# Flink操作Redis
## 简介
Apache Flink是一个开源的流处理框架,可以用于处理和分析实时数据流。它提供了丰富的API和工具,使得开发者能够轻松地处理大规模的数据流。
Redis是一个内存数据存储系统,可以用作数据库、缓存和消息中间件。它提供了高效的数据存取和处理能力,被广泛应用于各种场景。
本文将介绍如何在Flink中使用Redis进行数据操作,包括读取和写入数据。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-13 15:37:46
                            
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            # 如何在 Flink 中操作 Redis
## 一、整体流程
```mermaid
journey
    title Flink 操作 Redis 流程
    section 开发环境搭建
        开发环境配置
        引入相应依赖
    section Flink 读取 Redis 数据
        连接 Redis
        读取 Redis 中的数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-06-27 04:07:02
                            
                                44阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            1、状态(State)任何一个处理事件流的应用,如果要支持跨多条记录的转换操作,都必须是有状态的,即能够存储和访问中间结果。应用收到事件后可以执行包括读写状态在内的任意计算。状态是一种运行间的数据信息。这些状态数据在容错恢复及checkpoint时将起到关键作用。通常意义上,函数里所有需要任务去维护并用来计算结果的数据都属于任务的状态。聚合操作都是有状态的,它们通过将新到来的事件合并到已有状态来生            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-25 23:15:04
                            
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            背景: flink有两种reduce的方式,一种是正常的reduce,一种是windows窗口的reduce,本文主要介绍两种reduce方式的区别 1、正常的reduce 1.1 代码示例val resultResult = inputstream
      .keyBy(_.sensor_id)
      .reduce(new ReduceFunction[SensorReading]            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-07-06 22:59:29
                            
                                112阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            # 使用Flink MapFunction 操作Redis的完整指南
在这个指南中,我将引导你完成如何在Apache Flink中使用MapFunction操作Redis的过程。这是一个从数据流到存储的常见场景,尤其适合于需要实现实时数据处理和存储的应用。
## 整体流程
在我们开始之前,首先让我们了解实现这一操作的整体步骤。以下是我们需要的步骤表格:
| 步骤           | 描            
                
         
            
            
            
            文章目录前言一、Flink简介1.1 初识Flink1.2 Flink的重要特点二、为什么要用Flink2.1 批处理与流处理三、数据处理框架演变3.1 事务处理3.2 分析处理3.3 Lambda架构3.4 新一代流处理器Flink四、流处理的应用场景4.1 事件驱动型应用4.2 数据分析型应用4.3 分层API五、Flink vs Spark5.1 数据处理架构5.2 数据模型5.3 运行时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-06-20 19:46:38
                            
                                28阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            一、状态编程  Flink 内置的很多算子,数据源 source,数据存储 sink 都是有状态的,流中的数据都是 buffer records,会保存一定的元素或者元数据。例如 : ProcessWindowFunction会缓存输入流的数据,ProcessFunction 会保存设置的定时器信息等等。1,算子状态(operator state)  算子状态的作用范围限定为算            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink Redis Connector提供了一个Sink可将数据写入Redis。若要使用该连接器需要将以下内容引入工程:<!-- redis connector -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.bahir</groupId>
    <artifactId>flink-connecto            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-11 17:24:00
                            
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            基于apache flink的流处理实时模型44元包邮(需用券)去购买 >欢迎访问我的GitHubhttps://github.com/zq2599/blog_demos内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、描述:通过flnk 连接带有用户名和密码 mongodb报错信息如下com.mongodb.MongoSecurityException: Exception authenticating MongoCredential{mechanism=SCRAM-SHA-1, userName='test01', source='test', password=<hidden>, mecha            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上一课时我们使用了 3 种方法进行了 PV 和 UV 的计算,分别是全窗口内存统计、使用分组和过期数据剔除、使用 BitMap / 布隆过滤器。到此为止我们已经讲了从数据清洗到水印、窗口设计,PV 和 UV 的计算,接下来需要把结果写入不同的目标库供前端查询使用。下面我们分别讲解 Flink 和 Redis/MySQL/HBase 是如何整合实现 Flink Sink 的。Flink Redis            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink-Exactly-once系列实践-KafkaToRedis 文章目录Flink-Exactly-once系列实践-KafkaToRedis前言一、Redis的事务性二、编写RedisUtil三、编写RedisExactlySink四、编写主测类,实现单词统计并且写入Redis五、测试过程以及图示5.1启动redis,查看数据库5.2启动kafka,创建生产者产生数据5.3启动主程序,并            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Flink的Redis-Sink具体实现步骤如下:可以参考Flink的官网RedisSink的具体实现:https://bahir.apache.org/docs/flink/current/flink-streaming-redis/1.引入官方的flink-redis-connector的maven依赖<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            起因:使用flink的时候难免和redis打交道,相信大家都使用过flink-connector-redis来处理,但是当我想要使用RedisSink写入集群时,发现居然不支持使用密码,于是有了这篇笔记。 事情的经过是这样的,我准备用Flink往Redis写入数据,我照常引入flink-connector-redis包<dependency>
            <            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            记录Flink从Socket获取数据,经过数据处理后将数据落地到Redis。添加依赖包<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.bahir/flink-connector-redis -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.bah            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            预定义的source和sink大多都是在测试,开发验证中使用  自带的连接器参考官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/connectors/  基于Apache Bahir的连接器比如写redis: https://bahir.apache.org/docs/f            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. Flink Connectors 介绍Flink 连接器包含数据源输入与汇聚输出两部分。Flink自身内置了一些基础的连接器,数据源输入包含文件、目录、Socket以及 支持从collections 和 iterators 中读取数据;汇聚输出支持把数据写入文件、标准输出(stdout)、标准错误输出(stderr)和 socket。官方地址Flink还可以支持扩展的连接器,能够与第三方系统            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文主要分享 Flink connector 相关内容,分为以下三个部分的内容:第一部分会首先介绍一下 Flink Connector 有哪些。第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的 kafka connector 的基本的原理以及使用方法。第三部分答疑,对社区反馈的问题进行答疑。Flink Streaming ConnectorFlink 是新一代流批统一的计算引擎,它需要从不同的第三方存储引            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             005Flinksource简介数据源之collection自定义单并行度数据源自定义多并行度数据源 获取source的方式(自带的)        基于文件:readTextFile()        基于socket:socketTextStream               
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-11 16:03:40
                            
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