# Java Flink读写Redis
## 导言
在大数据领域,Flink是一个流处理引擎,它提供了一种高效且可扩展的方式来处理和分析实时数据流。而Redis是一个高性能的键值存储数据库,它以其快速的读写性能和灵活的数据模型而闻名。在实时数据流处理中,Flink和Redis可以很好地结合使用,以实现高效的数据处理和存储。
本文将介绍如何使用Java Flink读写Redis,并提供相应的代码
原创
2024-02-04 08:56:17
38阅读
简介 小编在去年之前分享过参与的实时数据平台的建设,关于实时数仓也进行过分享。客观的说,我们当时做不到批流一体,小编当时的方案是将实时消息数据每隔15分钟文件同步到离线数据平台,然后用同一套SQL代码进行离线入库操作。但是随着 Flink1.12版本的发布,Flink使用HiveCatalog可以通过批或者流的方式来处理Hive中的表。这就意味着Flink既可以作为Hive的一
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2023-08-25 15:04:26
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# Flink读写Redis实现教程
## 一、整体流程
下面通过表格展示整个实现“Flink读写Redis”的流程:
| 步骤 | 操作 |
|------|-------------------------|
| 1 | 从数据源读取数据 |
| 2 | 处理数据 |
| 3 | 将数据写入到
原创
2024-03-13 04:46:43
73阅读
# Flink Redis 读写实现
## 简介
在本文中,我将向你介绍如何使用 Flink 实现与 Redis 的交互,包括读取和写入数据。我们将使用 Flink 提供的 RedisConnector 类来连接 Redis 数据库,并使用 Redis 的命令来执行相应的操作。
## 流程概览
下面是整个流程的简要概述,我们将在后续的章节中逐步详细介绍每个步骤。
```flow
st=>sta
原创
2023-08-11 10:02:41
208阅读
前言对于流处理,感觉flink近乎苛刻的只对kafka友好。当然我对kafka也有天然的好感,但是相对于redis而言,kafka还是稍显复杂了一些。我们的生产环境中没有kafka,只有redis。装一套kafka集群可以吗。由于业务长期的累积,引入一套全新的架构真的是难如登天。所以只能委屈求全,在我们的业务系统中准备使用redis作为flink的数据源。幸运的是,在redis5中已经有原生支持消
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2023-09-10 21:58:57
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## Flink SQL读写Redis的实现流程
为了帮助你理解如何实现"flink sql 读写redis",我将详细介绍整个过程,并提供每一步的代码示例。
首先,让我们来看一下整个实现流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Flink执行环境 |
| 2 | 创建一个Redis连接器 |
| 3 | 注册Redis表 |
| 4 | 在Flink
原创
2023-12-11 12:29:07
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项目pom文件 <project xmlns="://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="://maven.apac
原创
2022-01-10 14:34:20
3024阅读
在现代互联网技术中,Apache Flink以其强大的流处理能力和高效的分布式计算框架,成为了很多应用和数据处理项目的首选。而Redis作为一个高性能的键值存储数据库,因其快速的读写速度而被广泛应用。然而,在Flink与Redis结合的环境中,当多个并发任务同时进行读写操作时,如何有效解决冲突与性能瓶颈就成了一个亟待解决的重要问题。
## 背景定位
随着大数据技术的快速发展,Apache Fl
摘要Cassandra是一种适用于写多读少场景的分布式数据库。当我们需要将cassandra中的数据进行大量读取操作的时候,我们不可以将大量的读取操作直接打到cassandra数据库,而是需要将cassandra中的数据同步到redis,然后从redis读取。这样可以大大提高系统的效率。本文提供一种在cassandra和redis之间进行数据同步的实战操作经验,希望对读者有所帮助。场景在介绍解决方
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2023-08-17 16:12:28
281阅读
源码结构 RedisSink package org.apache.flink.streaming.connectors.redis; import org.apache.flink.configuration.Configuration; import org.apache.flink.strea
原创
2022-01-10 14:34:21
4129阅读
自定义flink的RedisSource,实现从redis中读取数据,这里借鉴了flink-connector-redis_2.11的实现逻辑,实现对redis读取的逻辑封装,flink-connector-redis_2.11的使用和介绍可参考之前的博客,项目中需要引入flink-connecto
原创
2022-01-10 14:29:28
4472阅读
# Redis的读写和Flink结合实现
## 简介
在本文中,我们将介绍如何使用Redis和Flink结合实现数据的读写操作。Redis是一种高性能的内存数据库,而Flink是一个流处理引擎。通过将它们结合起来,我们可以实现实时的数据读写操作。
## 流程概述
下面是整个流程的概述,你可以按照这些步骤来实现Redis的读写和Flink结合。
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-12-18 08:25:00
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## 使用Flink调用Redis集群读写数据
在实时数据处理领域,Flink是一个非常强大的工具,而Redis是一个高性能的内存数据库,结合两者可以实现更加强大的实时数据处理功能。本文将介绍如何在Flink中调用Redis集群来进行数据读写操作。
### Redis集群配置
首先需要搭建一个Redis集群,并确保集群中的每个节点都正常运行。可以通过Docker快速搭建一个Redis集群,具
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2024-07-14 05:44:23
163阅读
声明:本系列博客是根据SGG的视频整理而成,非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》1 工程目录pom.xml <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <...
原创
2021-06-10 20:19:18
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声明:本系列博客是根据SGG的视频整理而成,非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》1 工程目录pom.xml <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <...
原创
2021-06-10 20:19:17
875阅读
多流转换无论是基本的简单转换和聚合,还是基于窗口的计算,都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中,可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理,也有可能需要将 一条流拆分开,所以经常会有对多条流进行处理的场景。本章就来讨论Flink中对多条流进行转换的操作。 简单划分的话,多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类。目前分流的操作一般是通过侧输出流(side output)来实现,而合流的算子
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2023-11-15 13:01:44
106阅读
Flink版本:1.4.2
目的:本文主要是了解Flink中DataSource是如何从HDFS中读取数据的。梳理一下大致流程: 在JobManager处,通过提交得来的JobGraph生成ExecutionGraph时,会将JobGraph中的每个JobVertex都转换成ExecutionJobVertex(注意ExecutionJobVertex和ExecutionVertex的区别,
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2023-07-11 17:03:17
527阅读
1 工程目录 pom.xml <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.8.1</version> </dependency> config.properties #
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2020-09-23 09:31:00
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# Flink 在广播流中异步读写 Redis 的实现
在大数据处理领域,Flink 是一个强大的流式处理框架,能够处理大规模数据并提供高效的实时处理能力。对于需要频繁访问外部系统(如 Redis)数据的应用,尤其是在流式处理场景中,如何有效地进行异步读写是一个重要的问题。
本文将指导你如何在 Apache Flink 中实现广播流的异步读写 Redis,帮助你理解其流程并提供相关代码示例。
原创
2024-08-12 06:32:26
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## Flink 读写 Kafka 代码示例
Apache Flink 是一个开源的流处理框架,它提供了丰富的 API 和工具,用于构建高效、可扩展的流处理应用程序。而 Kafka 是一个分布式流处理平台,它提供了高吞吐量、可持久化、可扩展、容错性强的消息传递系统。本文将介绍如何使用 Java 代码实现在 Flink 中读写 Kafka 的操作。
首先,我们需要在项目的 `pom.xml` 文
原创
2023-08-02 06:51:34
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