WebRuntimeMonitor .GET("/jobs/:jobid/vertices/:vertexid/metrics", handler(new JobVertexMetricsHandler(metricFetcher)))
.GET("/jobs/:jobid/metrics", handler(new JobMetricsHandler(metricFetche
在使用Flink处理实时数据流时，经常需要和外部系统进行交互。例如，在构建实时数据仓库的时候，通常需要将消息和外部维表进行关联，以获得额外的维度数据。由于外部系统的响应时间和网络延迟可能会很高，如果采用同步调用的方式，那么外部调用的高延迟势必会影响到系统的吞吐量，进而成为系统的瓶颈。这种情况下，我们需要采用异步调用的方式。异步调用相比于同步调
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2024-03-28 10:17:47
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目录1 预定义Sink1.1 基于控制台和文件的Sink2 自定义Sink2.1 MySQL3. Connectors3.1 JDBC3.2 Kafka3.2.1 pom依赖3.2.2 参数设置3.2.3 参数说明3.2.4 Kafka命令3.2.5 代码实现-Kafka Consumer3.2.6
原创
2021-09-08 21:54:35
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我们都知道Flink在流式处理上性能强大，且很好地支持ExactlyOnce语义；且这也是Flink核心的技术点，所以成为面试官喜欢追问的一个话题：Flink恰巧语义一次消费，怎么保证？ 在这个思维导图进行了详细的描述及说明。欢迎阅读及下载超全干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对上述思维导图中也进行了详细地描述：Flink_思维导图（干货）.xm
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2024-04-29 12:17:14
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flink 的对外输出操作都要利用 Sink 完成，常用的 Sink 有 kafka、 redis、elasticsearch、jdbc等。 1、首先引入对应的 connector 依赖 2、创建类实现在 sink 中的方法 3、最后 addSink ...
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2021-09-13 10:16:00
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1.Flink如何保证Exactly-Once使用checkpoint检查点，其实就是 所有任务的状态，在某个时间点的一份快照；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同 的输入数据的时候。checkpoint的步骤：flink应用在启动的时候，flink的JobManager创建CheckpointCoordinatorCheckpointCoordinator(检查点协调器) 周期性的向该
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2024-03-08 13:38:00
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文章目录?Flink窗口的概念⚽窗口的分类?窗口 API 概览⚾窗口分配器（Window Assigners） ?????更多资源链接，欢迎访问作者gitee仓库：https://gitee.com/fanggaolei/learning-notes-warehouse/tree/master?Flink窗口的概念 Flink 是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无
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2024-03-15 13:25:52
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摘要：本文整理自阿里巴巴技术专家陈玉兆 (玉兆)、阿里巴巴开发工程师刘大龙 (风离) 在 Flink Forward Asia 2021 实时数据湖专场的演讲。主要内容包括：Apache Hudi 101Flink Hudi IntegrationFlink Hudi Use CaseApache Hudi RoadmapTips：点击「阅读原文」查看原文视频 & 演讲PDF～一、Apac
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2024-03-24 11:58:52
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# Flink 定义 MongoDB 数据 Sink
## 引言
Apache Flink 是一个流处理和批处理框架，可用于处理大规模数据集。作为一种流处理框架，Flink 支持将数据写入各种不同的数据源，包括关系型数据库、NoSQL 数据库等。本文将介绍如何使用 Flink 将数据写入 MongoDB 数据库。
## 安装 Flink
首先，我们需要安装 Flink。请根据官方文档进行安
原创
2024-01-11 10:22:55
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flink学习总结1.Flink是什么？ Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于处理无界和有界数据流的状态计算。 2.为什么选择Flink？ 1.流数据更加真实的反映了我们的生活方式。 2.传统的数据架构是基于有限的数据集 3.Flink 可以做到 低延迟，高吞吐，结果的准确性和良好的容错性 3.Flink的主要特点： 1.事件驱动 2.基于流的
