flinksql-connector-redis介绍flinksql-connector-redis是在flinksql中使用redis的connector包。将redis作为流表时支持BLPOP、BRPOP、LPOP、RPOP、SPOP等命令；使用lua脚本封装的批量弹出提高消费性能将redis作为维表时支持GET、HGET等命令；支持lookup缓存将redis作为sink表时支持LPUSH、
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2024-02-09 06:29:42
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Flink中支持的BLOB文件类型jar包被user classloader使用的jar包高负荷RPC消息1. RPC消息长度超出了akka.framesize的大小
2. 在HA摸式中，利用底层分布式文件系统分发单个高负荷RPC消息，比如: TaskDeploymentDescriptor,给多个接受对象。
3. 失败导致重新部署过程中复用RPC消息TaskManager的日志文件为了在
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2024-04-24 14:22:24
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Flink SQL 实战 (4)：UDF-用户自定义函数在上一篇实战博客中分享了如自定义Schema这样实战中常用的code，之前示例的WordWithCount只有可怜的一个字段不能算作典型，理解起来容易困惑，所有我们升级一下使用多个字段的JSON作为数据源:{
"response": "",
"status": 0,
"protocol": ""
"timestamp":0
}练习根据
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2024-08-11 07:45:05
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Flink 1.11 版本对SQL的优化是很多的，其中最重要的一点就是 hive 功能的完善，不再只是作为持久化的 Catalog，而是可以用原生的 Flink SQL 流式的写数据到入 hive中本文使用官网 “Streaming Writing” 案例 （https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/table
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2023-05-19 15:19:53
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# Flink SQL 存入 Redis 实践指南
Flink SQL 是 Apache Flink 的一部分，能够让用户使用 SQL 语言对流数据进行处理和分析。在大数据处理的场景中，Redis 是一种高性能的内存数据存储解决方案，常用于缓存、会话管理和实时分析等场景。本文将介绍如何利用 Flink SQL 将数据实时写入 Redis，并附有代码示例。
## 准备工作
在开始之前，确保您已
# 使用 Flink SQL 将数据写入 Redis 的完整流程
Flink 是一个流处理框架，具有高吞吐量和低延迟的特点。通过使用 Flink SQL，我们可以方便地对数据进行分析和处理，并将处理后的数据写入多种存储，包括 Redis。作为一名新手开发者，理解整个流程非常重要。下面我们将通过一系列步骤指导你如何实现这个目标。
## 整体流程
在我们开始编写代码之前，先了解整个流程。下面是将
在这篇博文中，我们将详细探讨如何使用 Flink SQL 来读写 Redis。这一过程不仅涉及参数设置，还涵盖了调试、性能调优及最佳实践等各个方面。
在现代大数据应用中，对于流处理和数据库的高效组合往往是系统性能的瓶颈。Flink 是目前最流行的流处理框架之一，而 Redis 是一种极其高效的内存数据库，它们结合使用能够帮助我们推动数据实时分析的边界。
### 背景定位
在某些业务场景中，我
DataFrame :数据带属性 保存Scahema.优化RDD。提升性能 DataSet: 进一步对DataFrame进行优化。是DataFrameAPI的一个扩展。强类型DataSet[Car] DataFrame是DataSet的特例。 DataFrame=DataSet[Row]DSL :DataFrame提供了一个特定领域的语言。去管理结构化的数据。可以使用Scala java pyt
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2024-09-24 16:05:03
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# Flink SQL读取Redis实现指南
## 1. 整体流程
使用Flink SQL读取Redis的整体流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置Flink环境 |
| 2 | 导入所需的依赖包 |
| 3 | 创建Redis连接器 |
| 4 | 创建Redis表 |
| 5 | 编写Flink SQL查询语句 |
| 6 | 执行Flink S
原创
2024-01-12 06:32:21
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## Flink SQL 读取 Redis
在实时数据处理中，Flink 是一个非常强大的工具，它提供了 SQL 接口来查询和处理数据流。在 Flink SQL 中，我们可以方便地使用 SQL 语句对数据进行过滤、转换和聚合等操作。但是，Flink SQL 默认支持的数据源类型是有限的，不支持常见的 NoSQL 数据存储，比如 Redis。然而，我们可以通过自定义数据源的方式，让 Flink S
