背景说明 线上业务反应使用 Flink 消费上游 kafka topic 里的轨迹数据出现 backpressure，数据积压严重。单次 bulk 的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为 48。针对该问题，为了避免影响线上业务申请了一个与线上集群配置相同的 ES 集群。本着复现问题进行优化就能解决的思路进行调优测试。 测试环境 Elasticsearch 2.3.3Flink 1
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2024-01-27 19:58:58
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在一项业务中，我们需要将 Apache Flink 在 YARN 上的日志输出到 Elasticsearch，以便进行实时监控和分析。这一过程若未优化，可能会对系统性能产生负面影响。因此，我将记录解决“flink on yarn上日志输出到es”这一问题的整个过程，详述每一环节的关键步骤及最佳实践。
### 背景定位
在实时数据处理的业务中，日志的及时性和准确性至关重要。如果 Flink 的日
# 使用Apache Flink将数据输出到MongoDB的完整指南
在大数据处理的场景中，Apache Flink是一个非常强大的流处理框架。它能够实时处理数据并将结果发送到多种存储系统中，其中MongoDB就是一个流行的选择。本文将指导你如何将Flink的数据输出到MongoDB，适合刚入行的小白。
## 整体流程
在了解如何将Flink输出到MongoDB之前，我们需要先明确整个过程的
# Flink 输出到 Hive 的完整指南
Apache Flink 是一个流处理框架，可以与数据湖和数据仓库（如 Hive）无缝集成。对于初学者来说，将 Flink 的数据流输出到 Hive 是一个常见的需求。本文将为你详细讲解如何实现这一目标，并提供完整的代码示例和步骤说明。
## 流程概述
在将 Flink 输出到 Hive 的过程中，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤
## 使用 Apache Flink 输出到 Redis 的指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，能够高效地处理大量数据。而 Redis 是一个高性能的键值对存储系统，适合用作数据缓存、消息队列等场景。将 Flink 的处理结果输出到 Redis，可以实现高效的数据存储和后续处理。本指南将向您展示如何实现这一过程。
### 整体流程
在这部分，我们将展示完成 Flink 输
# Flink 输出到 MySQL 的实用指南
Apache Flink 是一个快速、可靠且易于使用的流处理框架，可以处理高吞吐量的数据流。在实际应用中，很多时候我们需要将处理后的数据持久化到数据库中，而 MySQL 是最常用的关系型数据库之一。本文将带领大家了解如何将 Flink 处理后的数据输出到 MySQL。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下环境准备就绪：
- 安装
## Flink将MySQL数据源输出到Elasticsearch的实现详解
Apache Flink是一个强大的流处理框架，支持实时数据处理。在许多场景中，我们需要将MySQL中的数据与Elasticsearch（ES）进行集成，以实现高效的数据搜索和分析。本文将介绍如何使用Flink将MySQL数据源输出到Elasticsearch，并附带相关代码示例。
### 1. 项目背景
在现代数
原创
2024-09-02 06:00:03
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一、问题表象由于kafka乱序，导致bridge也乱序，导致绿色正确的数字提前pub，然后被错误的黄色数字覆盖。 二、问题真正原因上图1黄1绿的数据，被pub到partition 0上图另1黄的数据，被pub到partition 1 尽管这三个数据的uk一致，但是被错误的pub到不一致的分区。。。而不同的分区之间是不保证顺序性的，是各自的线程在消费，因为出现了乱序的问题。如果要
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2023-07-11 17:17:11
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文章目录[GrayLog](https://docs.graylog.org/)简介GrayLog功能分析单机部署GrayLogspring 整合graylogGrayLog常用查询语法更多操作 GrayLog简介GrayLog是一个轻量型的分布式日志管理平台，一个开源的日志聚合、分析、审计、展示和预警工具。在功能上来说，和 ELK类似，但又比 ELK要简单轻量许多。依靠着更加简洁，高效，部署使
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2024-07-15 11:27:48
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本篇主要包含Fluentd的配置文件格式，in_tail输入插件，out_webhdfs输出插件的部分内容。Fluentd的配置文件主要包含以下字段source，决定数据来源match，决定输出目的地filter，在输入与输出之间，用来过滤system，用来进行系统设置from：http://docs.fluentd.org/articles/config-filesource字段指定input
