目录1. 动态表1.1 更新流(upsert、retract)的连续查询1.2 追加流(append-only)的连续查询2. Flink Table中动态表的种类 注意：如果Timestamp属性列被用于计算，则下游的Table将没有Timestamp和Watermark。例如table1的时间属性列为timestamp1，且table1有Watermark。执行SQL语句val table2
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2023-08-02 11:03:14
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在本篇博文中，我将深入探讨如何通过 Apache Flink 将数据写入 HBase，涵盖过程中的多个方面，包括环境检测、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和版本管理。希望通过这样的整理，能够有效帮助有需要的读者。
### 环境预检
在搭建 Flink 和 HBase 的环境之前，首先需要进行环境预检。我们需要确保相关的硬件配置和软件依赖都已准备就绪。
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mindmap
**Flink写HBase**
在实时流处理领域，Apache Flink是一个强大且灵活的开源框架。而HBase则是一个可扩展的分布式数据库，可以处理大规模数据。本文将介绍如何使用Flink将实时流数据写入HBase，并提供代码示例。
### Flink写HBase的流程
下面的流程图展示了Flink写HBase的整个过程：
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flowchart TD
start(
原创
2023-11-20 07:09:40
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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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背景接入Kafka实时数据经过数据处理写入HBase，后续会应用于类似变量系统以及实时日志中，对于变量系统这类中间需要做实时缓存宽表可能使用HBase连接极其频繁，所以是使用客户端还是Sink的方式就看实际情况而定，具体数据处理后的落库Sink还是比较方便的；摘要关键字Flink，Sink，HBase，数据处理，数据流转设计使用的是Max Well数据源，将业务数据接入Kafka，Flink-So
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2023-07-06 21:30:59
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# Flink SQL写HBase实现流程
## 概述
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Flink SQL编写代码来将数据写入HBase。Flink是一个开源的流处理框架，而HBase是一个分布式的NoSQL数据库。通过使用Flink SQL，我们可以方便地将流处理的结果存储到HBase中，实现数据的持久化存储。下面是整个实现流程的简单展示：
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stateDiagram
原创
2023-08-20 06:52:22
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在大数据处理的生态中，Apache Flink和HBase是两个不可或缺的组成部分。Flink是一种流处理框架，擅长处理实时数据流，而HBase则是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，适合存储大规模数据。将Flink写入HBase的过程是实现高效数据存储与处理的重要环节。
### 环境准备
在开始之前，需要搭建相应的开发环境，包括安装Java JDK、Apache Flink和HBase
# Flink写HBase示例教程
## 1. 流程概述
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Flink来将数据写入HBase。整个流程包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建Flink流式作业 |
| 步骤二 | 准备HBase表结构 |
| 步骤三 | 编写Flink代码写入HBase |
| 步骤四 | 运行Flink作业 |
接
原创
2023-07-20 17:20:25
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flink为了保证线上作业的可用性，提供了ha机制，如果发现线上作业失败，则通过ha中存储的信息来实现作业的重新拉起。我们在flink的线上环境使用了zk为flink的ha提供服务，但在初期，由于资源紧张，只是对zk进行了standalone的部署，但是在后期的使用中，发现单节点的集群很难提供很高的可用性，所以就尝试将目前的standalone的zk服务扩展为cluster的zk服务，这其中，也踩
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2023-05-25 11:43:02
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1、RocksDB 大状态调优RocksDB 是基于 LSM Tree 实现的（类似 HBase），写数据都是先缓存到内存中，所以 RocksDB 的写请求效率比较高。RocksDB 使用内存结合磁盘的方式来存储数据，每次获取数据时，先从内存中 blockcache 中查找，如果内存中没有再去磁盘中查询。使用RocksDB 时，状态大小仅受可用磁盘空间量的限制，性能瓶颈主要在于 RocksDB 对
