一、log4j2概述 在日常的开发，测试和生产环境中，日志记录了应用，服务运行过程中的关键信息，以及出现异常时的堆栈，这些信息常常作为查询，定位，解决问题的关键，因此在任何系统中，对日志的使用得当，将极大的提高程序问题解决的效率。 Log4j的1.x版本虽然已经被广泛使用于很多应用程序中，但由于出现内存泄漏等bug，代码难以维护，以及需要使用老版本的jdk等劣势，在2015年8月已经玩完。它的
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2024-07-09 10:34:02
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九月的柏林，比杭州多了一丝清冽，与之相对应的，是如火如荼的2018 Flink Forward Berlin（以下简称FFB）会场。在这个初秋，Apache Flink 核心贡献者、行业先锋、实践专家在这里齐聚一堂，围绕Flink发展现状，生态与未来，共话计算之浪潮。值得一提的是，阿里巴巴作为ApacheFlink主要贡献方，受邀参与此次盛会，并发表演讲。
本文主要来自阿里巴巴研究员量仔
本文主要介绍了端侧通过Blink任务对埋点数据进行实时聚合和清洗，解决端侧日志时效性问题，并基于实时日志搭建线上监控运维体系，从而提升端侧整体的稳定性。Blink简介介绍 Blink 前需要先认识下 Flink，其最初是柏林工业大学的一个研究性项目（StratoSphere），早期专注于批计算，于2014年捐赠给 Apache 并进行孵化，后逐渐演变为数据计算框和分布式处理引擎，用于对无界和有界数
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2024-05-24 12:36:34
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Flink入门系列文章主要是为了给想学习Flink的你建立一个大体上的框架，助力快速上手Flink。学习Flink最有效的方式是先入门了解框架和概念，然后边写代码边实践，然后再把官网看一遍。Flink入门分为四篇，第一篇是《了解Flink》，第二篇《架构和原理》，第三篇是《DataStream》，第四篇是《Table Api & SQL》。官网地址https://nightlies.apa
在数据库管理中，理解 binlog 的 postion 和 GTID 之间的区别至关重要。它们在主从复制和数据恢复过程中起着关键作用，各自的特点和应用场景也各有不同。下面我们一起探讨这两个概念，并提供解决相关问题的思路。
### 背景定位
数据库在高可用性和灾难恢复中面临不少挑战，尤其是在数据一致性和可追溯性方面。初始的技术痛点主要集中在两个方面：数据复制的不确定性和故障恢复的复杂性。这两个问
Binary Log 记录方式Row LevelBinary Log会记录成每一行数据被修改的形式，然后在Slave端再对相同的数据进行修改。如果修改了表的结构，那么binlog日志记录的是重新创建表，在插入字段、update等操作语句，而不是的alter的动作。优点：在Row Level模式下，Binnary Log可以不记录执行的Query语句的上下文相关信息，只要记录哪一行修改了，修改成什么
前言随着云数仓技术的不断成熟，数据湖俨然已成为当下最热门的技术之一，而 Apache Hudi 是当下最具竞争力的数据湖格式之一：拥有最活跃的开源社区之一，周活跃 PR 一直维持在 50+ 水平；拥有最活跃的国内用户群之一，目前的 Apache Hudi 钉钉群用户已超过 2200+，国内各大厂商都已经布局 Apache Hudi 生态。Apache Hudi 的活跃度得益于其出色的 file f
bin log/ undo log / redo log MYSQL三种日志干啥的?三种日志介绍MySQL日志主要包括查询日志、慢查询日志、事务日志、错误日志、二进制日志等。其中比较重要的是 bin log（二进制日志）和 redo log（重做日志）和 undo log（回滚日志）。bin logbin log 是MySQL数据库级别的文件，记录对MySQL数据库执行修改的所有操作，不会记录se
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2024-01-13 04:11:06
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反压机制（BackPressure）被广泛应用到实时流处理系统中，流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。反压机制就是指系
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2024-05-24 23:30:44
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主要介绍基于 Flink 的编程模型，包括 Flink 程序的基础处理语义和基本构成模块，并且和 Spark、Storm 进行比较，Flink 作为最新的分布式大数据处理引擎具有哪些独特的优势呢？Flink 的核心语义和架构模型 我们在讲解 Flink 程序的编程模型之前，先来了解一下 Flink 中的 Streams、State、Time 等核心概念和基础语义，以及 Flink 提供的不同层级的
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2024-04-05 10:51:17
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sparkstreaming和flink的区别–组件：sparkstreaming：Master:主要负责整体集群资源的管理和应用程序调度；Worker:负责单个节点的资源管理，driver 和 executor 的启动等；Driver:用户入口程序执行的地方，即 SparkContext 执行的地方，主要是 DGA 生成、stage 划分、task 生成及调度；Executor:负责执行 tas
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2023-08-11 23:56:23
