Flink从入门到精通之-12Flink CEP在 Flink 的学习过程中,从基本原理和核心层 DataStream API 到底层的处理函数、再到应用层的 Table API 和 SQL,我们已经掌握了 Flink 编程的各种手段,可以应对实际应用开发的各种需求了。 在大数据分析领域,一大类需求就是诸如 PV、UV 这样的统计指标,我们往往可以直接写 SQL 搞定;对于比较复杂的业务逻辑,SQ
目录JDBC概述JDBC是什么?JDBC快速入门使用JDBC连接数据库并进行操作的5个步骤获取数据库连接的最原始的方式该方式的弊端常用的API介绍DriverManager驱动管理类Connection接口Statement接口PrepareStatement接口为什么相较于Statement接口,我们要使用PreparedStatement接口封装JDBCUtils为什么要封装一个JDBCUti
# Flink MySQL Sink 连接池使用指南 Apache Flink 是一个强大的流处理框架,能够处理实时代码,并支持多种数据源和接收器(Sink)。其中,MySQL 是最常见的关系型数据库之一,通常作为数据处理的目标系统。本文将介绍如何在 Flink 中使用 MySQL Sink,并利用连接池来优化性能。 ## Flink MySQL Sink 的架构 在 Flink 中,利用
原创 9月前
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简单说一下线上环境配置: 15台kafka、30台flink(2台job,28台task)512G内存,挂载7T硬盘 数据量大概是每秒560w+背景:发现kafka的部分消费者组有积压,打算调整程序的一些配置参数,来提高flink的处理能力,只做配置文件的修改,然后重启程序。再flink界面观察到任务在不停重启。解决:先在flink界面查看报错任务的日志,报错的大意是无法获取到kafka-topi
转载 2024-01-12 12:09:47
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文章目录什么是flink组件有界和无界数据状态事件驱动的api流或批处理的api高级别的apiFlink运行程序多样化Flink的应用场景 什么是flink       Apache Flink是一个开源的分布式,高性能,高可用,准确的流处理框架。支持实时流处理和批处理     &nbs
# Flink HBase连接池实现教程 ## 概述 本教程将向你介绍如何在Flink中实现HBase连接池,以提高性能和资源利用率。我们将使用Java编程语言和Flink框架来完成这个任务。 在开始之前,请确保你已经具备以下的基本知识: - Java编程语言基础知识 - Flink框架的基本概念和使用方法 - HBase数据库的基本概念和使用方法 ## 整体流程 下面是实现Flink H
原创 2023-08-10 12:15:16
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# Flink与Redis连接池的使用指南 Apache Flink是一种框架和分布式处理引擎,适用于实时数据流处理。Redis作为一个高性能的键值存储,常常用于缓存和数据存储。在实时处理场景中,连接Redis的高效性能对于提升系统的整体性能至关重要。本文将介绍如何在Flink中使用Redis连接池,并给出相关代码示例。 ## 连接池的好处 连接池是针对数据库或数据存储的资源管理模式,它通过
原创 2024-10-09 03:28:08
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目录0. 相关文章链接1. 开发目的2. 导入依赖3. 代码3.1. 方法说明3.2. 具体实现4. 如何使用5. Hikari连接池各配置说明6. 注意点7. 静态MySQLUtil工具类 1. 开发目的        在使用SpringBoot后端开发中,我们如果需要对MySQL进行增
这一课时将介绍 Flink 中提供的一个很重要的功能:旁路分流器。分流场景我们在生产实践中经常会遇到这样的场景,需把输入源按照需要进行拆分,比如我期望把订单流按照金额大小进行拆分,或者把用户访问日志按照访问者的地理位置进行拆分等。面对这样的需求该如何操作呢?分流的方法通常来说针对不同的场景,有以下三种办法进行流的拆分。Filter 分流Filter 方法我们在第 04 课时中(Flink 常用的
转载 2024-03-24 20:23:39
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一、Flink的优化1、MiniBatch 聚合        默认情况下,无界聚合算子是逐条处理输入的记录,即:(1)从状态中读取累加器,(2)累加/撤回记录至累加器,(3)将累加器写回状态,(4)下一条记录将再次从(1)开始处理。       &
转载 2024-04-04 10:36:44
