首先,此篇文章原版是大神zhisheng写的,我只是学习zhisheng并且做一个记录自己总结一下,水平一般Flink是如何管理内存的 大多数的对象都是存储到内存中,而flink有着自己独特的管理内存的方式Flink 将对象序列化为固定数量的预先分配的内存段，⽽不是直接把对象放在堆内存上。它的 DBMS ⻛格的排序和连接算法尽可能多地对这个⼆进制数据进⾏操作，以此将序列化和反序列化开销降到最低。如
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2024-01-03 10:16:44
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Flink是一个分布式的流处理引擎，而流处理的其中一个特点就是7X24。那么，如何保障Flink作业的持续运行呢？Flink的内部会将应用状态(state)存储到本地内存或者嵌入式的kv数据库(RocksDB)中，由于采用的是分布式架构，Flink需要对本地生成的状态进行持久化存储，以避免因应用或者节点机器故障等原因导致数据的丢失，Flink是通过checkpoint(检查点)的方式将状态写入到远
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2023-11-29 06:14:28
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Flink是一个流处理框架，而HBase是一个分布式NoSQL数据库。在实际应用中，我们经常需要将维度表存储在HBase中，并在Flink任务中使用这些维度表进行数据处理。本文将介绍如何使用Flink将维度表存储到HBase，并在Flink任务中使用这些维度表。
首先，我们需要了解维度表的概念。维度表是用于描述业务对象属性的表，通常包含了业务对象的各种维度信息。在数据分析和数据处理中，维度表经常
原创
2024-01-22 05:41:29
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大数据Flink从入门到实战对课程大数据Flink从入门到实战中flink的介绍部分及《Flink原理、实战与性能优化》进行学习记录。第一讲 Flink流处理简介一.Flink是什么？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状态计算。Flink是能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。 Flink是德语词，表示快速灵巧。二.为什么选择Flink？ 1）流数据更真
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2023-12-23 21:25:09
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一、基础概念理解：state（状态）：相同于本地变量，维护计算过程中需要存储的中间数据 有以下两种类型：operator state（算子状态） 作用域：该算子在的并行任务，不同算子的任务不能访问，数据结构有 列表状态 、联合列表状态、广播状态keyed state（键控状态） 作用域：数据流中相同的key可以访问到该key对应的状态，数据结构有 值状态 、列表状态、映射状态（map）state
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2023-11-30 12:36:30
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摘要：本文整理自小米大数据部高级软件工程师张蛟在 Flink Forward Asia 2021 生产实践专场的演讲。主要内容包括：发展现状和规模稳定性优化及实践运维优化及实践未来规划与展望点击查看原文视频 & 演讲PPT一、发展现状及规模 现阶段，我们的整体架构可以分成5层，数据从下往上流动，如上图。数据采集层主要负责收集各类数据，数据的来源分为两类，一类是埋点和业务日志以及
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2023-12-06 16:16:04
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前言最近的工作主要是在向实时计算平台方向迁移，之前的实时计算任务都是用Flink DataStream API开发的，对于DBA或者分析人员来说，可能开发代码能难度太大，所以我们打算把API封装好做成Flink SQL对外提供服务。那么其中就要涉及到一些是社区不提供的某些功能，比如与业务紧密结合的自定义函数，比如一些Source和Sink的连接器。下面我就给大家讲一讲 如何基于Flink1.11.
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2023-08-09 10:04:26
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一、Flink CDC 2.2 概览经过3个多月的紧张开发，在社区开发者们的共同努力下，Flink CDC 2.2 版本正式发布了：Release Release-2.2.0 · ververica/flink-cdc-connectors · GitHub2.2 版本共有 34 位社区贡献者参与贡献，累计贡献了 110+ commits。一图胜千言，本文通过下图带你一分钟快速了解 Flink C
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2023-09-20 16:32:41
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1.如果是csa(Cloudera Streaming Analytics)版本的高版本
Hbase可以参考Cloudera官方例子，通过引入官方提供的
flink-
hbase来实现<dependency>
<groupId>org.apache.
