事件，需要按照事件发生的顺序处理事件 有界流：有定义开始和结束，在
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2024-04-05 18:49:06
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题目是开玩笑，我可不是资深者，只不过搞samba有点眉目了。
原理方面一句话带过，只给最最简单的实现步聚，毕竟大多数人不是真的去搞一个文件服务器，只是简单的为了与win进行共享。
至于想进一步学习的好同学可以参考鸟哥的 Linux 私房菜http://linux-vbird.bluedata.org/
步骤1:安装samba
#apt-get install samba
# 如何使用Python写Flink应用
## 简介
在本文中，我将指导你如何使用Python编写Flink应用程序。我们将探讨整个过程，并给出每个步骤所需的代码示例和解释。Python是一种简单易用的编程语言，而Flink是一个强大的流处理框架，通过将它们结合起来，你可以轻松地构建高效的数据流处理应用。
## 整体流程
下面是使用Python编写Flink应用程序的整体流程。我们将按照这
原创
2023-11-04 03:36:19
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HADOOP都是使用StreamingFileSink，那么有什么区别？： 区别主要在写文件策略： 2.6及以前： OnCheckpointRollingPolicy 2.7： OnCheckpointRollingPolicy和 DefaultRollingPolicy 为什么2.7以前的版本不支 ...
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2021-09-30 11:58:00
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在本篇博文中，我将深入探讨如何通过 Apache Flink 将数据写入 HBase，涵盖过程中的多个方面，包括环境检测、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和版本管理。希望通过这样的整理，能够有效帮助有需要的读者。
### 环境预检
在搭建 Flink 和 HBase 的环境之前，首先需要进行环境预检。我们需要确保相关的硬件配置和软件依赖都已准备就绪。
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mindmap
在HDFS中，租约机制是用来管理文件的写入和编辑操作的一种机制。租约机制包括主租约和副租约两种类型。 主租约是由文件的创建者持有的，它控制着文件的写入和编辑权限。创建者在写入或编辑文件时，需要先获取主租约。一旦获取到主租约，创建者可以将数据写入文件，并且其他用户无法对该文件进行写入或编辑操作。主租约的持有者可以选择将租约延长，以延续对文件的写入和编辑权限。 副租约是由其他用户持有的，它允许持有者以
