简介最近负责公司基于flink实时计算平台的基本任务监控，包括重启通知，失败监控，一些关于flink 在pushgateway 上exported_job信息上报便于最后删除 pushgateway上的信息避免重复告警等，其实开始想的也是在网上找，没有找到，现在就总结一下自己的做法。第一次写博文不合理之处大家多多理解。修改flink的flink-conf.yaml配置文件具体配置讲解网上很多不赘述
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2024-03-16 10:21:58
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文章目录一.项目概述1.1 订单支付实时监控1.2 订单支付实时对账二. 代码2.1 pom文件配置2.2 POJO类2.3 订单支付超时监控-CEP2.4 订单支付超时监控-Without CEP2.5 支付账单核对2.6 账单核对-使用join参考: 一.项目概述1.1 订单支付实时监控基本需求用户下单之后，应设置订单失效时间，以提高用户支付的意愿，并降 低系统风险用户下单后15分钟未支付，
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2024-02-19 18:16:48
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为了更好地解决“flinkcdc监听hive”相关问题，我将整理出以下内容，详细描述如何进行环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展。
在这个过程中，我们会用到Flink CDC和Hive，并通过这些技术实现数据实时同步。我相信，跟随我的脚步，你将能够轻松掌握这些技能！
## 环境准备
为了顺利实施“flinkcdc监听hive”，大家首先需要准备合适的环境。这里涉及到的技
# 使用 Flink CDC 监听 MySQL 数据库
随着数据驱动型应用的快速发展，数据流的处理和实时监控变得越来越重要。Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 Flink CDC（Change Data Capture）能够帮助开发者实时监听和捕获数据库变化。本文将引导你通过几个步骤，实现使用 Flink CDC 监听 MySQL 数据库的功能。
## 整体流程
下面是实现
1.概述 Flink CDC 是一个用于实时数据和批处理数据的分布式数据集成工具。他可以监听数据库表的变化
在大数据生态系统中，Apache Flink 和 Hive 这两个工具经常被结合使用，以实现高效的数据流处理和存储。最近，我们关注到如何利用 Flink CDC（Change Data Capture）来监听 Hive 仓库的变化。这一技术的引入可以实时同步数据变化，优化数据管道。
## 背景描述
随着数据量的激增，许多企业都采用了 Hive 作为数据仓库来存储和分析大规模的数据。然而，传统的
# FlinkCDC监听MySQL binlog实现流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建FlinkCDC任务]
B --> C[配置MySQL连接信息]
C --> D[配置binlog position和filename]
D --> E[定义CDC Source]
E --> F[定义数据处
原创
2023-09-12 10:43:08
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通过了解反压模型，反压的观察方法，可以定位到出现反压的算子，进而可以具体分析出现反压的原因，以便调优。flink 版本1.12.5 文章目录一、反压的检测与观察反压1. 反压监控模型2. 观察反压3. 寻找反压根节点二、反压的原因1. 数据倾斜2.第三方组件 一、反压的检测与观察反压以一个简单的 Source -> Sink Job 为例：如果看到 Source 发生了警告，意味
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2023-11-03 21:57:06
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# Spring Boot 整合 Flink CDC 监听 MySQL 的实现指南
在近年来的数据流处理技术中，Apache Flink 和 Spring Boot 的结合越来越受到开发者的青睐。本文将详细阐述如何使用 Spring Boot 整合 Flink CDC（Change Data Capture）来监听 MySQL 数据库的变更。通过这篇文章，你将学习到整个流程、代码实现以及所有必要
原创
2024-09-08 06:45:47
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# Flink CDC 实时监听读取 MongoDB
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，允许用户实时处理和分析数据流。而 Flink CDC（Change Data Capture） 是一种从数据库中捕获数据变化并实时处理的强大工具。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Flink CDC 实时监听和读取 MongoDB 中的数据，并展示如何在生产环境中实现这一功能。
## 什
原创
2024-10-08 03:57:38
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# 使用 Flink CDC 监听 MySQL Binlog
