概述本文介绍flink的总体架构，通过本文的学习可以对flink的架构有一个总体把握。总体架构 flink也是典型的master-slave分布式架构，如上图所示。flink的架构总体来说分为以下几个部分：Job ClientJob ManagerTask Manager这几个部分可以部署在不同的机器上，如下图所示： Flink的大致流程如下：用户编写的执行任务通过JobClient端发送到Job
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2023-11-20 08:06:35
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ETL介绍Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程。通用架构先来一张通用架构图：数据源：数据源可以来自多个不同种类的源，例如数据库，日志文件，系统日志，数据库日志，业务日志等。数据收集：采集数据，日志等数据文件。常用的采集工具有Flume，Logstash，Filebeat等。数
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2023-07-20 20:32:56
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大数据ETL架构搭建
随着大数据时代的到来，企业面临着越来越多的数据处理需求。而ETL（Extract-Transform-Load）是大数据处理中的重要环节之一，起到了将数据从源系统中提取、转换和加载到目标系统中的作用。本文将介绍大数据ETL架构的搭建过程，并提供相应的代码示例。
在搭建大数据ETL架构之前，我们首先需要明确数据处理的流程。一般来说，ETL流程可以分为以下几个步骤：
1.
原创
2024-01-28 05:31:14
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1、项目介绍由于上一个文档已经介绍了这个项目名。这里我就单独介绍一下这个文档主类。该文档主要是数据的主入口。同时也是可以熟悉整个代码的处理流程。 1、用户的操作日志数据（埋点数据），发送至kafka 。 2、运营人员在大数据平台配置好规则（如新用户，浏览了某一个页面…），存入mysql。 3、Flink代码定时（新增规则也能及时加载）加载mysql规则，根据规则处理日志。 4、将满足规则的数据存入
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2024-01-03 14:46:49
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一、ElasticSearchSink介绍在使用Flink进行数据的处理的时候，一个必要步骤就是需要将计算的结果进行存储或导出，Flink中这个过程称为Sink，官方我们提供了常用的几种Sink Connector，例如:Apache Kafka ElasticsearchElasticsearch 2xHadoop FileSystem…这篇就选取其中一个常用的ElasticsearchSink
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2024-02-19 20:41:55
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目录ExectionGraph核心对象1.ExecutionJobVertex2.ExecutionVertex3.IntermediateResult4.IntermediateResultPartition5.ExecutionEdge6.Execution前几篇文章分析了StreamGraph、JobGraph。这篇文章分析JobGraph的下一步ExecutionGraph的核心对象Exe
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2024-03-21 09:41:35
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1. 安装4.0框架ETL的正运行前提是操作系统中已经安装有4.0框架。如果没有，请在运行ETL工具前将其提前安装。2. 解压ETL工具安装包将接收到的ETL工具压缩包解压到本地3. 安装建库脚本在oracle库中创建新用户，一般用户名为SJTB,然后在在ETL所在的目录下找到【建库脚本oracle.sql】，将该脚本其在SJTB用
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2023-08-31 08:28:17
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数据仓库是由外部多个数据源汇总集成的，“集成”这个词代表并不是简单的堆积，而是需要进行一些逻辑处理，数仓的集成就是这样，因为外部数据源都是异构的，所以需要做很多工作才可以进行集成，这些工作包括但不限于：字段的意义统一，轻度统计等。抽取数据有如下策略：时间戳判断扫描增量文件日志文件，审计文件扫描修改应用程序（很少使用）映像文件扫描（很少使用）另外，抽取的数据需要增加时间戳（必须的），存储到介质里面需
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2024-03-04 02:30:29
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一、服务搭建1. 下载安装包flink-1.8.0-bin-scala_2.12.tgz，本文选择的是1.8.0版本。下载地址：http://flink.apache.org/downloads.html2.上传安装包至服务器的/usr/local/目录下，并使用以下命令解压至flink目录下：tar zxvf flink-1.8.0-bin-scala_2.12.tgz3.设置环境变量expor
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2023-07-18 13:15:07
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1、前言随着互联网3.0的到来，数据也井喷式爆发。随着大数据的到来，谁能拿到数据，用好数据也就成了重中之重。本次文章与大家分享的一个实际生产中的实时计算实时ETL项目。2、背景想必大家也都知道离线计算的标签。离线标签采用的是T+1的形式。这就具有一个很大的滞后性，对于新用户的一些策略以及营销就不好精准触达。基于这样的场景以及实时标签以及实时ETL需求项目也就出现了。3、项目介绍1、用户的操作日志数
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2024-09-05 15:56:47
