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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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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flink api Apache Flink是现有的功能最广泛的数据流开源解决方案之一。 它支持典型的批处理系统的所有主要功能，例如SQL，Hive连接器，分组依据等，同时提供容错和一次精确的语义。 因此，您可以使用它创建大量基于推送的应用程序。 但是，Apache Flink的主要缺点之一是无法修改程序的检查点状态。 首先让我明白我的意思。 检查点 Flink通过使用称为检查点的机制来提供容错
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2023-12-02 14:08:01
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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
**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：
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flowchart TD
start(
原创
2023-11-20 07:09:40
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flink 关联 hbase 表非主键关联 Hbase 表非主键的功能，是我们一直都在做的事情，只是实现的方式不同。在 Flink 1.10 版本的时候，SQL 关联 Hbase，都是在 SqlSubmit 程序启动的时候，基于配置文件生成 UDF 并注册成临时函数，直到 Flink 官方的 Hbase connector 支持 Lookup join，使用 lookup join 替换 udf
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2023-07-21 23:29:37
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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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前面介绍了读取 state，这篇笔记介绍下 state 是如何触发写入的。1. Why考虑订阅 Kafka 写 HBase 的场景：写入 HBase 时，为了获取最大的写入性能，可能会先缓存到内存然后批量写入消费 Kafka 时，需要记录当前的 offsets，方便重启时继续消费。因此，就需要有数据同步的机制，在上传 kafka 的 offsets 前，确保 hbase 收到了全部数据并且将内存的
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2024-08-07 07:32:20
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一、普通实时计算和实时数仓的比较 普通实时计算优先考虑时效性，从数据采集经过计算直接得到结果，时效性更好，但是中间结果没有沉淀下来，当面临大量实时计算的时候，计算的复用性差，开发成本大大提高； 实时数仓是基于数仓理论对数据分层，提高数据的复用率； 二、实时数仓分层 ods：原始数据，业务 dwd：数据对象进行分流，比如页面访问，订单等 dim：维度数据 dwm：对部分数据进一
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2023-07-24 16:01:21
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1.背景介绍1. 背景介绍Redis 是一个高性能的键值存储系统，广泛应用于缓存、队列、计数器等场景。Apache Flink 是一个流处理框架，用于实时处理大规模数据流。在现代技术架构中，Redis 和 Flink 的集成非常重要，可以实现高效的数据处理和存储。本文将详细介绍 Redis 与 Apache Flink 的集成，包括核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景等。2. 核心概念与联系2.
7月22日，万众瞩目的第二届 Apache Flink 极客挑战赛正式发布。在疫情防控的背景下，第二届 Flink 极客挑战赛要求参赛队伍利用大数据技术 + AI 算法技术来帮助解决防控遇到的挑战。为了能更好地让选手理解赛题以及提高成绩，本文主要从以下几个方面来对赛题进行解读：赛题数据赛题任务赛题技术赛题 demo 解析赛题优化点赛题评分指标赛题数据选手在本地会有四份数据集，分别是用于训练的历史行
# 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：
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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
测试环境说明：1、Region Server： 5台，12块1T SATA盘(7200 RPM)，No Raid，物理内存24G，CPU型号为E5620；启动参数为：-Xms16g -Xmx16g -Xmn2g -XX:SurvivorRatio=2 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=852、
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2024-10-11 04:23:50
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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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导读：
数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环，也是大规模数据应用中必然面临的挑战，而 Flink 实时数仓在数据链路中扮演着极为重要的角色。本文中，美团点评高级技术专家鲁昊为大家分享了美团点评基于 Apache Flink 的实时数仓平台实践。
主要内容为以下三个方面：
实时计算演进与业务实践基于 Flink 的实时数仓平台未来发展与思考
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2024-07-02 10:01:59
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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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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
都2022年了，身为大数据工程师的你，还在苦学 Spark、Hadoop、Storm，却还没搞过 Flink？每年双十一，阿里都在 Flink 实时计算技术的驱动下全程保持了“如丝般顺滑”，基于 Flink 的阿里巴巴实时计算平台简直强·无敌。最恐怖的是，阿里几乎每年的实时计算峰值都达到了破纪录的每秒40亿条记录，数据量也达到了惊人的7TB每秒，相当于一秒钟需要读完500万本《新华字典》！Flin
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2024-01-29 22:52:42
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