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
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前言之前其实在 《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Sink ？ 文章中其实已经写了点将数据写入到 MySQL，但是一些配置化的东西当时是写死的，不能够通用，最近知识星球里有朋友叫我: 写个从 kafka 中读取数据，经过 Flink 做个预聚合，然后创建数据库连接池将数据批量写入到 mysql 的例子。 于是才有了这篇文章，更多提问和想要我写的文章可以
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2023-08-27 21:58:08
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背景互联网金融，面对的业务方较多；风控部门的数据分析师，策略分析师，反欺诈分析师等，目前的数据量这些分析师使用Python以及MySQL是无法满足快速高效的分析的；商城、运营部门等的报表看板，定制化用户行为分析等。；目前的自主分析是使用的开源产品Superset做一部分的改造，接入Druid，ES，Impala，分析师们已经全部转到我们的平台，大部分的使用都是基于我们数仓的DWS，但是除此之外实时
当业务发展到一定规模，实时数据仓库是一个必要的基础服务。从数据驱动方面考虑，多维实时数据分析系统的重要性也不言而喻。但是当数据量巨大的情况下，拿腾讯看点来说，一天上报的数据量达到万亿级的规模，要实现极低延迟的实时计算和亚秒级的多维实时查询是有技术挑战的。 本文将介绍信息流场景下，腾讯看点的实时数据仓库和多维实时数据分析系统的技术架构。 1、可解决的痛点 可
1.概述 Apache Doris（原百度 Palo ）是一款 基于大规模并行处理技术的分布式 SQL 数据仓库 ，由百度在 2017 年开源，2018 年 8 月进入 Apache 孵化器。 Apache Doris 是一个现代化的 MPP 分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris 的分布式架构非常简洁，易于运维，
解决方案描述概述Flink CDC 于 2021 年 11 月 15 日发布了最新版本 2.1，该版本通过引入内置 Debezium 组件，增加了对 Oracle 的支持。本方案主要对 flink-connector-oracle-cdc进行试用。首先在本地对 Oracle CDC 进行调试通过，然后结合腾讯云产品流计算 Oceanus、EMR（Kudu）实现了 Oracle-Oceanus-Ku
## MySQL实时写入Kudu
### 概述
Kudu是基于列的分布式存储系统，它提供了高性能的读写能力，并支持实时分析。MySQL是最常用的关系型数据库之一，提供了稳定可靠的数据存储和事务处理功能。本文将介绍如何将MySQL中的数据实时写入Kudu中，以实现数据的实时同步和分析。
### 技术架构
在介绍具体实现方式之前，我们先来了解一下整体的技术架构。如下图所示：
```mermaid
五、Hudi集成Flink案例详解5.1 hudi集成flinkflink的下载地址：https://archive.apache.org/dist/flink/HudiSupported Flink version0.12.x1.15.x、1.14.x、1.13.x0.11.x1.14.x、1.13.x0.10.x1.13.x0.9.01.12.2将上述编译好的安装包拷贝到flink下的jars
简述实时数据处理领域中，使用 Flink 方式，除了从日志服务订阅埋点数据外，总离不开从关系型数据库订阅并处理相关业务数据，这时就需要监测并捕获数据库增量数据，将变更按发生的顺序写入到消息中间件以供计算（或消费）。
本文主要介绍如何通过 CloudCanal 快速构建一条高效稳定运行的 MySQL -> Kafka -> Flink 数据同步链路。技术点兼容多种常见消息结构CloudC
JSP是一种动态网页技术，Java Server Pages，Java + HTML ,HTML是作为页面内容显示，Java是作为动态逻辑处理。它实质上是一种模板技术，然后通过Tomcat的Jasper组件，可以将其翻译为.java文件，然后编译运行。它里面的每一块组成都会被翻译到.java文件的对应位置。脚本：<% %> -> _jspService()方法内表达式：<%
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2023-08-22 20:46:15
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目录前言：问题分析：impl层面：Mapper层面：MapperXml层面：优点：小提示:总结： 前言：MySQL批量插入操作相较于单次循环插入有较大的优势，在特定场景下，有比较重要的应用价值。问题分析：最近要实现一个批量插入数据存储到mysql数据库里的数据，但是csdn找了一下，发现暂时没找到心中想要的轮子，干脆自己写了一个，然后分享出来。impl层面：List<BasAreaDise
import redis
r = redis.Redis(host=xxx.xxx.xxx.xxx, port=xxx,password=xxx, db=0)