本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度，总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化，可参考：淘宝Ken Wu同学的博客。下面是本文总结的第二部分内容：写表操作相关的优化方法。2. 写表操作2.1 多HTable并发写创建多个HTable客户端用于写操作，提高写数据的吞吐量，一个例子： static final Configuration conf = HBaseConf
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2023-11-19 09:11:51
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Flink Join 专题Join 的应用场景批Join和流Join的区别Flink 双流Join1. Window Join认识Window JoinFlink APISQL API解决方案的特点解决方案的适用场景2. Interval Join2.1 认识Interval Join2.2 Flink API2.3 SQL API2.4 解决方案的特点2.5 解决方案的适用场景3. Regul
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2023-08-09 16:25:28
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Hbase也是我们很常用的数据存储组件，所以提前尝试下用SQL写Hbase，中间也遇到一些坑，跟大家分享一下。官网地址：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/connect.html#hbase-connectorHBaseConnector支持这些操作：Source:BatchSink:Bat
原创
2021-02-08 10:12:56
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本文主要介绍软件层面的性能调优。故，在此之前，请检查硬件状况。硬盘推荐SSD，一般SATA即可。网络千兆以上。可以安装Ganglia等工具，检查各节点的各硬件的运作状态：CPU,Memo,网络等等。 调整参数 入门级的调优可以从调整参数开始。投入小，回报快。 1. Write Buffer Size 快速配置
Java代码
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2024-08-22 07:41:12
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背景互联网金融，面对的业务方较多；风控部门的数据分析师，策略分析师，反欺诈分析师等，目前的数据量这些分析师使用Python以及MySQL是无法满足快速高效的分析的；商城、运营部门等的报表看板，定制化用户行为分析等。；目前的自主分析是使用的开源产品Superset做一部分的改造，接入Druid，ES，Impala，分析师们已经全部转到我们的平台，大部分的使用都是基于我们数仓的DWS，但是除此之外实时
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2023-10-26 06:27:08
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说明建设实时数仓的目的：主要是增加数据计算的复用性。每次新增加统计需求时，不至于从原始数据进行计算，而是从半
原创
2021-12-30 10:35:06
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flink api Apache Flink是现有的功能最广泛的数据流开源解决方案之一。 它支持典型的批处理系统的所有主要功能，例如SQL，Hive连接器，分组依据等，同时提供容错和一次精确的语义。 因此，您可以使用它创建大量基于推送的应用程序。 但是，Apache Flink的主要缺点之一是无法修改程序的检查点状态。 首先让我明白我的意思。 检查点 Flink通过使用称为检查点的机制来提供容错
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2023-12-02 14:08:01
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## Flink 动态 Key 写 Redis
### 引言
在大数据处理过程中，Flink 是一种流式计算框架，它可以处理实时和批处理数据，并提供了强大的事件驱动机制和分布式处理能力。而 Redis 是一种高性能的内存数据库，它支持各种数据结构和功能，如缓存、消息队列等。
本文将介绍如何使用 Flink 动态 Key 写 Redis，主要包括以下几个方面的内容：
1. Flink 简介
原创
2023-07-31 17:41:15
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NoSQL与Apache HBase基础
一、NoSQL概念： NoSQL(not only SQL)即非关系型数据库。NoSQL具有以下几个特点:不遵循传统RDBMS(Relational Database Management System,关系型数据库)模型。数据是非关系的，且不使用SQL作为主要查询语言
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2024-02-28 10:49:23
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1.背景介绍随着实时计算技术在之家内部的逐步推广，Flink 任务数及计算量都在持续增长，集群规模的也在逐步增大，本着降本提效的理念，我们研发了 Flink 任务伸缩容功能：提供自动伸缩容功能，可自动调节 Flink 任务占用的资源，让计算资源分配趋于合理化。一方面避免用户为任务配置过多资源，造成资源浪费；另一方面，降低用户在调节资源方面的运维成本。提供手动伸缩容功能，降低调节资源过程对业务的影响
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2024-04-15 12:18:42
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