原创
2024-01-19 07:26:43
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# Flink SQL 与 Redis 的结合使用
Apache Flink 是一个流式处理框架，它支持查询和处理实时数据流。在大数据处理场景中，Redis常用作高性能的缓存和消息代理。本文将介绍如何将Flink SQL与Redis结合使用，以增强流处理能力。
## 1. Flink SQL 简介
Flink SQL是Flink中的一种查询语言，它采用SQL语法操作流数据。可以对实时数据进行
原创
2024-08-21 06:30:38
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# 使用Flink SQL将数据写入Redis
## 引言
在数据处理领域，Flink是一种流式处理引擎，被广泛用于实时数据分析和处理任务。而Redis是一种高性能的内存数据库，常用于缓存和实时数据存储。在某些场景下，我们可能需要将Flink处理的数据写入Redis，以供其他应用程序或模块使用。本文将介绍如何使用Flink SQL将数据写入Redis，并提供相应的代码示例。
## Flink
原创
2023-07-21 20:18:39
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### 了解FlinkSQL、MySQL和Redis
在大数据处理领域，FlinkSQL、MySQL和Redis是常见的工具和技术。FlinkSQL是Apache Flink的一部分，用于实时数据处理和分析。MySQL是一种常用的关系型数据库，用于存储和管理结构化数据。而Redis则是一种内存数据库，用于高速读写操作和缓存数据。
### FlinkSQL
FlinkSQL是一种基于SQL的查
原创
2024-06-13 05:25:04
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zeppelin简介Flink SQL的默认开发方式是通过Java/Scala API编写，与纯SQL化、平台化的目标相去甚远。目前官方提供的FlinkSQL Client仅能在配备Flink客户端的本地使用，局限性很大。而Ververica开源的Flink SQL Gateway组件是基于REST API的，仍然需要二次开发才能供给上层使用，并不是很方便。
鉴于有很多企业都无法配备专门的团队来
背景说明随着流计算的发展，挑战不再仅限于数据量和计算量，业务变得越来越复杂，开发者可能是资深的大数据从业者、初学 Java 的爱好者，或是不懂代码的数据分析者。如何提高开发者的效率，降低流计算的门槛，对推广实时计算非常重要。SQL 是数据处理中使用最广泛的语言，它允许用户简明扼要地展示其业务逻辑。Flink 作为流批一体的计算引擎，致力于提供一套 SQL 支持全部应用场景，Flink SQL 的实
UDF概述UDF在我们的Sql开发中，是一个必不可少的帮手，通过Sql+UDF能够解决我们90%的问题Flink目前提供了大量的内置UDF供我们使用，详细可以参考官方文档
不过有些时候，内置的UDF并不满足我们的需求，那就需要自定义UDF下面我们就来看看如何在Zeppelin中使用自定义UDF使用在Flink中，使用代码注册UDF有两种方式
tEnv.registerFunction("te
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2024-03-19 14:10:06
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# Flink SQL解析JSON并写入HBase
Apache Flink是一个流处理框架，广泛应用于实时数据处理场景。当我们需要从JSON数据提取信息并将其存储在HBase中时，Flink SQL提供了一种高效且便捷的方式。本文将介绍如何使用Flink SQL解析JSON格式的数据并将其写入HBase。
## 环境准备
在开始之前，请确保已经安装并配置好以下组件：
- Apache F
第一章 核心概念1.1、动态表和连续查询动态表（Dynamic Tables）是Flink的支持流数据的Table API 和SQL的核心概念。动态表是随时间变化的，可以像查询静态批处理表一样查询它们。查询动态表将生成一个连续查询（Continuous Query）.一个连续查询永远不会终止，结果会生成一个动态表，查询不断更新其（动态）结果表，以反映其（动态）输入表上的更改。需要注意的是，连续查询
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2024-02-10 21:14:48
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在使用 FinkSQL 进行流处理时，很多开发者会遇到一个常见的问题，那就是“FlinkSQL 不支持 Redis”。这是一个影响到数据实时处理的关键问题，尤其是在需要快速读取或写入数据到 Redis 的情况下。下面，我们将详细探讨这个问题，包括错误现象、根因分析和解决方案等方面。
## 问题背景
在数据处理场景中，FlinkSQL 常用于实时数据流的分析与处理。我们希望通过将数据写入 Red
# Flink SQL 解析 Java 代码的方案
## 引言
Apache Flink 是一个流处理框架，支持批处理和流处理的统一计算。Flink SQL 是其重要的组成部分，允许用户通过 SQL 语法进行数据流处理。在很多情况下，我们需要将 SQL 解析为 Java 代码，以便进行更复杂的数据处理。本方案将详细解释如何实现这一功能，包括解析过程、相关代码示例以及设计状态图。
## 解析过