在现代数据处理架构中，流处理和批处理往往需要无缝集成，以实现实时数据分析。Apache Flink 作为一款强大的流处理框架，与 Change Data Capture（CDC）技术结合，使得我们可以实时监听数据库变化，进行实时数据分析。本文将探讨如何使用 Flink CDC 监听 MySQL 的 binlog，并提供相关的代码示例和
# FlinkCDC 监听 MySQL DML 语句实现教程
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 FlinkCDC (Flink Change Data Capture) 是使用 Flink 进行实时数据捕获的重要工具。通过 FlinkCDC，我们可以实时监听 MySQL 数据库中的 DML (数据操作语言) 语句，并将数据流转到其他系统或进行实时分析。
本文将带领你一步一步
# 使用 Flink CDC 监听 MySQL 的所有 Binlog
在大数据时代，实时数据处理是越来越多企业选择的解决方案。Flink CDC（Change Data Capture）是 Apache Flink 的一个扩展，能够帮助我们监听数据库（如 MySQL）的变更，并实时处理这些变更。本文将指导你如何实现 Flink CDC 来监听 MySQL 的所有 binlog。
## 流程概述
Flink的旁路输出(SideOutput)实战概述旁路输出在Flink中叫作SideOutput，用途类似于DataStream#split，本质上是一个数据流的切分行为，按照条件将DataStream切分为多个子数据流，子数据流叫作旁路输出数据流，每个旁路输出数据流可以有自己的下游处理逻辑。旁路输出
[读取数据]---->[处理逻辑1]---------->[数据输出]----&g
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2024-03-16 15:03:52
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在现代分布式数据处理架构中，Apache Flink 及其变体 Flink CDC（Change Data Capture）广泛应用于实时数据捕获和流式处理。面对 MySQL 数据库的多库处理场景，我们常常希望能够通过有效的备份策略、恢复流程、以及灾难场景应对 전략来确保数据的安全性和可用性。本文将围绕“flinkcdc MySqlSource database多个库”的问题展开，详细分析其备份策
# Flink CDC MySQLSource 监控多个表
Apache Flink 是一个流处理框架，支持对大规模数据进行实时处理与分析。近年来，随着数据的快速增长，数据源的多样性也日益增加。为了高效地从 MySQL 数据库中获取变更数据，Flink 提供了 Flink CDC (Change Data Capture) 功能，允许我们使用 MySQLSource 来监控多个表，实现实时数据流
原创
2024-08-07 11:21:58
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# Spring Boot 集成 Flink CDC 监听数据变化
在现代应用开发中，数据的实时性越来越受到重视。Flink CDC（Change Data Capture）提供了一种高效的方式来捕捉数据库中的变化数据，结合 Spring Boot 可以帮助我们快速构建实时数据处理应用。本文将介绍如何使用 Spring Boot 集成 Flink CDC 监听数据变化，并给出相应的代码示例。
案例用到的测试数据请参考文章：Flink自定义Source模拟数据流 概述所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream，定义一些筛选条件，将符合条件的数据拣选出来放到对应的流里。简单实现其实根据条件筛选数据的需求，本身非常容易实现：只要针对同一条流多次独立调用.filter()方法进行筛选，就可以得到拆分之后的流了。 案例需求：将订单
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2024-06-11 21:54:10
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Spring Boot Actuator是Spring Boot 2.x发布后修改最多的项目之一。它经历了重大改进，旨在简化定制，并且添加了支持其他Web技术的新特性，例如反应式模块——Spring WebFlux。它还为InfluxDB添加了开箱即用的支持，InfluxDB是一个开源的时间序列数据库，旨在处理大量带时间戳的数据。与Spring Boot 1.5使用的版本相比，它确实简化了不少。通
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2024-06-12 12:08:38
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flink1.12.0学习笔记第 7 篇-监控与优化 flink1.12.0学习笔记第1篇-部署与入门flink1.12.0学习笔记第2篇-流批一体APIflink1.12.0学习笔记第3篇-高级APIflink1.12.0学习笔记第4篇-Table与SQLflink1.12.0学习笔记第5篇-业务案例实践flink1.12.0学习笔记第6篇-高级特性与新特性flink1.12.0学习笔记第7篇-
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2023-12-04 12:19:04
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