事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。比较典型的就是以kafka为代表的消息队列几乎都是事件驱动型应用。(Flink的计算也是事件驱动型)与之不同的就是SparkStreaming微批次，如图:事件驱动型：批处理的特点是有界、持久、大量，非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作，一般用于离线统计。流处理的特点是无界、实
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2024-02-25 06:52:31
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Flink的特点1、事件驱动型（Event-Driven）2、流与批3、分层API4、支持有状态计算5、支持exactly-once语义6、支持事件时间（Event Time） 1、事件驱动型（Event-Driven）事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。比较典型的就是以kafka为代表的消息队列几乎都是事件驱动型应
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2024-02-23 15:43:59
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Flink流处理与网络安全是一篇深度探讨Flink流处理技术及其在网络安全领域的应用的专业技术博客文章。本文将从以下几个方面进行探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附录常见问题与解答本文旨在帮助读者更好地理解Flink流处理技术及其在网络安全领域的应用，并为读者提供一些实际操作的经验和见解。1.1 Flink简介
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2024-07-05 18:35:14
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一、简介Flink提供的有状态可查询机制，可以通过第三方程序读取到flink内部的状态数据 就是flink计算之后的结果（state），允许通过第三方应用程序查询到1.1应用场景用户在进行登录前需要同过flink中获取到状态来判断本次登录是否有风险 说明：二、架构 说明：在Flink的状态可查询的架构中，存在三个基本概念 QueryableStateClient:第三方程序，不是flink架构中的
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2024-02-28 09:31:05
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目录0. 相关文章链接1. 离线 Compaction1.1. 设置参数1.2. 原理1.3. 使用方式1.3.1. 执行命令1.3.2. 参数配置1.3.3. 案例演示2. 离线 Clustering2.1. 设置参数2.2. 原理2.3. 使用方式2.3.1. 执行命令2.3
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2024-04-22 11:50:41
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flink即做实时,有做离线我们有哪几种框架的选择1.直接从日志采集服务器用flume转数据,定义一个Source,两个channel,两个Sink,一个写kafka,一个写hdfsSink答案 不现实,太浪费,出问题原因 1.不现实:对日志采集服务器压力很大,我们一般使用到网卡是千兆的网卡,超过了理论单网卡的传输数据是125M,kafka用的80M/秒,hdfs用60/秒,加起来140M/秒,超
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2024-03-25 04:32:51
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声明: 1. 本文为我的个人复习总结, 并非那种从零基础开始普及知识 内容详细全面, 言辞官方的文章 2. 由于是个人总结, 所以用最精简的话语来写文章 &nbs
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2024-03-12 10:42:11
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前言最近的工作主要是在向实时计算平台方向迁移，之前的实时计算任务都是用Flink DataStream API开发的，对于DBA或者分析人员来说，可能开发代码能难度太大，所以我们打算把API封装好做成Flink SQL对外提供服务。那么其中就要涉及到一些是社区不提供的某些功能，比如与业务紧密结合的自定义函数，比如一些Source和Sink的连接器。下面我就给大家讲一讲 如何基于Flink1.11.
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2023-08-09 10:04:26
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Apache Flink作为分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。其中实时任务用于处理无界数据流，离线任务用于处理有界数据。通过本文你将掌握让大型离线任务运行稳定的能力，同时能够通过分析离线任务运行特点，降低任务运行资源消耗，减少任务成本。下面我们进入正题：01—离线任务情况说明对于平台处理的离线任务，任务大都是处理：从HDFS到HIVE的数据清洗任务。这类任务的特点是数据来一条处理
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2023-12-27 22:41:19
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文章目录
8. 实时数仓同步数据
9. 离线数仓同步数据
9.1 用户行为数据同步
9.1.1 数据通道
9.1.1.1 用户行为数据通道
9.1.2 日志消费Flume配置概述
9.1.2.1 日志消费Flume关键配置
9.1.3 日志消费Flume配置实操
9.1.3.1 创建Flume配置文件
9.1.3.2 配置文件内容
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2024-04-02 00:00:14
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通常的认识是：Flink 流模式跑流任务，批模式跑批任务，用流模式跑离线任务也是个有意思的事情虽然新版 Flink 已经在 sql 上实现了一定程度的流批一体，但是 DataStream 和 DataSet API 还是相差比较大的用 Flink 跑离线任务也是机缘巧合（也是必然，毕竟我不会 Spark）现在的项目组经常会跑历史数据，当然是批模式的，在用 Flink batch 被遇到各种各样的问
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2023-07-27 19:46:36
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手把手教你如何写一个FLink Connecter(一)--sink connector篇前言flink sql目前逐渐被各大公司采用用于做实时数据。相比较代码coding的形式。使用flink sql更加的直观,开发成本更加低廉。目前flink sql中最重要的连接器也支持了各个大型的生态组建。如：Kafka,DynamoDB,Firehose,Kinesis,JDBC,Elasticsearc
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2023-08-04 16:45:36
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1.概述Flink提供了三个模块来对集群进行安全验证，分别是HadoopModule、JaasModule、ZooKeeperModule。安全认证相关参数对应的类SecurityOptions。HadoopModule用来对使用UserGroupInformation进行身份验证的框架（kudu、hbase同步框架、hdfs等）进行认证配置。 JaasModule用来对使用JaasConfig进
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2023-09-04 13:32:22
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一、Flink CDC 2.2 概览经过3个多月的紧张开发，在社区开发者们的共同努力下，Flink CDC 2.2 版本正式发布了：Release Release-2.2.0 · ververica/flink-cdc-connectors · GitHub2.2 版本共有 34 位社区贡献者参与贡献，累计贡献了 110+ commits。一图胜千言，本文通过下图带你一分钟快速了解 Flink C
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2023-09-20 16:32:41
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我们在做实时数据开发的时候，通常要用spark、flink去消费kafka的数据，拿到数据流后会和外部数据库(Hbase、MySQL等)进行维表关联来把数据流打宽。当然了，有些外部数据库不只是存储维度数据，也会有很多事实数据，并且这些数据更新频繁，数据量巨大，但是我们的Flink流也会去实时的join这些巨大的事实表，这就需要选择一个合适的外部数据库作为支持，这个外部数据库一定要满足
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2023-07-18 13:17:19
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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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Hbase是一个分布式的、面向列的开源数据库，是hadoop项目的子项目，不同于一般的数据库，是一个适合非机构化数据结构存储的数据库，是一个基于列而不是行的模式。在hadoop生态圈的角色是实时、分布式、高维数据的数据存储。一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、 实时读写的分布式数据库。在HBase中上面的表格只是一行数据。 &
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2023-12-05 23:30:57
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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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一、背景：自己公司是内网环境，不能访问外网。但是测试人员在操作Metersphere想快速查看文档，没办法访问Metersphere的官网文档，MS的官网文档写的又很详细，所以就想看看能不能本地化直接部署在线文档。二、部署：调研之后，发现MS的文档是通过MkDocs部署的，所以我们只需把静态资源部署到本地服务上就可以访问了。 于是，就想到了两种实现方式：1. 通过github Pages 的方式去
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2024-09-26 13:22:07
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在大数据领域，Apache Flink 被广泛应用于实时数据处理，而 MongoDB 则是流行的 NoSQL 数据库之一。将 Flink 和 MongoDB 结合使用，不仅实现了数据处理的低延迟，高吞吐量，同时也得到了更灵活的数据存储解决方案。然而，在对 MongoDB 进行离线数据处理时，许多团队面临着技术痛点，这些痛点需要系统化的分析与解决方案。
## 背景定位
在开始解决问题之前，我们首
