闲扯最近Spark2.3正式发布,流处理不再试Beta版,Spark的Structure Streaming几乎是拥有了Flink的所有功能,生态社区做得好就是不一样,Flink该加把劲了…引言Exactly-once是一个经常提到的语义,也是程序开发中,需要尽可能做到的一个理想状态。这种语义其实放在分布式程序中有很多种理解,比如读取数据源Exactly-once,Process过程Exactly
Flink算子基本转换算子:将会作用在数据流中的每一条单独的数据上。KeyedStream转换算子:在数据有key的情况下,对数据应用转换算子。多流转换算子:合并多条流为一条流或者将一条流分割为多条流。分布式转换算子:将重新组织流里面的事件。基本转换算子基本转换算子可以将一个event中的内容转换.是一个流到另外一个流,包括Map,flatMap,filter三个转换算子.功能就不详谈了.键控流转
转载 2023-12-27 21:55:53
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# 使用 Apache Flink 从 MySQL 抽取数据的指南 Apache Flink 是一个强大的流处理框架,可以用于实时数据流的处理。本篇文章将教你如何使用 Flink 从 MySQL 数据库抽取数据。我们将提供一系列步骤和代码示例,帮助你快速入门。 ## 流程概览 在开始之前,让我们先看一下 Flink 从 MySQL 抽取数据的基本流程: | 步骤 | 描述
原创 2024-10-22 04:12:09
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Influxdb Java客户端Influxdb 的Docker版本目前最高是1.8.3. 官方最高版本是2.0.Note: We recommend using the new client libraries on this page to leverage the new read (via Flux) and write APIs and prepare for conversion to
转载 2023-05-25 15:05:18
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需求: 1.你是否遇到了需要将mysql数据库中的所有表与数据迁移到Oracle。 2.你是否还在使用kettle重复的画着:表输入-表输出、创建表,而烦恼。 下面为你实现了一套通用的数据库迁移流程。 技术引导: 实现之初,在kettle提供的例子中找到了一个类似的(samples\jobs\process all tables)。 通过
转载 2024-09-18 21:00:42
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教你在excel中使用VLOOKUP函数1、VLOOKUP函数的语法结构整个计算机就相当于一门语言,首先就是要熟知该函数的语法结构。VLOOKUP(lookup_value, table_array, col_index_num, [range_lookup])。更易理解的表述就是VLOOKUP(查找值,查找范围,查找列数,精确匹配或者近似匹配)在我们的工作中,几乎都使用精确匹配,该项的参数一定要
1.概述 Apache Doris(原百度 Palo )是一款 基于大规模并行处理技术的分布式 SQL 数据仓库 ,由百度在 2017 年开源,2018 年 8 月进入 Apache 孵化器。 Apache Doris 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,有效地支持实时数据分析。Apache Doris 的分布式架构非常简洁,易于运维,
 大数据课程之Flink第一章 Flink简介1、初识Flink Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算。   Flink起源于Stratosphere项目,Stratosphere是在2010~2014年由3
flink Savepoint 和 Checkpoint 使用checkpoint 应用定时触发,用于保存状态,会过期 内部应用失败重启的时候使用,特点是作业容错自动恢复,轻量,自动周期管理savepoint 用户手动执行,是指向Checkpoint的指针,不会过期 在升级的情况下使用,特点关注状态数据可以移植性,状态数据生成和恢复成本高,用户手动管理注意:为了能够在作业的不同版本之间以及 Fli
#### 1.1    普通实时计算与实时数仓比较 普通的实时计算优先考虑时效性,所以从数据源采集经过实时计算直接得到结果。如此做时效性更好,但是弊端是由于计算过程中的中间结果没有沉淀下来,所以当面对大量实时需求的时候,计算的复用性较差,开发成本随着需求增加直线上升。实时数仓基于一定的数据仓库理念,对数据处理流程进行规划、分层,目的是提高数据的复用性。  #
Flink 提供了 Print SQL Connector 可以让我们非常方便的把数据打印到标准输出.有助于我们测试 SQL 任务,检验数据的正确性.但是在生产环境中,上游的数据量是非常大的,如果直接把数据输出的话,可能会把标准输出文件打满,造成页面卡死的情况,反而不利于我们观测数据,所以我们可以对 Print SQL Connector 进行简单的改造,加一个随机取样的参数控制数据输出.直接把
