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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1、前言 本文是基于Flink官网上Asynchronous I/O的介绍结合自己的理解写成的，若有不正确的欢迎大伙留言交流，谢谢！2、Asynchronous I/O简介 将Flink用于流计算时，若涉及到和外部系统进行交互，如利用Flink从数据库中读取数据，这种需要获取I/O的场景时，我们需要考虑交互所带来的时延问题。 为分析如何减少时延，我们先来分析一下，Fl
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2023-07-25 10:00:43
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Flink异步写Redis的过程，我们将从多个维度分析备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析以及监控告警。随着数据量的持续增长，如何高效、安全地将数据存入Redis，并确保在发生故障时的备份与恢复策略至关重要。
### 备份策略
在设计备份策略时，考虑存储架构和数据可靠性是非常重要的。采用多层次的备份方案，可以有效降低数据丢失风险。我们会使用思维导图来系统地总结备份策略，并用存储介质
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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文章目录按键分区（keyBy）简单聚合归约聚合（reduce） 直观上看，基本转换算子确实是在“转换”——因为它们都是基于当前数据，去做了处理和输出。而在实际应用中，我们往往需要对大量的数据进行统计或整合，从而提炼出更有用的信息。比如之前 word count 程序中，要对每个词出现的频次进行叠加统计。这种操作，计算的结果不仅依赖当前数据，还跟之前的数据有关，相当于要把所有数据聚在一起进行汇总合
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2023-07-26 11:18:42
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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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# Flink异步查询Redis的实现指南
在大数据处理的领域中，Apache Flink作为一种分布式流处理框架，可以高效地处理实时数据流。Flink的强大之处在于它的异步IO能力，允许我们在流处理过程中同时进行其他计算而不阻塞处理流程。本文将带领你实现Flink异步查询Redis的功能，帮助你更好地理解这一过程。
## 流程概述
首先，我们来看一下整个实现过程的步骤。以下是一个简要的流程
原创
2024-09-19 05:35:19
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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
1. 项目背景 物联网环境，网关采集设备上测点实时上传的数值，目前大概2000台左右设备，每个设备有几十个测点到几百个测点不等，上传频率最低为5秒。我需要根据报警规则和测点名称信息对上传的数据进行处理，处理结果包括生成的报警数据、带有测点名称的实时数据。实时数据、报警规则和测点名称信息均在kafka，处理完的所有数据均写入kafka。
记录Flink从Socket获取数据，经过数据处理后将数据落地到Redis。添加依赖包<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.bahir/flink-connector-redis -->
<dependency>
<groupId>org.apache.bah
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2023-09-20 16:32:26
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导读在流计算中，如果以事件流为主，关联一些维度信息，就需要根据每个事件中的关键信息去数据库执行一次查询。正常的思路可能是通过mapFunction以阻塞的方式查询数据库，等待数据结果返回，然后执行下一个步骤。如果数据库查询时间很长，那有可能会阻塞流计算的整体流程。因此可以考虑异步的方式请求数据库，当数据返回时，该事件再继续执行下面的操作。这样提升了流计算的并发度，但是也增加了数据库的
# 利用 Flink 实现异步 IO 写入 Redis
在现代数据处理任务中，Apache Flink 是一种强大的流处理工具。而将数据写入 Redis 则能提高数据的访问速度和灵活性。本文将指导你如何在 Flink 中实现异步 IO 写入 Redis，帮助你掌握这一技术。
## 流程概述
在开始之前，我们先了解一下整个流程。下面是实现 Flink 异步 IO 写入 Redis 所需的步骤：
原创
2024-09-12 07:11:56
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Flink 的 Redis 依赖 flink-connector-redis 里默认实现只能保存 String 类型的数据, 但很多时候开发需要保存更多其他类型的数据, 比如保存 ProtoBuf 数据的时候会更多选择将 ProtoBuf 对象转换成字节数组进行保存. 所以这里会简单实现自定义 RedisSink 保存字节数组的代码.依赖<dependency>
<gro
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2023-07-13 14:44:10
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Checkpoint 状态管理 读取Kafka并写入Redis（实现exactly once）一、前言二、设置Checkpoint1 开启checkpoint2 配置不删除checkpoint文件3 配置Checkpoint超时时间4 配置Checkpoint间歇时间三、状态的使用1 定义状态描述2 状态的查询和修改2.1 ValueState2.2 MapState2.3 ListState2
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2023-07-13 14:43:58
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flink-connector-redis的使用方式和其他连接器几乎一样，除了一些公共的参数外(connector.type, format.type, or update-mode等)，还支持以下参数 为了满足业务和数据的多样性，根据connector.data.type来确定写入的数据结构1.string取sql的第一个字段为key,第二个字段为value,调用s
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2023-06-04 16:28:47
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目录0. 相关文章链接1. 开发目的2. 核心代码2.1. 异步IO工具类 AsyncJoinDimUtil2.1.1. 方法属性说明2.1.2. 具体实现2.2. 关联接口 AsyncJoinFunction2.2.1. 方法属性说明2.2.2. 具体实现2.3. 线程池工具类 ThreadPoolUtil2.3.1. 方法属性说明2.3.2. 具体实现3. 具体使用3.1.
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2024-01-03 15:16:38
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1.背景介绍1. 背景介绍Redis 是一个高性能的键值存储系统，广泛应用于缓存、队列、计数器等场景。Apache Flink 是一个流处理框架，用于实时处理大规模数据流。在现代技术架构中，Redis 和 Flink 的集成非常重要，可以实现高效的数据处理和存储。本文将详细介绍 Redis 与 Apache Flink 的集成，包括核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景等。2. 核心概念与联系2.
一、异步快照ABS简介 准确一次(exactly once)的送达保证是实时计算的关键特性之一，这要求作业从失败恢复后的状态以及管道中的数据流要和失败时一致，通常这是通过定期对作业状态和数据流进行快照实现的。然而这种方式主要有两点不足：首先，快照进行期间常常要暂停数据流的摄入，造成额外延迟和吞吐量下降；其次，快照会过度谨慎地将管道里正在计算的数据也随着状态保存下来，导致快照过于庞大。针对以上两个问
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2023-09-14 20:05:33
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## Flink 动态 Key 写 Redis
### 引言
在大数据处理过程中，Flink 是一种流式计算框架，它可以处理实时和批处理数据，并提供了强大的事件驱动机制和分布式处理能力。而 Redis 是一种高性能的内存数据库，它支持各种数据结构和功能，如缓存、消息队列等。
本文将介绍如何使用 Flink 动态 Key 写 Redis，主要包括以下几个方面的内容：
1. Flink 简介
原创
2023-07-31 17:41:15
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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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