业务背景&痛点流式处理的业务场景，经常会遇到实时消息数据需要与历史存量数据关联查询或者聚合，比如电商常见的订单场景，订单表做为实时事实表，是典型的流式消息数据，通常会在 kafka 中，而客户信息，商品 SKU 表是维度表，通常存在业务数据库或者数仓中，是典型的离线数据。实时订单数据在实时处理时通常需要事实表与维度表 join 做 reference 补全，以便拿到订单详情并实时统计当天或
本文只介绍Springboot项目接入Apollo配置中心的过程。在实践过程中，我发现不需要进行那么繁琐的配置就可以实现，故写本文章对使用指南进行简化，用于记录备忘，以便于以后springboot项目快速接入Apollo配置中心。更详细的接入请参考Apollo官方提供的Java客户端使用指南：https://github.com/ctripcorp/apollo/wiki/Java%E5%AE%A
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2023-12-27 20:16:04
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# Apollo 读取配置的Java示例
Apollo 是一个开源的配置管理工具，广泛用于分布式微服务架构中。它支持动态配置，并且提供了丰富的功能，使得跨多个环境的配置管理变得非常容易。本文将详细介绍如何在 Java 中使用 Apollo 读取配置，包括代码示例和类图。
## Apollo 的基本概念
在使用 Apollo 之前，我们需要理解一些基本概念：
- **Namespace**：
Apollo spring启动加载过程
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2023-08-31 19:12:12
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一、Query componentQuery component 是Apollo app中最重要的一个组成部分。1、Query component接受的props需要提供两个参数(props)给Query,一个参数提供给query:是一个标准GraphQL document，一般通过使用gql包裹字符串转化得到。另一个提供给children:接受一个function告诉React 应该渲染什么组件
apollo配置中心架构剖析架构图 四个核心模块及其主要功能1. ConfigService 提供配置获取接口提供配置推送接口服务于Apollo客户端 2.AdminService提供配置管理接口提供配置修改发布接口服务于管理界面Portal 3.Client为应用获取配置，支持实时更新通过MetaServer获取ConfigService的服务列
目录java环境部署关闭防火墙Apollo准备工作启动apollo使用Apollo配置中心Apollo配置中心客户端集成配置中心作为基础服务，可用性要求非常高，这就要求Apollo对外部依赖尽可能地少。目前唯一的外部依赖是MySQL，所以部署非常简单，只要安装好Java和MySQL就可以让Apollo跑起来。java环境部署#进入到/usr/local目录
cd /usr/local/
#创建
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2024-01-02 07:23:02
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1.概述在流数据应用场景中，往往会通过Flink消费Kafka中的数据，然后将这些数据进行结构化到HDFS上，再通过Hive加载这些文件供后续业务分析。今天笔者为大家分析如何使用Flink消费Kafka的数据后，将消费后的数据结构化到Hive数据仓库中。2.内容Hive能够识别很多类型的文件，其中包含Parquet文件格式。因此，我们只需要将Flink消费Kafka后的数据以Parquet文件格式
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2024-03-18 20:01:25
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随着越来越多的应用进行了微服务化改造以及相同的应用程序对不同环境（开发、测试、生产环境）、不同部署集群的需求，将应用中的配置与程序解耦变得越来越重要，在过去，我们的配置文件往往和程序捆绑在一起，当需要修改配置文件时，需要对应用程序进行重新打包的操作，从而导致了应用发布效率的降低。Apollo是携程开源的一套配置中心框架，也是目前使用较多的配置中心之一，本系列文章本着学习的态度，逐步由简单到复杂对A
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2024-03-18 11:51:39
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背景介绍：当前项目为springcloud微服务，整个微服务框架中分布式系统服务和集群的数量相当多，每一个服务都有着自己的配置，之前所有服务的配置信息都使用springcloud配置中心，启动服务时会从配置中心拉取对应服务的配置文件获取配置信息，现在需要将所有配置信息迁移到Apollo配置中心，由Apollo管理配置信息。一、配置Apollo配置中心并为应用添加配置信息 1、部署和启动Apollo
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2023-12-01 10:44:22
