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
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2023-12-27 21:55:53
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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：
# 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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官网博客中： Apache Flink中的端到端精确一次处理概述 对Flink 端到端精确一次处理和两段提交的原理，有详尽的描述这里要写的是，关于 Flink kafka 端到端精确一次的测试之前就大概测试过相应内容，应该是测试失败了的，只得到了至少一次的结果（之前的关注点不在这个上面，下面会说明为什么只得到 至少一次这一次是要做Flink
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2024-02-16 10:15:42
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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
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2024-03-21 15:40:51
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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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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，
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2024-03-21 08:59:26
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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 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
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2024-02-28 10:51:10
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#### 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。 #
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2023-09-22 12:53:21
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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
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2024-02-22 10:13:50
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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&
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
# 如何实现 MongoDB 抽取 oplog
## 整体流程
首先，我们需要了解一下 MongoDB 中的 oplog 是什么，它记录了所有对数据库执行的操作，包括插入、更新、删除等，是 MongoDB 实现数据复制和故障恢复的基础。抽取 oplog 可以用于数据备份、同步等场景。
接下来，我们通过以下步骤来实现 MongoDB 的 oplog 抽取：
```mermaid
erDiag
原创
2024-06-28 05:08:34
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## 教你如何使用 Sqoop 抽取 MongoDB 数据
在大数据处理中，Sqoop 是一个重要的工具，它能高效地在 Hadoop 和关系数据库之间进行数据的传输。随着 MongoDB 的流行，许多开发者希望将其数据抽取到 Hadoop 中。本文将指导你如何使用 Sqoop 抽取 MongoDB 的数据。
### 流程概览
在实现 Sqoop 抽取 MongoDB 的过程中，我们通常需要经
原创
2024-10-27 05:35:05
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Kettle 抽取 MongoDB 解决方案
在大数据时代，越来越多的企业需要从多种数据源中提取、存储和分析数据。MongoDB 作为一种流行的 NoSQL 数据库，以其高效的存储和灵活的数据模型被广泛应用。而 Kettle 作为一款强大的数据集成工具，可以帮助用户轻松地从 MongoDB 中抽取数据。本文将详细介绍如何使用 Kettle 抽取 MongoDB，并从多个维度进行解读。
## 背
# 从MongoDB抽取数据到Hadoop的Sqoop使用指南
## 引言
随着大数据技术的飞速发展，许多企业开始使用MongoDB作为其NoSQL数据库，这意味着他们需要一种高效的方法将数据从MongoDB抽取出来，并进而分析这些数据。在这方面，Apache Sqoop是一个极为有用的工具。本文将介绍如何使用Sqoop从MongoDB抽取数据，并提供相关的代码示例，确保你能顺利地完成数据迁移
使用kettle采集并处理MongoDB数据库中的数据一、任务描述二、任务目标三、任务环境四、任务分析五、 任务实施步骤1、环境准备步骤2、创建Transformmations步骤3、运行任务 申明： 未经许可，禁止以任何形式转载，若要引用，请标注链接地址 全文共计1654字，阅读大概需要3分钟 一、任务描述本实验任务主要完成基于ubuntu环境的使用kettle采集并处理MongoDB数据
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2023-08-02 13:12:50
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要实现增量抽取，关键是如何准确快速的捕获变化的数据。优秀的增量抽取机制要求ETL能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到，同时不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。相对全量抽取而言，增量抽取的设计更复杂，有一种将全量抽取过程自动转换为增量抽取过程的ETL设计思路，前提是必须捕获变化的数据，增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有以下几种： 2.1
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2024-05-10 20:47:18
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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
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2023-07-11 17:44:57
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