# ......
#sadd：是针对redis中set类型数据进行插入
#如果你的redis数据是list类型那么使用lpush 或者 rpush
with r.pipeline(transaction=False) as p:
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2023-06-25 20:38:16
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现有如下，一堆数据文件，以日期命名，因为需要按分区加载到一个分区表中。 如果手动加载，会浪费很多时间，所以有两种方式实现自动遍历并加载到hive表。第一种：JAVA代码连接hdfs，读取每一个数据，远程执行hive -e，这样会浪费大量的中间过程。package com.czxy.demo05;
import net.neoremind.sshxcute.core.ConnBean;
impor
1. 采用mybatis写入数据，速度很慢的问题；采用mybatis拼接sql的方式，可以写入数据，但是效率很低。每秒数据大概200-300条数据记录。2. 采用jdbc写入数据，可以使用两种数据源// 新版本的包
import com.clickhouse.jdbc.ClickHouseDataSource;
// 这个包可以
import ru.yandex.clickhouse.Click
在我之前的文章 “Elasticsearch：使用最新的 Elasticsearch Java client 8.0 来创建索引并搜索”，我详细地描述了如何在 Java 客户端应用中创建一个索引并对它进行搜索。在那个例子里，我们并没有描述如何创建 mappings。最近，我看到有开发者在评论区里留言想知道如何创建 mappings 并使用 _bulk 来进行批量写入及更新。今天的文章，我
Background这里读写测试是为了大致了解下Influxdb和TDengine的读写速度，以及对比数据存储大小。Influxdb是用go语言开发的，TDengine是用c语言开发，Influxdb和TDengine都支持单机版和集群版，这里都使用单机版测试。TDengine服务端下载地址TDengine-server-2.4.0.12-Linux-x64.tar.gz (15.5 M)TDen
原生的写入流程读取数据 --> HBase的内存 --> StoreFile --> HFile --> 分裂到更多的Region中原生的写入方法有什么问题写入效率比较慢由于数据量比较大,写入操作会长期占用HBase的带宽,这时候如果还有大量的读操作,可能会导致读操作变的异常缓慢,因为没有带宽读取数据导致HBase的压力剧增,不断地溢写,不断地合并,不断地分裂HBase的B
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2023-05-17 21:16:52
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package sundun.zfpt.gg.web;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLExcep
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2023-06-14 17:20:37
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Elasticsearch JavaApi 文档批量操作在实际的工程项目中，数据批量操作的需求是比较强烈的，所以ES的API也提供了这样的应用场景。下面将演示如何进行批量的文档增加，文档删除操作。文档批量增加在ES中批量的操需要使用到一个请求对象就是BulkRequest，然后将要做的请求集合添加到BulkRequest中，最后使用bulk方法发送批量请求。 批量添加文档的步骤如下定义要链接主机的
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2023-08-08 08:46:57
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es读写性能及优化写入性能服务器资源单机写入性能写入性能优化查询性能资源占用情况 写入性能服务器资源资源数值服务器华为系统centos7.9cpuIntel® Core™ i5-10500 CPU @ 3.10GHz、6核12线程mem62Gdisk机械硬盘、3.6T单机写入性能将es堆内存增大到20G，其余配置不做任何修改，数据单条写入。测试结果如下线程线程延迟时间(ms)数据量(W)平均响应
