上篇文章我们讲到了Reactive Feign，它在响应式微服务中替换了阻塞模型的Open Feign。今天我们要讨论的是响应式的链路跟踪。在微服务架构中，原来的单体被划分为多个细小的模块部署，一个请求可能需要横跨多个小的服务才能完成它所要实现的功能。在传统阻塞模型中有很多优秀的框架可以供我们解决这个问题，比如Zipkin，SkyWalking等等。那在Spring Webflux中他们表现如何呢
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2024-08-28 20:42:12
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# Flink与Spring Boot的集成
Apache Flink是一款流处理框架，专为高吞吐量、高可用性和低延迟的实时数据处理设计。而Spring Boot是一个用于构建独立、生产级应用的框架，它简化了Spring应用的开发过程。将Flink与Spring Boot集成，可以让开发人员在熟悉的Spring环境中轻松地构建流处理应用。
## 1. 为什么选择Spring Boot与Flin
目录. 一、基本概念. 1、背景. 2、简介. 3、特点. 4、基础模型. 5、Apollo 的四个维度. 6、本地缓存. 7、客户端设计. 8、总体设计. 9、可用性考虑. 二、Apollo 配置中心创建项目与配置. 1、登录 Apollo. 2、修改与增加部门数据. 3、创建一个项目. 4、创建一个配置参数. 三、创建 Apollo 客户端测试项目. 1、Mavne 添加 Apollo 依赖.
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2024-05-09 10:17:27
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一、Flink相比传统的Spark Streaming有什么区别?这个问题是一个非常宏观的问题，因为两个框架的不同点非常之多。但是在面试时有非常重要的一点一定要回答出来：Flink 是标准的实时处理引擎，基于事件驱动。而 Spark Streaming 是微批（Micro-Batch）的模型。下面我们就分几个方面介绍两个框架的主要区别：（1）架构模型Spark Streaming 在运行时的主要角
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2024-03-31 15:45:27
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文章目录你可能面临如下苦恼：接口缓存重试机制Bean校验等等......它为流计算开发工程师解决了有了它你的代码就像这样子：仓库地址：[懒松鼠Flink-Boot](https://github.com/intsmaze/flink-boot)1. 组织结构2. 技术选项和集成情况3. 快速开始3.1 核心基础工程3.2 Spring容器topology-base.xmlconfig.prope
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2024-01-26 10:36:05
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继之前 入门篇 和 Batch 篇 之后，今天这篇 Flink on Zeppelin 主要讲述如何在 Zeppelin 中使用 Flink 的 Streaming 功能，我们会以 2 个主要的场景来讲：Streaming ETLStreaming Data Analytics准备工作本文我们会用 Kafka 作为我们的数据源，使用 Flink SQL 处理
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2024-05-10 21:39:33
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Springboot集成Jersey Springboot支持Jersey1.x和Jersey2.x，我们这里只介绍Springboot对Jersey2.x的支持。springboot对jersey的集成非常简单。 项目结构：1、引入Springboot对Jersey的starter包：<dependency>
<groupId>org.springframewor
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2023-10-30 14:14:20
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在本文中，我将重点介绍如何将 Spring Boot 集成到 Flink CDC。当需要利用 Flink 的流式数据处理能力与 Spring Boot 的便捷开发框架结合时，这种集成方式尤为重要。以下是具体的实现过程，涵盖了环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展。
## 环境准备
为了进行集成，我首先搭建了如下环境：
- **JDK：** 11及以上版本
- **Mav
# Spring Boot 集成 Flink CDC 实现指南
## 一、项目概述
在数据处理中，Flink CDC（Change Data Capture）是一种非常有用的实时数据捕捉技术。通过结合 Spring Boot 和 Flink CDC，你可以轻松构建基于数据变化的实时数据流应用。本文将详细介绍如何将 Spring Boot 与 Flink CDC 集成，分步实现这一目标。
##
原创
2024-10-26 06:37:32
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1、处理方式： 用户上传原始视频，系统对用户上传的视频自动编码、转换，最终生成m3u8
文件和
ts
文件，处理流程如下：
1
、用户上传视频成功
2
、系统对上传成功的视频自动开始编码处理
3
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2023-12-21 05:09:56
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文章目录执行模式（批处理/流处理）什么时候可以/应该使用 BATCH 执行模式？配置BATCH执行模式Execution Behavior（执行行为）任务调度和网络shuffle批执行模式状态后端/状态Order of Processing(处理顺序)Event Time / Watermarks(时间时间 / 水印)Processing Time(处理时间)故障恢复重要注意事项检查点 执行模式