flink</groupId>
<artifactId>
flink-
hbase_2.11&l
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2023-06-13 18:19:54
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我们在做实时数据开发的时候，通常要用spark、flink去消费kafka的数据，拿到数据流后会和外部数据库(Hbase、MySQL等)进行维表关联来把数据流打宽。当然了，有些外部数据库不只是存储维度数据，也会有很多事实数据，并且这些数据更新频繁，数据量巨大，但是我们的Flink流也会去实时的join这些巨大的事实表，这就需要选择一个合适的外部数据库作为支持，这个外部数据库一定要满足
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2023-07-18 13:17:19
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1.概述Flink提供了三个模块来对集群进行安全验证，分别是HadoopModule、JaasModule、ZooKeeperModule。安全认证相关参数对应的类SecurityOptions。HadoopModule用来对使用UserGroupInformation进行身份验证的框架（kudu、hbase同步框架、hdfs等）进行认证配置。 JaasModule用来对使用JaasConfig进
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2023-09-04 13:32:22
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手把手教你如何写一个FLink Connecter(一)--sink connector篇前言flink sql目前逐渐被各大公司采用用于做实时数据。相比较代码coding的形式。使用flink sql更加的直观,开发成本更加低廉。目前flink sql中最重要的连接器也支持了各个大型的生态组建。如：Kafka,DynamoDB,Firehose,Kinesis,JDBC,Elasticsearc
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2023-08-04 16:45:36
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Hbase是一个分布式的、面向列的开源数据库，是hadoop项目的子项目，不同于一般的数据库，是一个适合非机构化数据结构存储的数据库，是一个基于列而不是行的模式。在hadoop生态圈的角色是实时、分布式、高维数据的数据存储。一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、 实时读写的分布式数据库。在HBase中上面的表格只是一行数据。 &
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2023-12-05 23:30:57
59阅读
1. 处理流程：通过flink 从kafka 中获取到数据， 然后在sink 到hbase 中
数据结构
{"address":"深圳","age":20,"createTime":"2021-12-08 22:30","id":1,"name":"hdfs"}2.Hbase 建表hbase(main):002:0> create 'wudluser','cf', { NUMREGIONS
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2023-09-20 16:27:45
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前言 最近都没有时间循序渐进的撸Flink的基础知识了跟大家分享了，今天就直接跟大家分享最近写的FlinkTask吧，我们在实践中强大。不废话，我最近也没有时间跟大家废话。一、使用场景 场景其实挺简单，就是同步别人系统的数据，存储记录并
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2024-02-22 06:44:38
35阅读
1. 自定义Sink写入hbase？使用的是原生的hbase客户端，可以自己控制每多少条记录刷新一次。遇到了几个坑导致数据写不到hbase里边去：集群hbase版本和客户端版本不一致（版本1和版本2相互之间会有冲突）Jar包冲突例如protobuf-java版本冲突，常见的是两个关键错误，java.io.IOException: java.lang.reflect.InvocationTarget
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2023-09-06 18:18:25
221阅读
目录HBaseUtil工具类API介绍获取表存储数据获取数据批量存储数据批量获取数据删除数据最终代码 HBaseUtil工具类 前面我们实现了Flink整合Kafka，可以从Kafka中获取数据进行分析，分析之后我们要把结果存入HBase中，为了方便操作，我们先提前编写一个操作HBase的工具类。HBase作为一个数据库，我们肯定要进行数据的增删改查，那么我们就围绕这几个操作进行开发。API介绍
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2023-08-05 01:01:52
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1、前言大家在开发Flink的时候，很多时候会把某些固定的维度信息存储在Hbase或者Redis等这些第三方库里，已方便来跟流发生关联查询输出。本文将从如何本地搭建一个Hbase环境开始讲起，到如何构建一个Hbase公共调用类，到如何构建一个异步调用Hbase的公共代码，再到最后实际调用代码后的输出。2、本地利用Docker搭建HBase环境 本地如何搭建Docker环境，之前一篇博客中
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2023-09-04 14:17:21
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1 Time与Window1.1 Flink中涉及的时间Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每⼀条⽇志都会记录⾃己的生成时间，Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。Ingestion Time：是数据进入Flink的时间。Processing Time：是每⼀个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是Proces
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2024-08-07 11:36:06
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1. 异常突起 HBase集群的某一个RegionServer的CPU使用率突然飙升到百分之百，单独重启该RegionServer之后，CPU的负载依旧会逐渐攀上顶峰。多次重启集群之后，CPU满载的现象依然会复现，且会持续居高不下，慢慢地该RegionServer就会宕掉，慢慢地HBase集群就完犊子了。2. 异常之上的现象 CDH监控页面来看，除CPU之外的几乎所有核心指标都是正常的，磁盘和网络
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2024-02-05 21:07:05
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