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完成了apollo配置中心的搭建工作之后，最重要的就是apollo配置中心的使用。Apollo的详细使用可参考apollo wiki中给出《Java客户端使用指南》 。下面简单介绍快速使用，并会说到部署在docker中的项目作为apollo的客户端时，该如何配置，如何使用？环境要求：java 1.7+ ， Guava 15.0+ (apollo客户端默认引入19.0)，如果你的项目引入的其他版本，
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2024-07-04 15:23:09
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Hello大家好，我是来自BOSS直聘的基础架构工程师周佩洁。主要负责BOSS直聘算法平台的数据流链路的架构和设计。下面由我介绍Alluxio+Fluid在BOSS直聘算法平台的落地实践，我们本期的分享主要分为以下几个内容:首先，我会介绍一下Alluxio在我们这边使用的背景，另外我会介绍一下我们在使用过程中遇到的挑战。再之后我会介绍我们的整个架构设计，最后我会介绍一下使用Fluid管理Allu
原创
2022-01-19 16:07:25
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简介在服务中经常会遇到一些易变的参数，例如数据库地址、超时时间等等。这些参数与代码关系耦合度低，但是每改一次就去修改代码中的参数，再去编译部署 显得很蠢，于是就有了配置中心得个实现。目前用的比较多的配置中心有SpringCloudConfig和携程的Apollo。 SpringCloudConfig的好处是和SpringCloud绑定，全家桶（有好处有坏处，你懂的），部署简单；而Apollo部
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2024-09-07 23:12:47
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在这里插入图片描述运行环境以下就是这个示例的运行环境，如果版本号不一样，区别也应该不会很大，可以根据实际情况做相应调整。JDK 8spring boot 2.0.7.RELEASEcat-client 3.0.0apollo-client 1.3.0去除Apollo对CAT的依赖众所周知，Apollo对CAT是有依赖的，但不是强依赖，而是使用了SPI技术，只有项目里引用了cat-clien
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2023-08-23 20:10:31
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原创
2021-07-07 09:50:33
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文章目录一、启动类上加入@EnableApollo注解1.1、PropertySourcesProcessor#initializePropertySources()从apollo服务端拉取配置封装成confg对象加入到environment中1.1.1、ConfigService.getConfig(namespace)拉取对应namespace配置方法1.1.2、factory.create
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2023-12-18 10:33:36
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一、准备工作在文件存储HDFS上使用Apache Flink，需要先完成以下准备工作。说明 本文档的操作步骤中涉及的安装包版本号、文件夹路径，请根据实际情况进行替换。开通文件存储HDFS服务并创建文件系统实例和挂载点，详情请参见HDFS快速入门。在计算节点上安装JDK。版本不能低于1.8。在计算节点上安装Scala。Scala下载地址：官方链接，其版本要与使用的Apache Flink版
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2023-10-08 19:21:48
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一、背景以前写的比较多的是spark，传入外部参数，通常有两种方法： 1、用main方法传入，代码中通过args获取（基本上只要是个java程序，就可以通过这种方式来传参）2、通过--conf 传入一个spark开头的key的配置，代码中通过sparkConf来获取对应的value（这个是spark独有的特性）那么flink如何读取properties，又如何读取外部传入的参数呢？二、正文1、ma
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2023-08-26 15:21:43
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文章目录一、概述二、代码流程 一、概述上文讲了客户端定时轮询的接口，这里我们看下Config Service配置读取的接口的实现。二、代码流程1. ConfigController#queryConfig方法代码很长，但是大体流程就是根据客户端的参数从服务端查询出来最新的配置，然后根据clientSideReleaseKey和服务端的ReleaseKey进行比较，判断配置有没有更新，这里重点看下
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2024-08-19 10:09:51
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