Flink什么是CDC？CDC是（Change Data Capture 变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。1. 环境准备mysqlhbaseflink 1.13.5 on
如何使用Flink CDC将数据写入HBase
## 引言
Flink是一个开源的流处理框架，而CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获数据变化的技术。在本文中，我将向你展示如何使用Flink CDC将数据写入HBase数据库。
## 整体流程
下面是实现“flink cdc hbase写入”的整体流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*]
flink 关联 hbase 表非主键关联 Hbase 表非主键的功能，是我们一直都在做的事情，只是实现的方式不同。在 Flink 1.10 版本的时候，SQL 关联 Hbase，都是在 SqlSubmit 程序启动的时候，基于配置文件生成 UDF 并注册成临时函数，直到 Flink 官方的 Hbase connector 支持 Lookup join，使用 lookup join 替换 udf
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2023-07-21 23:29:37
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Kudu 是现在比较火的一款存储引擎，集HDFS的顺序读和HBase的随机读于一身，非常适合物流网场景，刚刚到达的数据就马上要被终端用户使用访问到,未来还要做大规模的数据分析。kudu 适合的场景（以下内容来自网络）：1. 适用于那些既有随机访问,也有批量数据扫描的复合场景
2. CPU密集型的场景
3. 使用了高性能的存储设备,包括使用更多的内存
4. 要求支持数据更新,避免数据反复迁移的场景
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2023-07-25 13:04:12
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1、前言 本文是在《如何计算实时热门商品》[1]一文上做的扩展，仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据，把处理后的数据写入到HBase的流程，其具体性能未做调优。此外，文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析，只因引文（若不特殊说明，文中引文皆指《如何计算实时热门商品》一文）中写的很详细了，故仅给出博主调试犯下的错。文中若有错误，欢迎大伙留言指出，谢谢！ 源码在GitHub上，地址：
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2023-09-15 14:21:56
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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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前面介绍了读取 state，这篇笔记介绍下 state 是如何触发写入的。1. Why考虑订阅 Kafka 写 HBase 的场景：写入 HBase 时，为了获取最大的写入性能，可能会先缓存到内存然后批量写入消费 Kafka 时，需要记录当前的 offsets，方便重启时继续消费。因此，就需要有数据同步的机制，在上传 kafka 的 offsets 前，确保 hbase 收到了全部数据并且将内存的
1. hbase sink介绍1.1 HbaseSink1.2 AsyncHbaseSink2. 配置flume3. 运行测试flume4. 使用RegexHbaseEventSerializer来处理些HBASE的值5. 效率测试 1. hbase sink介绍如果还不了解flume请查看我写的其他flume下的博客。接下来的内容主要来自flume官方文档的学习。顺便也强烈推荐flume 1.
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2023-09-25 16:09:53
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logback详解，Flink流处理案例及Hive和Hbase的整合1. [logback的使用和logback.xml详解]()1.1. 按指定间隔滚动生成日志文件1.2. [logback指定某一包或者类下日志记录到不同文件中]()1.3. [logback按日期和大小切分日志]()2. Flink前期数据准备2.1. 获取数据（拉钩网爬虫）[[github链接]](https://gith
如同数据库中的join操作，有内连接(inner join)、外连接(outer join)、交叉连接(cross join，笛卡尔积)等，本文主要涉及内连接。 常用来实现连接的算法有：hash join、sort-merge join 以及 nested loop join，下面我们对这三种算法进行简单介绍。join 算法Hybrid-hash joinhash join 分为两个阶段，buil
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2023-08-18 16:52:30
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一、HBase Shell操作1、基本操作1）进入HBase客户端命令行[root@bigdata1 hbase]$ bin/hbase shell2）查看帮助命令hbase(main):001:0> help3）查看当前数据库中有哪些表hbase(main):002:0> list2、表的操作1）创建表hbase(main):002:0> create 'student','i
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 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将向您详细介绍如何获取 PostgreSQL 表数据，并使用字符串函数进行转换，最后将数据输
问题描述: 使用异步IO 访问hbase, hbase需要kerberos验证，kerberos验证的时候，需要把kerberos验证文件加载到分布式缓存中，但是flink异步IO不支持访问分布式缓存，报错信息如下: 好了，不说废话，直接上解决方案:在执行异步io操作之前，使用map方法构建对hbase的连接，使用静态变量，创建的hbase连接存储在内存中，后续使用hbase客户端的操作可以直接从
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2023-07-18 13:19:03
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# 解决Flink数据写入HBase问题
## 背景介绍
在数据处理中，Apache Flink 是一个流式计算框架，而 Apache HBase 是一个分布式、面向列的 NoSQL 数据库。将 Flink 处理后的数据写入 HBase 是一个常见的需求，但在实际应用中可能会遇到一些问题，本文将介绍如何解决 Flink 数据写入 HBase 的问题。
## 问题分析
在使用 Flink 将
## Flink 写入 HBase 丢失数据问题
在使用 Flink 进行数据处理的过程中，我们常常需要将处理结果写入到外部存储系统中。而 HBase 是一个分布式的、面向列的、可伸缩的 NoSQL 数据库，常常被用作 Flink 的数据输出目标。然而，有时候在将数据写入到 HBase 中时，可能会出现数据丢失的问题。本文将介绍这个问题的原因，并提供相应的代码示例进行演示。
### 问题原因分
原创
2023-08-28 05:41:46
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一、Table API 和 Flink SQL 是什么？• Flink 对批处理和流处理，提供了统一的上层 API• Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询API，它允许以非常直观的方式组合来自一些关系运算符的查询• Flink 的 SQL 支持基于实现了 SQL 标准的 Apache Calcite二、基本程序结构// 创建表的执行环境
val tableEnv
Flink的Table以及SQL1、Flink table以及SQL的基本介绍Apache Flink 具有两个关系型API：Table API 和SQL，用于统一流和批处理。Table API 是用于 Scala 和 Java 语言的查询API，允许以非常直观的方式组合关系运算符的查询，例如 select，filter 和 join。Flink SQL 的支持是基于实现了SQL标准的 Apach
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2023-08-22 06:21:33
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一、部署层Flink支持本地（Local）模式、集群（Cluster）模式等二、执行引擎层执行引擎层是核心API的底层实现，位于最低层。执行引擎层提供了支持Flink计算的全部核心实现一、执行引擎层的主要功能支持分布式流处理从作业图（JobGraph）到执行图（ExecutionGraph)的映射、调度等为上层的API层提供基础服务构建新的组件或算子二、执行引擎层的特点灵活性高，但开发比较复杂表达
1. 版本说明本文档内容基于flink-1.16.x，其他版本的整理，请查看本人博客的 flink 专栏其他文章。2. 所有格式Flink提供了一组可以与表连接器一起使用的表格式。表格式是一种存储格式，定义如何将二进制数据映射到表字段。Flink支持以下格式：格式连接器CSVApache Kafka, Upsert Kafka, Amazon Kinesis Data Streams, Files
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2023-10-22 14:10:06
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## Flink批量写入HBase案例
Apache Flink是一个快速、可伸缩、容错的流处理引擎，而HBase是一个高可靠性、高性能、面向列的分布式存储系统。结合Flink和HBase可以实现高效的数据处理和存储。本文将介绍如何在Flink中批量写入HBase的案例。
### 环境准备
在开始之前，需要确保已经搭建好了Flink和HBase的环境。同时，需要在Flink的Maven项目中
