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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**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：
```mermaid
flowchart TD
start(
原创
2023-11-20 07:09:40
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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
HBASE简介Apache HBase is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store. 存大数据的nosql数据库。能存大数据，还能随机读写（怎么做到的）。其具有以下特点：HBase的特点海量存储：HBase一定要上亿条数据才有优势。HBase列式存储：HBase根据列族来存储数据，列族下面可以有任意多的列，列族在
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2023-11-18 10:15:31
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# 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 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：
```mermaid
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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什么是HbaseHBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用 HBASE 技术可在廉价 PC Server 上搭建起大规模结构化存储集群。特点海量存储 适合存储PB级别的海量数据，在PB级别的数据以及采用廉价PC存储的情况下， 能在几十到百毫秒内返回数据。列式存储 这里的列式存储其实说的是列族存储，Hbase 是根据列族来存储数据的。极易扩展 一是基于上层处理能力（Re
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2023-07-13 16:55:41
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Hbase是一个相对较复杂的分布式系统，并发写入的性能非常高。然而，分布式系统从结构上来讲，也相对较复杂，模块繁多，各个模块之间也很容易出现一些问题，所以对像HBase这样的大型分布式系统来说，优化系统运行，及时解决系统运行过程中出现的问题也变得至关重要。正所谓：“你”若安好，便是晴天；“你”若有恙，我便没有星期天。历史现状 HBase交接到我们团队手上时，已经在线上运行有一大段时间了，期间也偶
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2024-08-02 11:53:08
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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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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
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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淘宝搜索的个性化离线实时分析系统Pora已升级至Pora2，Pora2是在基于Yarn的流式计算框架IStream基础上开发的，同时为保证数据和消息的实时处理系统中较多地使用了HBase，是一个典型的高并发读写HBase的分布式应用。 系统在发布之初遇到了比较严重的性能问题，表现为处理速度跟不上实时日志，并且整个Hadoop/HBase集群压力大，连带其它应用受影响。经过排查发现问题主要都出现在
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2023-08-07 17:56:52
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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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# 如何实现hbase多线程并发写
## 总体流程
首先，我们需要创建一个HBase表用于存储数据，然后编写多线程程序，并发写入HBase表。下面是整个流程的步骤表格：
```mermaid
gantt
title HBase多线程并发写流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 创建HBase表
创建HBase表
原创
2024-05-22 06:29:46
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作为一款优秀的非内存数据库，HBase和传统数据库一样提供了事务的概念，只是HBase的事务是行级事务，可以保证行级数据的原子性、一致性、隔离性以及持久性，即通常所说的ACID特性。为了实现事务特性，HBase采用了各种并发控制策略，包括各种锁机制、MVCC机制等。本文首先介绍HBase的两种基于锁实现的同步机制，再分别详细介绍行锁的实现以及各种读写锁的应用场景，最后重点介绍MVCC机制的实现策略
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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目录分析痛点方案一：同步批量请求优化为异步请求方案二：多线程 Client 模式实现原理：Flink 算子内多线程代码实现分析痛点 笔者线上有一个 Flink 任务消费 Kafka 数据，将数据转换后，在 Flink 的 Sink 算子内部调用第三方 api 将数据上报到第三方的数 据分析平台。这里使用批量同步 api，即：每 50 条数据请求
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2024-01-31 01:50:20
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