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2024-03-25 19:52:23
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Docker命令大全前期准备1、准备好CentOS7.6系统的服务器环境。2、在服务器上搭建好docker环境，可以参考CentOS7.6离线安装Docker，当然如果网络条件可以可以参考菜鸟教程的Docker安装教程。3、其次搭建好数据库，如果是mysql数据库可以参考CentOS7离线安装Mysql5.7。数据库建议直接安装在服务器上，不要采用docker镜像方式创建数据库镜像。数
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2024-02-26 14:40:15
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Spring Cloud Stream集成Kafka项目创建项目依赖集成配置集成生产者集成消费者集成验证生产者验证消费者验证 Spring Cloud Stream是一个构建消息驱动微服务的框架，抽象了MQ的使用方式, 提供统一的API操作。Spring Cloud Stream通过Binder(绑定器)、inputs/outputs Channel完成应用程序和MQ的解耦。Binder 负责绑
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2024-04-16 16:15:23
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1.背景介绍Flink与Kafka集成是一种常见的大数据处理技术，它可以帮助我们实现实时数据处理和分析。Flink是一个流处理框架，可以处理大量数据并提供实时分析功能。Kafka是一个分布式消息系统，可以用于构建实时数据流管道。在本文中，我们将深入了解Flink与Kafka集成的背景、核心概念、算法原理、代码实例等方面。1.1 Flink的背景Flink是一个开源的流处理框架，由Apache软件基
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2024-07-18 10:00:26
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场景k12在线教育公司的业务场景中，有一些业务场景需要实时统计和分析，如分析在线上课老师数量、学生数量，实时销售额，课堂崩溃率等，需要实时反应上课的质量问题，以便于对整个公司的业务情况有大致的了解。方案对比对比了很多解决方案，如下几种，列出来供参考。方案实时入库SQL支持度Spark+CarbonData支持Spark SQL语法丰富Kylin不支持支持joinFlink+Druid支持0.15以
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2024-03-20 07:15:46
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自制Flink Parcel集成CDH（Flink1.13.2 + CDH6.2.1+Scala2.11）记录制作flink parcel环境（虚拟机，系统CentOS7.6）（1）jdk1.8（open）
（2）maven3.8.1
（3）parcel制作工具jdk、maven自行安装flink 相关下载注：可不需要提前下载
flink下载地址：https://archive.apache.or
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2024-10-03 14:57:28
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文章目录1. 安装部署安装2. 执行任务Standalone 模式启动/停止执行任务Yarn 模式Session-cluster 模式启动 yarn-session执行任务Per-Job-Cluster 模式3. 执行环境EnvironmentgetExecutionEnvironment（常用）createLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironmentSourc
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2024-04-10 13:00:09
334阅读
1. Flink、Storm、Sparkstreaming对比Storm只支持流处理任务，数据是一条一条的源源不断地处理，而MapReduce、spark只支持批处理任务，spark-streaming本质上是一个批处理，采用micro-batch的方式，将数据流切分成细粒度的batch进行处理。Flink同时支持流处理和批处理，一条数据被处理完以后，序列化到缓存后，以固定的缓存块为单位进行网络数
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2024-05-24 21:04:16
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flink 1.10.0spring boot 2.2.2.RELEASE这方面的资料很少，网上有的方法不完整。基本思路是把spring容器的初始化放在sink的open方法中执行。要么只使用spring framework组件，甚至使用xml这样的方式配置bean（使用ClassPathXmlApplicationContext ）；要么直接在open中启动了SpringApplication。
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2023-07-06 16:05:39
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一、背景云端使用Spring Cloud实现，A服务有一些数据，B和C服务也需要A服务的这些数据，但是系统上面只有A服务有数据操作的入口，B和C服务只能从A服务处同步数据到自己的表里面。 解决方案是A服务对数据进行增删改操作之后，将数据操作发送给消息服务，B和C服务从消息服务拉取数据同步消息，然后修改自己的数据。 本文以kafka作为消息服务组件。 二、需
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2024-05-30 21:51:25
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