们前面采集的日志数据已经保存到Kafka中,作为日志数据的ODS层,从kafka的ODS层读取日志数据分为3类:页面日志,启动日志和曝光日志。这三类数据虽然都是用户行为数据,但是有着完全不一样的数据结构,所以要拆分处理。将拆分的不同的日志写回Kafka不同主题中,作为日志DWD层。&nbs
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2024-09-12 00:40:56
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目录序言一. kafka的数据源 1.1 json1.1.1 flink sql ddl 1.1.2 数据准备1.1.3 开启sql-client 1.1.4 代码1.1.6 配置 1.2 debeizum-json1.2.1 flink sql1.2.2 准备数据1.2.3 sql-c
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2024-05-05 15:34:16
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1.概述Apache Flink中的KeyBy算子是一种根据指定Key将数据流分区的算子。在使用KeyBy算子时,需要指定一个或多个Key,Flink会根据这些Key将数据流分成不同的分区,以便并行处理。 KeyBy算子通常用于实现基于Key的聚合操作,如求和、平均值等。它可以将具有相同Key的数据分配到同一个分区中,并在该分区上执行聚合操作。此外,KeyBy算子还可以用于流数据的状态管理,如将具
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2023-07-06 16:02:21
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FlinkStreamETL0.功能说明概括:利用Flink实时统计Mysql数据库BinLog日志数据,并将流式数据注册为流表,利用Flink SQL将流表与Mysql的维表进行JOIN,最后将计算结果实时写入Greenplum/Mysql。1.需求分析1.1需求实时统计各个地区会议室的空置率,预定率,并在前端看板上实时展示。源系统的数据库是Mysql,它有三张表,分别是:t_meeting_i
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2023-07-25 22:25:50
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下面我们举个例子,如上图所示,假设我们对模式 A、B、B、C 感兴趣,它代表我们想要找到这样的事件序列:A 类事件发生后,发生了两次 B 类事件,又发生一次 C 类事件。注意,这里我们并不要求事件之间是严格连续的。当我们使用 Flink CEP 开发了相关代码并跑起作业后,遇到 d1、a1、b1、b2、d2、c1 的事件流,Flink CEP 就能找到其中的 a1、b1、b2、c1 这
作者:伍翀(云邪)本文是 Apache Flink 零基础入门系列文章第八篇,将通过五个实例讲解 Flink SQL 的编程实践。注: 本教程实践基于 Ververica 开源的 sql-training 项目。基于 Flink 1.7.2 。通过本课你能学到什么?本文将通过五个实例来贯穿 Flink SQL 的编程实践,主要会涵盖以下几个方面的内容。如何使用 SQL CLI 客户端如何在流上运行
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2024-06-16 09:35:58
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作者:李锐介绍:阿里巴巴技术专家,Apache Hive PMC,加入阿里巴巴之前曾就职于 Intel、IBM 等公司,主要参与 Hive、HDFS、Spark 等开源项目。Apache Flink 从 1.9.0 版本开始增加了与 Hive 集成的功能,用户可以通过 Flink 来访问 Hive 的元数据,以及读写 Hive 中的表。本文将主要从项目的设计架构、最新进展、使用说明等方面来介绍这一
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2023-08-05 13:21:26
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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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# 使用SQL Server CDC和Flink实现实时数据流处理
在实时数据流处理中,Change Data Capture (CDC) 技术被广泛应用于捕获数据库中的更改并将这些更改传送到数据处理系统中。SQL Server是一种常见的关系型数据库管理系统,而Apache Flink是一个流处理引擎,能够处理各种复杂的数据流处理场景。本文将介绍如何结合SQL Server CDC和Flink
原创
2024-04-03 06:20:23
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# Flink SQL 读取 MySQL 数据入门
在大数据处理领域,Flink 是一种流处理和批处理的框架,能够高效处理实时数据流。Flink SQL 提供了类似 SQL 的查询语言,让开发者更容易地从不同的数据源读取和处理数据。本文将介绍如何使用 Flink SQL 读取 MySQL 数据,并提供详细的代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前,确保你已安装 Apache Flink
# Flink SQL 读取 Hive Demo 教程
Apache Flink 是一个强大的流处理框架,能够与多种数据源和存储结合使用。Hive 是一个数据仓库工具,用于大数据的存储和管理。在这个教程中,我们将学习如何使用 Flink SQL 读取 Hive 数据。整个流程如下所示:
