# Flink 使用普通 Redis 的科普文章
Apache Flink 是一个开源的流处理框架,它支持批处理和流处理。通过与数据存储系统进行集成,Flink 可以快速高效地处理和分析数据。在众多数据存储系统中,Redis 是一个流行的内存键值数据库,通常用于实现高性能的实时数据访问。在本文中,我们将探讨如何在 Flink 中使用普通的 Redis,并提供一些代码示例来说明具体实现。
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原创
2024-10-11 06:55:03
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005Flinksource简介数据源之collection自定义单并行度数据源自定义多并行度数据源 获取source的方式(自带的) 基于文件:readTextFile() 基于socket:socketTextStream  
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2023-10-11 16:03:40
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# Flink 使用 Redis 进行数据处理
Apache Flink 是一个流处理框架,能够以高吞吐量和低延迟处理批量和流数据。而 Redis 是一个高性能的键值数据库,广泛用于缓存和实时数据存储。结合 Flink 和 Redis,能够实现高效的数据流处理和实时数据存储。
## Flink 与 Redis 的整合
Flink 可以通过连接器与 Redis 进行交互,支持将数据实时写入 R
Flink海量数据实时去重方案1: 借助redis的Set具体实现代码缺点需要频繁连接Redis如果数据量过大, 对redis的内存也是一种压力方案2: 使用Flink的MapState具体实现代码缺点如果数据量过大, 状态后端最好选择 RocksDBStateBackend如果数据量过大, 对存储也有一定压力方案3: 使用布隆过滤器布隆过滤器可以大大减少存储的数据的数据量优点不需要存储数据本身,
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2023-10-28 10:57:01
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摘要Cassandra是一种适用于写多读少场景的分布式数据库。当我们需要将cassandra中的数据进行大量读取操作的时候,我们不可以将大量的读取操作直接打到cassandra数据库,而是需要将cassandra中的数据同步到redis,然后从redis读取。这样可以大大提高系统的效率。本文提供一种在cassandra和redis之间进行数据同步的实战操作经验,希望对读者有所帮助。场景在介绍解决方
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2023-08-17 16:12:28
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一. Java 操作 Redis1. 环境准备引入依赖<!--引入jedis连接依赖-->
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.9.0</version>
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2023-07-28 10:06:37
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0 前言阿里的双11销量大屏可以说是一道特殊的风景线。实时大屏(real-time dashboard)正在被越来越多的企业采用,用来及时呈现关键的数据指标。并且在实际操作中,肯定也不会仅仅计算一两个维度。由于Flink的“真·流式计算”这一特点,它比Spark Streaming要更适合大屏应用。本文从笔者的实际工作经验抽象出简单的模型,并简要叙述计算流程(当然大部分都是源码)。 1
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2023-08-22 14:09:40
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文章目录分享说明CheckcPoint运行原理开启设置保存多个CheckPoint恢复任务SavePoint运行原理创建SavePoint恢复任务SavePoint和CheckPoint的区别详细区别总结 分享大数据博客列表说明本博客周五更新一次Flink 功能模块CheckPoint(检查点)和SavePoint(保存点)是任务异常后恢复任务的重要功能,当任务异常关闭时,可以从检查点或保存点恢
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2024-01-22 00:48:39
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Flink Redis Connector提供了一个Sink可将数据写入Redis。若要使用该连接器需要将以下内容引入工程:<!-- redis connector -->
<dependency>
<groupId>org.apache.bahir</groupId>
<artifactId>flink-connecto
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2023-08-11 20:11:25
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1.idea连接redis的三种方式 第一种:jedis---传统的项目--ssm第二种:lettuce:---->刚出现没有多久就被springboot整合进来。第三种:springboot连接redis 1.1 jedis操作redis服务器 1)引入依赖<dependency>
<gro
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2023-07-17 16:21:48
