前言之前文章 Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中，里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector（FlinkKafkaConsumer）。存入到 ES 只是其中一种情况，那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据，是不是又要我们继续写个 sink
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2023-08-07 16:35:31
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## Flink写入Redis Hash
### 什么是Flink
Flink是一个开源的流处理框架，它提供了高性能、可伸缩且容错的分布式数据处理能力。Flink支持流处理和批处理，并且可以处理在大规模数据集上的复杂计算任务。它具有低延迟、高吞吐量、Exactly-Once语义和状态管理等优势。
### 什么是Redis
Redis是一个内存数据库，它支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列
原创
2023-11-10 14:40:05
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# 如何实现“flink 写入redis hash动态hashkey”
## 1.流程图
```mermaid
gantt
title 实现“flink 写入redis hash动态hashkey”流程图
section 步骤
定义需求: 2022-01-01, 2d
编写代码: 2022-01-03, 3d
测试代码: 2022-01-06, 2d
原创
2024-03-08 04:31:30
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Flink 提供了 Apache Kafka 连接器，用于从 Kafka topic 中读取或者向其中写入数据，可提供精确一次的处理语义。一：简单使用1.pom<!--Flink Connector KAFKA-->
<dependency>
<groupId>org.apach
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2023-06-13 20:42:16
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# Flink写入Redis
## 概述
本文将介绍如何在Flink中实现将数据写入Redis的过程。首先，我们将了解整个流程的步骤，并使用表格展示每个步骤。接下来，我们将详细说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。代码示例将使用markdown语法进行标识，并附带代码注释。
## 流程
下表展示了将数据写入Redis的整个流程的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-08-11 10:01:36
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目录开始实例IcebergStreamWriterIcebergFilesCommitter附：flink task执行流程参考 开始实例flink支持DataStream和DataStream写入icebergStreamExecutionEnvironment env = ...;
DataStream<RowData> input = ... ;
Configuration
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2023-11-07 13:06:04
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# Flink写入Redis
## 简介
Apache Flink是一个开源的流式处理框架，可以实现高效、可靠的流式数据处理。Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，常用于缓存和消息中间件。本文将介绍如何在Flink中使用Redis作为数据的存储和查询工具，以及如何将Flink的计算结果写入Redis中。
## 准备工作
在开始之前，需要确保已经安装并配置好以下软件和环境：
1. Java
原创
2023-09-07 16:54:22
382阅读
# 实现 Flink Sink Redis Hash 教学
## 一、整体流程
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建 Flink 程序 |
| 2 | 添加 Flink Redis Connector 依赖 |
| 3 | 初始化 Redis 连接 |
| 4 | 实现自定义 SinkFunction |
| 5 | 将数据发送到 Redis Hash |
#
原创
2024-05-25 04:17:17
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# Redis 批量写入 Hash
## 简介
在使用 Redis 进行数据存储时，有时需要批量写入 Hash 数据。本文将介绍如何使用 Redis 批量写入 Hash 的方法。
## 流程概述
下面是批量写入 Hash 的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤 1 | 连接 Redis 数据库 |
| 步骤 2 | 创建一个 Hash 对象 |
| 步骤 3 |
原创
2024-01-17 07:49:56
75阅读
# Redis Hash批量写入实现
## 1. 简介
在Redis中，Hash是一种存储结构，可以用于存储多个键值对。当需要批量写入Hash数据时，可以使用Redis的事务功能，将多个写入操作组合成一个事务，以保持数据的一致性。本文将介绍如何使用Redis事务实现批量写入Hash数据。
## 2. 实现步骤
下面是实现Redis Hash批量写入的步骤：
| 步骤 | 动作 |
| -
原创
2023-08-10 04:56:32
1406阅读
# Redis Lua 写入 Hash
## 引言
在使用 Redis 进行开发时，有时候我们需要执行一些复杂的操作，比如写入 Hash 类型的数据。而 Redis 提供了一个功能强大的脚本语言 Lua，可以通过编写脚本来完成一些复杂的操作。本文将教会刚入行的小白如何使用 Redis Lua 来写入 Hash。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始
原创
2024-01-06 05:48:25
94阅读
当redis中某个文件夹下面，存了很多结构一样的hash类型数据，我们又需要批量一起取出来，用简单的hget命令效率很慢，这个时候就需要用到redis管道操作了，这样可以大大提升读取效率，可以用如下代码去操作/**
* 根据redis key前缀批量获取文件夹下的hash值，并转换成对象
* @param tClass 接收hash的的数据类
* @param keyPrefix key前缀例如
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2023-06-03 15:21:20
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1、散列（hash）类型的字段值只能是字符串类型，不支持其他数据类型。即：散列类型内部不能嵌套其他类型。
每个键最多能容纳的字段数量与列表相同都是 2^32 - 1 个元素。内部用来存储字段数量的变量类型应该是Integer，因为一个整形是4个字节，每个字节8位，刚好32位，最大数字就是 2^32-1 个（包括0）。
2、Reids的其他数据
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2023-07-13 15:04:33
248阅读
准备你需要将这两个依赖添加到 pom.xml 中<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.34</version>
</depe
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2023-09-14 21:50:16
359阅读
Flink 写clickhouse集群失败分析 文章目录一. 情况说明1. flink sql2. 报错信息：3. clickhouse多节点轮询写 在Flink jdbc connector 的源码改造逻辑二. 问题分析与源码解读1. 问题表象2. flink sql sink时的代码逻辑2.1. sink大体的逻辑：2.2. with参数下sink的周边逻辑2.3. 源码分析与问题复现三. 解
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2023-11-26 16:44:41
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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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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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# 用Flink实现实时数据写入Redis
在实时数据处理领域，Apache Flink 是一个备受欢迎的流处理框架，它提供了强大的处理能力和灵活的部署方式。同时，Redis 是一个高性能的内存数据库，常用于缓存和存储数据。本文将介绍如何利用 Flink 将实时数据写入 Redis，并提供相应的代码示例。
## Flink 流处理简介
Flink 是一个基于流的数据处理引擎，它支持事件驱动的
原创
2024-06-07 04:48:02
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# 如何实现flink数据写入redis
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 小白开发者
小白开发者 --> 学习
学习 --> 实践
实践 --> 完成
完成 --> [*]
```
## 旅行图
```mermaid
journey
title 实现flink数据写入redis
小白开发者
原创
2024-03-31 03:35:14
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在这篇文章中，我们将一起探讨如何使用 Java Flink 将数据写入 Redis，涵盖从背景定位到生态扩展的全过程。
### 背景定位
在大数据处理的背景下，Redis 的高性能及其流行程度使得它成为许多业务场景中不可或缺的组成部分。我们的应用需要在处理实时流数据的同时，将结果高效地写入 Redis，以便后续的数据分析和查询。
#### 业务影响
不及时将流数据写入 Redis 会导致数据
