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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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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# 使用 Apache Flink 实现实时数据写入 HBase
在大数据处理中，实时数据流的处理和存储是一个关键的环节。Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 HBase 是一个流行的 NoSQL 数据库。将 Flink 与 HBase 结合，可以有效地处理实时数据并存储。本文将向您展示如何实现 Flink 实时数据写入 HBase 的代码。
## 整体流程
在开始之前，我们
文章目录分享说明资料架构优势maven导包tabel API和SQL本地环境配置优化stream支持scala支持自定义格式或函数程序结构Blink(新)和flink(旧)计划器区别程序结构总结 分享大数据博客列表说明Flink Table 相关知识是我一直感兴趣的部分，现决定跨过一些不必要的知识，直接学习 Flink Table ，本文主要介绍 flink table 架构和接口实现。Apac
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2023-11-03 13:24:56
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# 使用 Apache Flink 写入 HBase 的完整指南
在现代大数据处理领域，Apache Flink 和 HBase 是两个非常强大的工具。Flink 提供流式和批处理，而 HBase 是一个分布式的、可扩展的 NoSQL 数据库。将 Flink 数据写入 HBase 是一项非常常见的任务。本篇文章将指引你如何将 Flink 中的数据写入 HBase，覆盖整个流程和代码示例。
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最近spark跑的很慢，主要时间在scan hbase上。来来回回调试了挺长时间，最后确定瓶颈在AWS EBS的磁盘I/O(跑spark时IOPS爆到1500)，所以实际上也没有太多调优可以做。倒是调试过程中看了许多文章和资料，我觉得值得记录一下。中间废话略多，不爱看直接跳文章最后一句。网上HBASE/Hadoop调优的文章非常多，这里列一些我觉得值得留作reference的：应用层：hbase
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2023-07-21 15:55:08
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性能测试小结：
测试环境：
机器：1 client 5 regin server 1 master 3 zookeeper
配置：8 core超到16 /24G内存，region server分配了4G heap /单seta磁盘,raid10后500GB
系统：Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4
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2023-07-12 20:56:21
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Flink什么是CDC？CDC是（Change Data Capture 变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。1. 环境准备mysqlhbaseflink 1.13.5 on
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2024-04-15 18:03:56
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背景Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。自 2015 年开始，阿里巴巴开始调研开源流计算引擎，最终决定基于 Flink 打造新一代计算引擎，针对 Flink 存在的不足进行优化和改进，并且在 2019 年初将最终代码开源，也就是我们熟知的 Blink。Blink 在原来的 Flink 基础上最显著的一个贡
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2023-08-08 11:09:54
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Mysql开启binlog日志 3、启动Maxwell，如没有安装参考此链接:Maxwell安装及配置
项目说明kafka实时接收Maxwell监控到的日志使用flink实时消费kakfa数据，处理json日志并拿到想要字段进行滚动窗口计算把计算出来的数据存入Mysql数据库(也可以换成其他数据库，比如Tidb，具体看需求)部分kafka数据样例（插入，更新，删除三条样例数据）{"data
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2023-07-14 17:11:23
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方式一 通过JDBCOutputFormat在flink中没有现成的用来写入MySQL的sink，但是flink提供了一个类，JDBCOutputFormat，通过这个类，如果你提供了jdbc的driver，则可以当做sink使用。JDBCOutputFormat其实是flink的batch api，但也可以用来作为stream的api使用，社区也推荐通过这种方式来进行。JDBCOutputFor
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2023-05-23 14:47:34
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作者：孙金城摘要：本文为 Flink 生产环境应用中的疑问剖析，Flink 无法实时写入 MySQL 是初学者常见问题之一，由社区同学罗鹏程提出，Apache Flink PMC 孙金城(金竹)老师分享该问题的解决方案及分析思路。主要分为以下四部分：问题描述解决思路原因剖析举一反三Tips：更多生产环境问题交流及反馈请订阅 Flink 中文邮件列表～问题描述Flink 1.10 使用 flink-
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2024-08-09 21:01:03
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如何使用Flink CDC将数据写入HBase
## 引言
Flink是一个开源的流处理框架，而CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获数据变化的技术。在本文中，我将向你展示如何使用Flink CDC将数据写入HBase数据库。
## 整体流程
下面是实现“flink cdc hbase写入”的整体流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*]
原创
2023-12-25 07:13:32
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Kudu 是现在比较火的一款存储引擎，集HDFS的顺序读和HBase的随机读于一身，非常适合物流网场景，刚刚到达的数据就马上要被终端用户使用访问到,未来还要做大规模的数据分析。kudu 适合的场景（以下内容来自网络）：1. 适用于那些既有随机访问,也有批量数据扫描的复合场景
2. CPU密集型的场景
3. 使用了高性能的存储设备,包括使用更多的内存
4. 要求支持数据更新,避免数据反复迁移的场景
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2023-07-25 13:04:12
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1、前言 本文是在《如何计算实时热门商品》[1]一文上做的扩展，仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据，把处理后的数据写入到HBase的流程，其具体性能未做调优。此外，文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析，只因引文（若不特殊说明，文中引文皆指《如何计算实时热门商品》一文）中写的很详细了，故仅给出博主调试犯下的错。文中若有错误，欢迎大伙留言指出，谢谢！ 源码在GitHub上，地址：
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2023-09-15 14:21:56
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前提概要：之前我们已经实现了动态分流，即通过TableProcessFunction1类把维度数据和事实数据进行了分流处理，接下来就是把数据写入Hbase表和Kafka主题表中：hbaseDS.addSink(new DimSink());
kafkaDS.addSink(kafkaSink);此时的动态分流后的2种数据类型大致为：在代码注释种我已经详尽地介绍了输出数据的情况和代码逻辑，接下来我
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2023-09-14 20:46:13
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# 使用 Flink 写入 HBase 的 HBaseMutationConverter 教程
## 流程概述
要使用 Flink 写入 HBase，我们需要一个完整的流程，该流程可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 配置 Flink 环境
Flink 是一个强大的数据处理平台，能够高效地处理流数据和批数据。在实际应用中，Flink 常常与 HBase 等 NoSQL 数据库结合使用，来实现高效的数据写入和查询。然而，许多开发者在将数据从 Flink 写入 HBase 的过程中会遇到各种问题。本文旨在详细记录解决“Flink 怎么写入 HBase”的过程。
## 问题背景
在现代数据处理场景中，很多企业需要实时处理大量数据，并将其
1. hbase sink介绍1.1 HbaseSink1.2 AsyncHbaseSink2. 配置flume3. 运行测试flume4. 使用RegexHbaseEventSerializer来处理些HBASE的值5. 效率测试 1. hbase sink介绍如果还不了解flume请查看我写的其他flume下的博客。接下来的内容主要来自flume官方文档的学习。顺便也强烈推荐flume 1.
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2023-09-25 16:09:53
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logback详解，Flink流处理案例及Hive和Hbase的整合1. [logback的使用和logback.xml详解]()1.1. 按指定间隔滚动生成日志文件1.2. [logback指定某一包或者类下日志记录到不同文件中]()1.3. [logback按日期和大小切分日志]()2. Flink前期数据准备2.1. 获取数据（拉钩网爬虫）[[github链接]](https://gith
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2024-05-27 19:19:44
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