转载 2024-02-28 10:51:10
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在Apache Flink中,ValueStateDescriptor 是用于定义状态的一种数据结构,它允许你为每个键(key)存储一个值(value)。状态是 Flink 流处理模型的核心概念之一,它允许你在任务失败和恢复时保持数据的一致性。 ValueStateDescriptor 的主要特性:键控状态(Keyed State): ValueStateDescriptor&
# Flink CDC 抽取 MongoDB ## 引言 随着大数据时代的到来,越来越多的企业开始关注数据的实时处理和分析能力。而 Flink 作为一个流式大数据处理框架,因其高性能、低延迟和易用性而受到广泛关注。在实时数据处理过程中,CDC(Change Data Capture)技术非常重要,它能够实现对数据源变化的实时捕获和处理。本文将介绍如何使用 Flink CDC 抽取 MongoD
原创 2023-11-12 13:07:45
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# 使用 Apache Flink 抽取 MongoDB 数据的指南 Apache Flink 是一种强大的流处理框架,而 MongoDB 是一款流行的 NoSQL 数据库。本指南将向您展示如何使用 Flink 从 MongoDB 中抽取数据,我们将一步步讲解实现这个过程。 ## 实现流程 首先,让我们看看整个过程的概览。下面的表格展示了实现“从 MongoDB 中抽取数据”的主要步骤:
原创 9月前
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在大数据时代,处理海量的实时数据已成为许多企业的迫切需求。在这个背景中,Apache Flink 作为一种流处理引擎,为我们提供了便捷的工具来实现高效的数据处理。然而,当我们面临需要并行从 MySQL 数据库抽取数据的任务时,技术的复杂性、数据的一致性和性能的需求,往往成为了我们面临的初始技术痛点。 ### 初始技术痛点 我们意识到在进行 MySQL 数据的抽取时,会遭遇几个主要问题: - 数据
原创 6月前
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Flink处理类型的方式比较特殊,包括它自己的类型描述,一般类型抽取和类型序列化框架。该文档描述这些概念并解释其机理。 Java API和Scala API处理类型信息的方式有根本性的区别,所以本文描述的问题仅与其中一种API相关一、Flink中对类型的处理一般处理类型时,我们并不干涉,而是让编程语言和序列化框架来自动处理类型。与之相反的,Flink想要尽可能掌握进出用户函数的数据类型的
转载 2023-07-11 17:44:57
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# Flink 批任务抽取 MySQL 数据库 ## 引言 Flink 是一个流式计算框架,但它也支持批处理任务。批处理任务是一种离线计算模式,适用于大规模数据的批量处理。在实际应用中,我们经常需要将数据库中的数据进行离线分析和处理,而 MySQL 是一种常见的关系型数据库。本文将介绍如何使用 Flink 批任务从 MySQL 数据库中抽取数据,并进行相应的计算和分析。 ## 前提条件 在
原创 2024-01-29 08:14:53
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# 从MySQL数据库中抽取数据使用Flink Flink是一个流式计算框架,可以用于实时数据处理和分析。在实际应用中,我们经常需要从数据库中抽取数据进行处理。本文将介绍如何使用Flink链接MySQL数据库,并从中抽取数据的方法。 ## 链接MySQL数据库 在使用Flink链接MySQL数据库之前,我们需要添加相应的依赖。在`pom.xml`文件中添加以下依赖: ```xml
原创 2024-06-07 04:48:14
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问题描述使用flink sql语法创建源表,使用flink-mysql-cdc读取mysql的binlog:CREATE TABLE mysql_binlog ( user_id STRING NOT NULL, birthday INT, PRIMARY KEY (user_id) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'mysq
转载 2024-07-01 18:06:46
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1、Flink 运行时的组件1.1 Flink 运行时的组件  1.2 作业管理器(JobManager)• 控制一个应用程序执行的主进程,也就是说,每个应用程序都会被一个不同的 JobManager 所控制执行。• JobManager 会先接收到要执行的应用程序,这个应用程序会包括:➢ 作业图 (JobGraph)、➢ 逻辑数据流图(logical dataflow graph)➢
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