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最近写了一个针对数据仓库ETL的测试框架，baidu google了一下发现还没有非常靠谱的同类型框架或解决方案，就忍不住提前分享一下（其实是因为周五下午不想干活）。
首先分享一下我们过去测试ETL的方法：很简单，就是写两段SQL分别query上下两层数据，然后通过数据库的minus方法来得到不符合预期的数据，进而进行分析。例如
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2023-08-31 18:19:57
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目录ETL的架构ETL架构的优势：离线 ETL 的架构设计离线 ETL 的模块实现数据分片（Split）数据解析清洗（Read）多文件落地（Write）检测数据消费完整性 (Commit)参考链接ETL的架构
ETL架构的优势：ETL相对于EL-T架构可以实现更为复杂的数据转化逻辑
ETL采用单独的硬件服务器,可以分担数据库系统的负载
ETL与底层的数据库数据存储无关，可以保持所有的数据始终在数据
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2023-02-21 08:19:00
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一、基础认识1.什么是 ETL• Extract-Transform-Load 的英文缩写，用来描述将数据从来源端经过抽 取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。• ETL 是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换后加载到数据仓库的过 程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为 企业的决策提供分析依据，ETL 是 BI（商业智能）项目重要的
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2023-11-12 13:28:14
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在这篇文章中，一位大数据专家讨论了使用ETL工具来帮助数据团队更好地使用和管理他们的数据仓库。管理数据仓库不仅仅是管理数据仓库，如果我们听起来如此陈腐。实际上还有很多需要考虑的问题。例如，数据如何进入您的数据仓库本身就是一个完整的过程 - 具体而言，当数据处于运动状态时会发生什么，以及必须采用的形式才能变得可用。 这就是ETL工具的用武之地。ETL - 提取，转换，加载 - 是多个系统
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2023-12-21 06:03:41
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Flink集群搭建 Flink支持多种安装模式。local（本地）——单机模式，一般不使用standalone——独立模式，Flink自带集群，开发测试环境使用yarn——计算资源统一由Hadoop YARN管理，生产环境测试 Standalone模式 步骤 1. 解压flink压缩包到指定目录2. 配置flink3. 配置slaves节点4. 分发flin
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2023-12-05 19:37:29
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熟悉TASKCTL4.1一段时间后，觉得它的调度逻辑什么的都还不错，但是感觉单机部署不太够用。想实现跨机调度作业，就要会TASKCTL的集群部署。下面就是我在网上找到的相关资料，非原创。单机部署成功后，要在单机部署的基础上，增加3个CTL节点：1个MAgent和2个Sagent，来完成集群部署。将服务端的安装包分别上传至magent、sagent1和sagent2账户，其操作都是一样的
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2023-07-08 14:29:02
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一、ETL概念 ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。二、E-T-L架构分类 ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或
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2023-09-28 08:31:01
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不多说，直接上干货！ Kettle是什么？ Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，绿色无需安装，数据抽取高效稳定。 Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。 Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自
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2024-04-09 20:36:07
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## 实现 Flink ETL 数据到 Hive 的流程
为了实现将 Flink ETL 数据到 Hive，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤 1 | 创建 Flink 流处理环境 |
| 步骤 2 | 获取数据源 |
| 步骤 3 | 转换数据 |
| 步骤 4 | 将数据写入 Hive |
下面逐步介绍每一个步骤以及需
原创
2023-08-30 08:21:53
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文章目录介绍概述特性API支持Libs支持整体组件栈编程模型抽象的层级程序和数据流窗口（Windows）有状态的数据操作（Stateful Operations）容错的Checkpoint流上的批处理分布式执行环境Job Managers，Task Managers，ClientsTask Slots 和资源状态后端保存点（Savepoints） 介绍概述Apache Flink是一个面向数据流
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2024-03-27 23:34:21
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