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JobManager高可用性(HA) 作业管理器JobManager协调每个Flink部署组件,它负责调度以及资源管理。 默认情况下,每个Flink集群只有一个独立的JobManager实例,因此可能会产生单点故障(SPOF)。 使用JobManager High Availability,可以从JobManager的故障中恢复,从而消除SPOF。可以为独立(Standalone)集群和YA
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2024-03-18 19:47:19
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一、Flink针对DataStream提供了大量的已经实现的算子。1. map: 输入一个元素,返回一个元素,中间可以进行清洗转换等操作。2.FlatMap: 压平,即将嵌套集合转换并平铺成非嵌套集合,可以根据业务需求返回0个、一个或者多个元素。3. Filter: 过滤函数,对传入的数据进行判断,符合条件的数据才会被留下。4.KeyBy: 根据指定的Key进行分组,Key相同的数据会进入同一个分
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2023-12-14 09:03:57
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一、Flink针对DataStream提供了大量的已经实现的算子。1. map: 输入一个元素,返回一个元素,中间可以进行清洗转换等操作。2.FlatMap: 压平,即将嵌套集合转换并平铺成非嵌套集合,可以根据业务需求返回0个、一个或者多个元素。3. Filter: 过滤函数,对传入的数据进行判断,符合条件的数据才会被留下。4.KeyBy: 根据指定的Key进行分组,Key相同的数据会进入同一个分
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2023-12-14 11:11:25
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转换算子Transformation概述基本转换算子映射Map扁平映射flatMap过滤Filter聚合算子按键分区keyBy归约聚合reduce简单聚合sum、min、max、minBy、maxBy物理分区算子随机分配轮询分配重缩放广播全局分区自定义分区分流操作Filter分流SideOutPut分流Split分流合流操作联合Union连接ConnectCoMap、CoFlatMapCoPro
Apache Flink 是一个流式处理框架,支持复杂事件处理和大规模数据分析。在 Flink 中,合流(Join)是一种常见的操作,用于将两个或多个流中的数据按照指定条件进行关联。本文将深入探讨 PyFlink 中合流的基本操作,包括合流的类型、操作方法、常见应用场景以及实例代码,以帮助读者更好地理解和运用 PyFlink 中的合流操作。1. 合流的类型在 PyFlink 中,合流有两种基本类型
# Flink使用Redis做中间缓存
在大数据处理中,处理速度往往是一个重要的考量因素。Flink作为一种流式处理引擎,具有高效的处理能力和低延迟。然而,在某些场景下,我们可能需要对数据进行缓存,以提高查询性能和减少对底层数据源的访问次数。这时,我们可以使用Redis作为中间缓存来存储数据,并在Flink中使用它来加速查询。
## Redis简介
Redis是一个开源的高性能键值存储数据库
原创
2023-08-01 10:56:47
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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. 使用SpringBoot中的RedisTemplate实现3.2. 使用Jedis实现3.3. 通用工具类4. 如何使用0. 相关文章链接Flink文章汇总1. 开发目的 在使用SpringBoot后端开发中,我们如果需要对R
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2023-07-11 17:24:00
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本文主要分享 Flink connector 相关内容,分为以下三个部分的内容:第一部分会首先介绍一下 Flink Connector 有哪些。第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的 kafka connector 的基本的原理以及使用方法。第三部分答疑,对社区反馈的问题进行答疑。Flink Streaming ConnectorFlink 是新一代流批统一的计算引擎,它需要从不同的第三方存储引
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2023-09-20 16:30:35
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Flink-Exactly-once系列实践-KafkaToRedis 文章目录Flink-Exactly-once系列实践-KafkaToRedis前言一、Redis的事务性二、编写RedisUtil三、编写RedisExactlySink四、编写主测类,实现单词统计并且写入Redis五、测试过程以及图示5.1启动redis,查看数据库5.2启动kafka,创建生产者产生数据5.3启动主程序,并
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2023-07-28 09:36:10
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上一课时我们使用了 3 种方法进行了 PV 和 UV 的计算,分别是全窗口内存统计、使用分组和过期数据剔除、使用 BitMap / 布隆过滤器。到此为止我们已经讲了从数据清洗到水印、窗口设计,PV 和 UV 的计算,接下来需要把结果写入不同的目标库供前端查询使用。下面我们分别讲解 Flink 和 Redis/MySQL/HBase 是如何整合实现 Flink Sink 的。Flink Redis
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2023-07-13 16:12:55
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