Async I/O的原理和基本用法简单的来说，使用 Async I/O 对应到 Flink 的 API 就是 RichAsyncFunction 这个抽象类实现里面的3个方法open（初始化）asyncInvoke（数据异步调用）close（停止的一些操作） 使用Async I/O的模板方法：/**
* An implementation of the 'AsyncFunction' that
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2024-06-05 13:16:12
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功能说明： 对kafka中的流数据进行清洗，其中相关的配置文件存放在数据库中，需要将流数据与数据库中的配置文件进行关联，输出相应的结果。方式一：异步查询使用异步查询的方式，对数据流中的数据进行查询。代码如下：package flink.stream.asyncIOSide;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.g
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2024-03-18 09:23:09
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Flink DataStream Async I/O(异步IO)当我们在Operator算子中，需要与外部系统交互时（例如：查询数据库），如果我们使用同步的方式，那么容易造成该Operator计算延迟，吞吐量低。所以Flink 提供了Async I/O机制，可以通过异步操作，处理查询数据库等类似耗时的操作。与数据库的异步交互意味着单个并行函数实例可以同时处理许多请求并同时接收响应。这样，等待时间可
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2024-04-04 19:31:53
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异步IO实现拉宽操作Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。异步IO操作的需求Flink在做流数据计算时，很多时候需要与外部系统进行交互（比如数据库、Redis、Hive、HBase等等存储系统）。 往往需要注意系统间通信延迟是否会拖慢整个Flink作业，影响整体吞吐量和实时性。场景：流计算
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2023-11-12 08:50:38
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Flink没有类似于spark中的foreach方法，让用户进行迭代的操作。对外的输出操作要利用Sink完成。最后通过类似如下方式完成整个任务最终输出操作。stream.addSink(new MySink(XX))官方提供了一部分的框架的sink。除此之外，需要用户自定义实现sink。一、输出到Kafka1.1 代码public class SinkTest1_Kafka {
publi
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2023-07-18 13:18:15
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在大数据流处理领域，Apache Flink 是一个强大且灵活的实时计算平台，而 Redis 则是一个高性能的键值数据库。在将 Flink 与 Redis 进行异步 Sink 集成时，开发人员常常面临一些挑战。本文将详细探讨解决 “Flink 异步 Sink Redis” 问题的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展。
### 版本对比
在了解 Flink 异
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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本文将要讲解的是Apache Flink分布式流处理的轻量异步的快照原理。网上已经有几篇相关的博文，而本文的不同之处在于，它不是论文的纯粹翻译（论文地址），而是用自己的语言结合自己的理解对其原理的阐述。本文将同下面几个方面讲解：什么是快照？为什么需要快照？跟其他系统的快照相比，Apache Flink快照的原理有哪些优点？Apache Flink的快照原理是什么？1. 什么是快照？为什么需要快照？
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2024-07-03 08:51:35
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1. Async I/O介绍 由上文可以发现，需要解决维表join的问题，我们可以采用两种方式来进行，一是Async I/O,二是AsyncSourceTable，今天我们先来聊一下Async I/O吧。 异步方法，通常是用来提供系统吞吐的一种方式，与同步方法不同的在于其支持的qps会高很多，同理，在flink去查找外部维表的过程中需要引入外部数据库来进行查询，那么无可避免，在大多数情况下，I /
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2023-12-20 05:07:58
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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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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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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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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. 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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## 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 Sink 到 MySQL 的流程
### 1. 准备工作
在开始之前，你需要确保已经完成以下准备工作：
1. 安装 Flink：你可以从 Flink 官方网站下载并安装 Flink。
2. 安装 MySQL：确保已经在你的机器上安装了 MySQL 数据库，并且可以通过连接字符串连接到数据库。
### 2. 导入依赖
在你的项目中，你需要导入以下 Flink 和 MyS
原创
2023-08-10 12:14:48
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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
文章目录背景篇-关于 sql定义篇-sql source、sink实战篇-sql source、sink 的用法原理剖析篇-sql source、sink 是怎么跑起来的connector 怎样映射到具体算子？format 怎样映射到具体 serde？其他配置属性怎么加载？ 本文从以下五个小节介绍 flink sql source\sink\format 的概念、原理。 背景篇-关于 sql关
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2024-09-12 20:52:21
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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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## 了解 Flink Sink RedisTemplate
Apache Flink 是一个用于大规模流处理的开源框架，它支持实时处理和批处理。Flink 提供了各种内置的 Sink，用于将处理后的数据写入不同的数据存储系统。其中，Sink RedisTemplate 是用于将数据写入 Redis 的 Sink。
### Sink RedisTemplate 的作用
Sink RedisT
原创
2024-03-27 07:04:06
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