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Apache Spark和Apache Flink的区别 Apache Spark是Apache软件基金会开发的开源集群计算框架。Apache Spark非常快，可以用于大规模数据处理。它是大数据技术领域现有大型数据处理工具的替代。Apache Flink是一个开源框架，用于数据流应用程序的流处理，在分布式应用程序中具有高可用性、高性能、稳定性和准确性。Apache Flink在流引擎中
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2024-03-16 10:40:05
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ChunJun（原FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018年4月，秉承着开源共享的理念，数栈技术团队在github上开源了FlinkX，承蒙各位开发者的合作共建，FlinkX得到了快速发展。两年后的2022年4月，技术团队决定对FlinkX进行整体升级，并更名为ChunJun，希望继续和各位优秀开发者合作，进一步推动数据集成/同步的技术发展。因该
1、redo log2、binlog3、redolog和binlog区别4、change buffer5、change buffer和redolog区别 1、redo log又叫重做日志，是innodb存储引擎层的日志，属于物理日志。采用循环写入方法，用来记录修改之后的值，不管事务是否提交，都会把事务操作的变化记录下来。如果每次更新都需要一次次写入磁盘成本很高，所以采用先写日志再写磁盘。 日志大
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2024-07-04 08:15:59
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1 redo log 和 binlog 的区别redo log 是 InnoDB 引擎特有的；binlog 是 MySQL 的 Server 层实现的，所有引擎都可以使用。redo log 是物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改，实现 crash-safe，即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失。而 binlog 是逻辑日志，记录的是写入性操作（不包括查询）信息，比如
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2023-06-22 17:29:12
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本篇博客记录基于Flink 1.9.1发行版的SQL Client入门实践在此入门实践中你可以学到：搭建Flink、Kafka生产环境使用Flink SQL查询Kafka Source TableSQL Client本身无需过多介绍，详情可以参考官方文档我认为SQL Client入门的主要难点是搭建运行环境搭建运行环境因为SQL Client的启动脚本.sh文件只能在linux\Mac环境使用，w
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2024-05-25 11:34:07
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flink的运行其实不需要这些，但是如果需要模拟一些业务场景，就需要依赖zk、kafka等中间件，下面记录一些安装、配置的简要内容。 由于公司机器是win10，这边的操作都是基于win环境的，linux下可能稍有改动。安装zk：下载地址：zookeeper.apache.org/releases.html下载后，解压放在目录D:bigdata(本文所用的目录)下，关于zookeeper以
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2024-02-27 10:28:14
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# Flink和Kafka区别
## 简介
在大数据领域，Flink和Kafka都是非常常见且重要的工具。Flink是一个流式计算框架，可以用于实时数据处理和批处理，而Kafka是一个分布式流处理平台，用于建立实时数据管道。本文将详细介绍Flink和Kafka的区别，并给出代码示例，帮助您更好地理解它们之间的不同之处。
## Flink和Kafka区别对比
下表对比了Flink和Kafka在几
原创
2024-05-06 11:54:14
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1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。①HDFS（分布式文件系统）：HDFS是整个hadoop体系的基础 。功能：负责数据的存储与管理。HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据
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2024-01-16 19:25:41
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FLUME是一个海量日志收集系统。Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系统），支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。 Flume可以将应用产生的数据存储到任何集中存储器中，比如HDFS,HBase Flume的结构Age
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2024-07-18 08:43:49
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