翻译自OpenSL ES Programming Notes本节中的注释补充了OpenSL ES 1.0.1规范。对象和接口初始化OpenSL ES编程模型的两个方面可能是新开发人员不熟悉的，即对象和接口之间的区别以及初始化顺序。简单地说，OpenSL ES对象类似于Java和c++等编程语言中的对象概念，只是OpenSL ES对象仅通过其关联接口可见。这包括所有对象的初始接口，称为SLObjec
目录数据存储/接收器迭代：执行参数：容错：控制延迟：数据存储/接收器数据接收器使用DataStream将他们转发到文件，socket，外部系统或者打印他们。Flink带有各种被指的输出格式，这些格式封装再DataStream上的算子操作后面：writeAsText() / TextOutputFormat -按字符串顺序写入数据元。通过调用每个数据元的toString()方法获得字符串
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2024-01-26 09:55:48
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本文通过实例来演示怎么通过 Flink CDC 结合 Doris 的 Flink Connector 实现从 MySQL 数据库中监听数据并实时入库到 Doris 数仓对应的表中。
1.什么是CDC CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过
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2024-02-19 00:11:21
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# 从Docker容器中使用Filebeat将日志输出到Elasticsearch
在容器化应用程序的开发和部署过程中，日志管理是一个非常重要的环节。Filebeat是一个轻量级的开源日志数据收集器，可以帮助我们收集和传输日志数据。Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，我们可以将收集到的日志数据存储在Elasticsearch中，以便后续进行日志分析和查询。
本文将介绍如何在D
原创
2024-04-08 06:47:17
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jump指令首先指令地址寄存器从0开始，LOAD A14，把1存入寄存器A（因为地址14里的值是1） 然后指令地址寄存器跳到1，把1存入寄存器B 现在寄存器A的值是2（当然是二进制存的） 现在遇到jump2，cpu会把指令地址寄存器的值，现在是4改成2 因此下一步不是HALT,而是读取地址2里的指令，也就是ADD B A 跳转后，寄存器A里是2寄存器B里是， 1+2=3，寄存器A变成3，存入内存
文章目录共性配置项含义指定配置文件常用实践注意事项log.isDebugEnabled()开发时使用带作者名的日志代码合并到master之前检查日志附录logj.properties写法logback.xml写法 commons logging和slf4j是日志接口，而log4j和logback是日志实现。实际使用时，一般都是接口+实现的组合。（题外话：slf4j最让人印象深刻的可能就是大括号
目录HBaseUtil工具类API介绍获取表存储数据获取数据批量存储数据批量获取数据删除数据最终代码 HBaseUtil工具类 前面我们实现了Flink整合Kafka，可以从Kafka中获取数据进行分析，分析之后我们要把结果存入HBase中，为了方便操作，我们先提前编写一个操作HBase的工具类。HBase作为一个数据库，我们肯定要进行数据的增删改查，那么我们就围绕这几个操作进行开发。API介绍
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2023-08-05 01:01:52
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文章目录第一章 Kettle概述1.1 Kettle发展历程1.2 Kettle简介1.3 Kettle相关俗语1.4 Kettle设计与组成1.5 Kettle功能模块1.6 Kettle的执行Transformation（转换）1.7 Kettle商业和社区版区别1.8 数据集成与ETL1.9 ETL工具比较 第一章 Kettle概述1.1 Kettle发展历程Kettle 是 PDI 以前
文章目录16：实时计
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2024-10-10 14:29:29
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# 在Flink中将DataStreamSource输出到Hive的实现
## 一、流程概述
在Apache Flink中，DataStream的处理与存储是一个常见的需求，尤其是将数据流写入到Hive。以下是从DataStreamSource到Hive的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-17 14:14:31
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