## 流程概述
以下是实现 Flink SQL 读取 Hive 的步骤:
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-10-18 08:48:36
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首先,预祝大家2020年多福多寿,少宰少难!!! 作为2020年的第一篇博文,再不写的话就对不起大家了!!!好,废话少说,今天这篇文章主要是解决你在做实时计算的时候,将数据sink到redis的种种问题 实时计算流程框架其实比较简单,目前比较流行的也就是kafka+flink+redis或者kafka+flink+hbase了前面kafka+flink的流程稍后会专门来写,本篇主要写flink s
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2023-07-11 17:23:00
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随着Flink 1.10版本的发布,Table API&SQL得以完善,现在可以基于Flink SQL实现离线分析了。在离线分析的场景中,最经常的使用场景是读取Hive做分析处理,这时就不得不研究下Flink读取Hive的原理了。在阅读本文之前,可以思考两个问题:1 Flink是如何读取Hive数据?2 Flink如何控制读取的并行度?1 Flink如何识别Hive表Flin
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2023-10-02 19:37:45
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前期准备Flink提供了JDBC连接器,需要添加如下依赖<!--选择自己需要的版本号-->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId&g
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2023-06-02 13:43:46
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一、TDBank接入hive数据的痛点和挑战数据接入到Hive是TDW数据接入中应用最广泛的场景,整体的数据流向路径如下所示:图1 数据接入到TDW Hive的流向路径数据从源侧发送,经过TDBus后存入MQ,然后由TDSort消费并根据业务规则进行分拣处理后存入中转的hdfs目录,再由配置的统一调度任务定时将数据以分区为单位写入hive仓库。可以看出,整个系统数据流经的环节较多,对运维和用户具有
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2024-06-27 07:07:54
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一.由字典看索引 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index)和非聚集索引。聚集索引 其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的,那么“安”字就自然地排在字典的前部
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2023-11-24 01:38:09
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在日常的数据库工作中,使用 SQL Server 读取 SQL 文件的操作是非常常见的。无论是进行数据迁移、执行批量更新,还是只想运行一系列 SQL 查询,这一需求都时常出现。以下将详细描述 SQL Server 读取 SQL 文件的过程,并结合多种可视化和图表展示,帮助更好地理解和实施此操作。
## 协议背景
在数据管理领域,SQL Server 的出现为数据库操作提供了强大的功能。而 SQ
Flink实时数仓第一篇数据接入欢迎来到实时数仓1.为什么选择Hbase中转,而不是直接入Hive?2.oracle接入为什么这么复杂?3.不支持的cdc数据源怎么办? 欢迎来到实时数仓最近在做实时数仓相关工作,了解到一些皮毛,但是大致方向还是对的,目前有一些眉目和进展,就跟大家讲讲。今天讲讲实时数据接入吧,怎么将数据实时接入到数据湖或者数据仓库。来看看流程图:1.为什么选择Hbase中转,而不
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2023-09-27 17:45:05
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在使用 Flink 1.10 的 SQL 的时候,遇到个小问题: 一个返回当前时间的函数返回的结果是启动的时间,并且保持不变。比如下面这个UDF,获取当前时间的 时分秒(HH:mm:ss 格式)import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.common.typeinf
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2023-11-16 11:08:52
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Flink CDC 监控 SQL Server
随着数据架构的不断演进,实时数据处理的需求愈发明显。Flink 的变化数据捕获(CDC)功能为许多企业提供了强大的工具,可以从 SQL Server 中实时监控和捕获数据变更。本文将详细介绍如何通过 Flink CDC 监控 SQL Server,包括参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展等内容。
## 背景定位
在一次项目中,我们的