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1 Streaming Connector1.1 预定义的source和sink1.2 Bundled Connectors1.3 Apache Bahir中的连接器1.4 Async I/O2 Flink Kafka Connector3 Flink kafka Consumer3.1 反序列化3.2 消费起始位置3.3 topic和partition动态发现3.4 commit offset方
转载 2024-03-25 13:48:05
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当对两个并行的数据源进行连接操作,如何保证数据的共享? 1. 场景:在项目中,对两个数据源进行整合,出现了数据丢失的情况。需求:Kafka数据中domain通过MySQL数据转换为useridKafka(ip,domain,traffic)=Flink - connect=MySQL(userid,domain)==>Result(ip,userid,traffic)数据源一:Kafka中日
转载 2023-07-14 17:08:00
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窗口联接将共享相同key并位于同一窗口中的两个流的元素联接在一起,可以使用窗口分配器定义这些窗口,并根据两个流中的元素对其进行评估,然后将双方的元素传递到用户定义的位置,使用JoinFunction或者FlatJoinFunction可以在其中发出符合联接条件的结果。基本语法:stream.join(otherStream) .where(<KeySelector>)
转载 2023-10-26 21:04:05
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## Flink自带Redis连接池 在实时数据处理应用中,连接池对于与外部存储系统进行交互是非常重要的。Flink作为一个流处理引擎,提供了方便的方式来管理连接池,其中Redis连接池是其中一个常见的应用场景。 ### 为什么需要连接池 在实时数据处理中,频繁地创建和关闭数据库连接会带来一定的性能开销。连接池的作用就是在应用启动时创建一定数量的连接,并在需要时重复使用这些连接,从而减少了连
原创 2024-06-08 05:26:35
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最近在一个项目中使用spring的scheduling执行定时任务。简化一下需求,定时进行http请求,把请求的结果放入数据库,这里数据库连接使用c3p0连接池。问题的描述:执行了一段时间后,定时任务就停止了。日志输出停留在了某个时间点。查看java进程并没有挂掉。问题查找:通过最后的日志打印结束的位置是在获取数据库连接的地方停住了,原因应该就是无法获取连接。但为什么没有连接超时的异常。看了一下c
什么是连接池在实际应用开发中,一般会有很多访问下游的需求(下游包括但不限于服务/数据库/缓存),在并发量很低的时候,通常不会有任何问题的,但是当服务单机QPS达到几百、几千、甚至上万的时候,如果每一次访问还是必须经历建立连接=》收发请求=》关闭连接=》释放资源等步骤,系统的性能必然会急剧下降,甚至会导致系统崩溃。连接池正是是解决这个问题最常用的方法,其思想非常简单,即是在服务启动的时候,先建立好若
一、基本原理数据库连接池的基本思想是:为数据库连接建立一个“缓冲”,预先在池中放入一定数量的数据库连接管道,需要时,从池子中取出管道进行使用,操作完毕后,在将管道放入池子中,从而避免了频繁的向数据库申请资源,释放资源带来的性能损耗。在如今的分布式系统当中,系统的QPS瓶颈往往就在数据库,所以理解数据库连接池底层构造原理与设计思想是很有益处的。我们常用的数据库连接池有C3P0,DBCP,Druid
ginger简介Ginger is a scaffold for building gin framework application.Ginger 是一个构建gin应用的脚手架。特性可适应开发、测试、生成环境的配置;可追踪请求调用链;统一的输出格式开箱即用的jwt鉴权;整合sql builder方式的dao层,给不喜欢orm和原生sql的程序猿一条生路;整合mgo三方库的连接池及简易调用方法;整
一、什么是数据库连接池?官方: 数据库连接池是程序启动时建立足够的数据库连接,并将这些连接组成一个连接池,由程序动态地对池中的连接进行申请、使用、释放。白话: 创建数据库连接是一个很耗时的操作,也容易对数据造成安全隐患。所以在程序初始化的时候,集中创建多个数据库连接,并把它们集中管理,供程序使用,可以保证较快的数据库读写速度,还更加安全可靠。二、为什么需要数据库连接池?》》先来看两张图的比较---
ERROR 1040(HY000):Too many connections数据库的整体架构,数据库自己也有一个连接池,你的每个系统部署在一台机器上的时候,你那台机器上部署的系统实例/服务自己也是一个连接池的,你的系统每个连接Socket 都会对应着数据库连接池里的一个连接socket。当数据库报错Too many connections的时候,就是说他的连接池连接已经满了,你的业务不能跟他建立
转载 2023-09-04 20:59:52
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