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2024-03-25 22:19:59
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一、时间类型解析1、处理时间(Processing Time)：处理时间是指数据被计算引擎处理的时间，以各个计算节点的本地时间为准。2、事件事件(Event Time)：事件时间是指数据发生的时间，通常产生于数据采集设备中，与Flink计算引擎本地时间无关。因受网络延迟、数据乱序、背压等影响，事件时间进入计算引擎往往有一定程度的数据乱序现象发生。为了计算结果的准确性，需要等待数据，但必须配合水印(
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2024-10-03 10:23:34
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目录1. 基于控制台和文件的Sink2. 自定义Sink3. Scala代码演示1. 基于控制台和文件的SinkAPI：ds.print 直接输出到控制台ds.printToErr() 直接输出到控制台,用红色ds.writeAsText("本地/HDFS的path",WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1)注意：在输出到path的时候,可以在前面设置并行度当并
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2024-02-23 12:28:42
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查看Flink 1.9.0版本的官方文档 可以看到连接里面是没有Redis，不过Bahir中有
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2021-10-27 15:59:40
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目录1 介绍1.1 场景描述1.2 Bucket和SubTask、PartFile2 案例演示3 File Sink介绍3.1 案例演示 1 介绍 1.1 场景描述StreamingFileSink是Flink1.7中推出的新特性，是为了解决如下的问题：大数据业务场景中，经常有一种场景：外部数据发送到kafka中，flink作为中间件消费kafka数
原创
2021-09-13 22:56:30
1816阅读
构建基于flink、kafka、MySQL、hbase的实时数仓，实现：（1）业务数据全量同步到数据仓库；（2）业务数据实时增量同步到数据仓库，使用Kafka+canal实现增量数据采集。数仓架构设计：数据同步方案设计： （1）全量拉取模块，采用flink-jdbc，或者sqoop （2）增量实时同步模块，使用Kafka+canal实现增量数据采集。canal是通过模拟成为mysql 的slave
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2023-11-26 10:45:31
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1.参照官网配置TiCDC 具体配置如下# 指定配置文件中涉及的库名、表名是否为大小写敏感
# 该配置会同时影响 filter 和 sink 相关配置，默认为 true
case-sensitive = true
# 是否输出 old value，从 v4.0.5 开始支持
enable-old-value = true
[filter]
# 忽略指定 start_ts 的事务
ignore-
## Flink MongoDB Sink实现流程
### 1. 整体流程
使用Flink实现将数据写入MongoDB的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Flink环境 |
| 2 | 定义数据源 |
| 3 | 定义MongoDB Sink |
| 4 | 将数据源与MongoDB Sink连接 |
| 5 | 启动Flin
原创
2023-10-23 05:48:17
139阅读
## 实现Flink HDFS Sink
### 概述
在Flink中，将数据写入HDFS是非常常见的操作，可以通过Flink提供的HDFS Sink实现。HDFS Sink可以将Flink流处理应用程序的输出数据写入到HDFS中，实现数据持久化。
### 实现步骤
下面是实现Flink HDFS Sink的步骤以及对应的代码示例：
| 步骤 | 操作
原创
2024-04-30 11:41:15
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## 实现 Flink MySQL Sink 的步骤
### 1. 引言
在使用 Flink 进行实时数据处理的过程中，我们通常需要将处理结果存储到外部系统中，如 MySQL 数据库。本文将介绍如何在 Flink 中实现一个 MySQL Sink。
### 2. 整体流程
下面的表格展示了实现 Flink MySQL Sink 的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-08-14 11:39:55
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前言Flink 是一种流式计算框架，为什么我会接触到 Flink 呢？目前在做的项目是平台业务的告警部分，负责告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到终端数据，并将读取到的终端数据做一些 聚合/转换/计算 等操作，然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较，然后做出相应的告警措施。画了个简单的图如下：Flink是什么？批处理 （处理历史数据集）流处理 （处理实时数据流）事件监控 (监
