高性能计算（High-Performance Computing，HPC）是一种通过并行处理和分布式计算技术，以解决复杂科学、工程和商业问题的计算技术。HPC 系统通常由大规模的计算集群或超级计算机组成，能够在极短时间内处理大量数据和复杂计算任务。以下是对 HPC 技术的详细总结。概述 高性能计算（HPC）：是一种通过并行处理和分布式计算技术，以解决复杂科学、工程和商业问题的计算技术。 通常由大规
6. Flink 的 kafka 连接器有什么特别的地方？Flink源码中有一个独立的connectors模块，所有的其他connector都依赖于此模块，Flink 在1.9版本发布的全新kafka连接器，摒弃了之前连接不同版本的kafka集群需要依赖不同版本的connector这种做法，只需要依赖一个connector即可。7. 说说 Flink的内存管理是如何做的?Flink 并不是将大量对
转载
2024-04-13 07:52:16
84阅读
Flink缓存替代Redis的解决方案探讨
随着流处理和大数据应用的兴起，Flink成为了数据处理的一个重要工具。在多数情况下，我们需要在流处理过程中缓存数据以优化性能，而Redis是一个常见的缓存解决方案。然而，当使用Flink作为流处理引擎时，可以考虑将Flink的状态管理功能作为缓存的替代方案。以下将详细探讨如何通过Flink来实现这一目标，具体包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、
# 使用Flink将数据缓存到Redis中
Apache Flink是一个强大的流处理框架，可以用于实时数据处理。将数据存储在Redis中可以提高数据的访问速度和处理效率。本文将介绍如何使用Flink将数据缓存到Redis，适合刚入行的初学者。
## 整体流程
在实现的过程中，我们将分成以下几个步骤。下面的表格概述了这些步骤及其目的：
| 步骤 | 目的
在现代大数据处理与实时计算中，Apache Flink与Redis结合使用的场景越来越普遍。Flink提供了强大的数据处理能力，而Redis则以其高效的缓存能力为Flink应用提升了性能。在这一博文中，我将详细记录如何解决在Flink中使用Redis缓存时遇到的问题，从环境准备到扩展应用，一步步带你走过这一过程。
## 环境准备
首先，确保我们的开发环境能够支持Flink和Redis的运行。以
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
转载
2023-08-17 16:12:28
281阅读
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，
转载
2023-10-28 10:57:01
312阅读
作者：zhisheng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）。前
转载
2024-07-17 16:48:53
34阅读
目录0. 相关文章链接1. Flink中分布式缓存概述2. 编码步骤3. 代码演示0. 相关文章链接Flink文章汇总1. Flink中分布式缓存概述Flink提供了一个类似于Hadoop的分布式缓存，让并行运行实例的函数可以在本地访问。这个功能可以被使用来分享外部静态的数据，例如：机器学习的逻辑回归模型等。广播变量是将变量分发到各个TaskManager节点的内存上，分布式缓存是将文件缓存到各个
转载
2024-01-29 08:14:59
74阅读
项目介绍基于bahir-flink二次开发，相对bahir调整的内容有：1.使用Lettuce替换Jedis,同步读写改为异步读写，大幅度提升了性能
2.增加了Table/SQL API，增加维表查询支持
3.增加查询缓存(支持增量与全量)
4.增加支持整行保存功能，用于多字段的维表关联查询
5.增加限流功能，用于Flink SQL在线调试功能
6.增加支持Flink高版本（包括1.12,1.1
转载
2023-09-20 16:12:32
396阅读
Flink 状态管理有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能： 数据流中的数据有重复，想对重复数据去重，需要记录哪些数据已经流入过应用，当新数据流入时，根据已流入过的数据来判断去重。 检查输入流是否符合某个特定的模式，需要将之前流入的元素以状态的形式缓存下来。比如，判断一个温度传感
转载
2023-12-16 20:17:06
55阅读
为自己记录一下flinksql 消费kafka json数据 并写入doris的完整案例 用完发现，flinksql 是真的香。虽然尽量追求完整，但是从kafka造数据开始写，过于累赘因此省略。正文开始。单表kafka原始数据{"id":1,"name":"nick","age":7,"address":"shanghai"}原始数据形式flinksql 连接准备连接sqlpublic stati
转载
2023-09-25 16:04:53
284阅读
一.项目概览电商的防止薅羊毛的风控系统需要使用 groovy 进行风控规则引擎的编写 然后其它技术进行各种数据的 存储及处理 薅羊毛大致流程如果单纯使用 if else在业务代码中进行风控规则的编写 那么 维护起来会比较麻烦 并且跟业务系统强绑定不合适 所以一般独立成一个单独的系统常见风控规则列举风控引擎设计的核心点业务逻辑概览 事件接入中心技术架构分层各
转载
2024-10-17 20:55:32
76阅读
文章目录背景实例讲解引入pom构造数据源构造redis配置实现RedisMapper动态生成key 背景redis作为一个高吞吐的存储系统，在生产中有着广泛的应用，今天我们主要讲一下如何将流式数据写入redis，以及遇到的一些问题 解决。官方并没有提供写入redis的connector，所以我们采用apache的另一个项目bahir-flink [1]中提供的连接器来实现。实例讲解引入pom&l
转载
2024-02-22 12:45:18
56阅读
# Flink SQL读取HBase作为缓存
## 引言
Flink是一个流处理框架，其强大的实时计算能力使其在大数据处理场景中得到了广泛的应用。而HBase则是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，适合用于存储大规模数据。在很多应用场景中，将Flink与HBase结合，可以有效地实现大数据的处理和存储。本文将介绍如何使用Flink SQL读取HBase作为缓存，并提供相关的代码示例。
##
原创
2024-08-14 03:52:00
165阅读
# 如何在Flink中使用SQL操作SQLServer和Redis
## 简介
在本文中，我们将探讨如何在Flink中使用SQL操作SQLServer和Redis。假设你已经具有一定的开发经验，现在有一位刚入行的小白需要你的指导。我们将通过详细的步骤和代码示例来帮助他实现这个目标。
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 -->
原创
2024-06-11 03:36:39
50阅读
## Flink SQL读写Redis的实现流程
为了帮助你理解如何实现"flink sql 读写redis"，我将详细介绍整个过程，并提供每一步的代码示例。
首先，让我们来看一下整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Flink执行环境 |
| 2 | 创建一个Redis连接器 |
| 3 | 注册Redis表 |
| 4 | 在Flink
原创
2023-12-11 12:29:07
105阅读
# 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
371阅读
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
转载
2023-12-14 09:03:57
67阅读
本篇概览本文是《hive学习笔记》的第九篇，前面学习的内置函数尽管已经很丰富，但未必能满足各种场景下的个性化需求，此时可以开发用户自定义函数(User Defined Function，UDF)，按照个性化需求自行扩展；本篇内容就是开发一个UDF，名为udf_upper，功能是将字符串字段转为全大写，然后在hive中使用这个UDF，效果如下图红框所示： 本篇包括以下内容：开发部署和验证(临
转载
2023-09-07 14:28:54
49阅读
