# Python读写Flink
Flink是一个可扩展的、高性能的分布式数据处理引擎，它支持流处理和批处理，并提供了丰富的API和工具来实现大规模数据处理任务。本文将介绍如何使用Python读写Flink，并提供一些代码示例来帮助理解。
## Flink的基本概念
在开始之前，我们先了解一些Flink的基本概念。
- **数据源（Source）**：Flink中的数据源用于读取数据。它可以
原创
2023-09-02 04:40:04
105阅读
作为流计算领域的佼佼者，Flink框架在这两年的发展势头不容小觑，尤其是在不少大公司的数据平台上，都争相开始引入Flink引擎。而作为一个流批一体的大数据计算引擎，Flink在语言支持上也更加开明，比如说支持Python API架构。今天，我们就主要来聊聊Flink Python相关的内容。 Flink在 1.9.0版本开启了新的ML接口和全新的Python API架构，并且已经支持
转载
2023-08-16 04:10:07
183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
转载
2023-08-25 15:04:26
146阅读
分布式缓存熟悉 Hadoop 的你应该知道，分布式缓存最初的思想诞生于 Hadoop 框架，Hadoop 会将一些数据或者文件缓存在 HDFS 上，在分布式环境中让所有的计算节点调用同一个配置文件。在 Flink 中，Flink 框架开发者们同样将这个特性进行了实现。Flink 提供的分布式缓存类型 Hadoop，目的是为了在分布式环境中让每一个 TaskManager 节点保存一份相同的数据或者
转载
2023-07-11 17:32:22
125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
# Flink 读写 MySQL 实现指南
作为一名刚入行的开发者，实现 Flink 读写 MySQL 可能是一个挑战。但不用担心，本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解整个过程并实现它。
## 1. 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 添加依赖 |
| 2 | 创建 Flink 环境 |
| 3 |
原创
2024-07-29 07:16:50
37阅读
# 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
数据湖Hudi-10-Hudi集成Flink-读取方式&限流&写入方式一、读取方式1 流读（Streaming Query）二、限流三、写入方式1.CDC 数据同步1.使用第二种方式 cdc+kafka进行mysql数据同步到hudi2.离线批量导入3.全量接增量四、写入模式1、Changelog模式2 Append 模式六、Bucket索引七、Hudi CataLog七、离线
转载
2023-07-14 17:09:28
257阅读
文章目录一文带你入门flink sql写在前面环境准备正文遇到的一些问题错误一错误二错误三 一文带你入门flink sql写在前面本次实战主要是通过Flink SQL Client消费kafka的实时消息，再用各种SQL操作对数据进行查询统计。环境准备具体的环境安装过程就不在这里写了，网上很多资料，大家自己查阅按照就好了。我说下我本地的环境：flink 1.12.4mysql 8.0.25kaf
转载
2023-07-26 11:07:49
245阅读
# 使用 Apache Flink 读取和写入 MySQL Binlog
Apache Flink 是一个流处理框架，广泛应用于实时数据处理和分析。许多组织希望将实时数据流与传统的关系型数据库（如 MySQL）结合使用。本文将介绍如何使用 Flink 从 MySQL 的 binlog 中读取数据，并将处理后的数据写入 MySQL 数据库。
## 1. 什么是 Binlog？
Binlog（B
原创
2024-09-22 05:36:38
36阅读
# Flink 读写 HBase 优化指南
在现代大数据处理中，Apache Flink 与 HBase 的组合越来越常见。Flink 是一个强大的流处理框架，而 HBase 则是一个高性能、分布式的 NoSQL 数据库。本文将指导您如何优化 Flink 读写 HBase 的过程。
## 流程概述
下面是使用 Flink 读写 HBase 的基本流程：
| 步骤 | 描述
## Flink SQL 读写 Hive
### 引言
Apache Flink 是一个开源的流式处理框架，可以进行实时数据流和批处理的计算。Flink 提供了 SQL API，使得用户可以使用 SQL 语句来处理流式数据。同时，Flink 也支持与 Hive 的集成，可以实现 Flink SQL 对 Hive 表的读写操作。本文将介绍如何在 Flink SQL 中读写 Hive 表，并提供相
原创
2023-11-15 04:05:08
188阅读
POM文件：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project x
原创
2021-08-02 14:02:47
638阅读
# 实现 Flink MongoDB Sink 读写
## 概述
在这篇文章中，我将教您如何使用 Flink 和 MongoDB 实现数据的读写操作。我们将使用 Flink 的 MongoDB Sink 来将数据写入 MongoDB 数据库，并使用 MongoDB Connector 来读取数据。
## 流程图
以下是整个流程的简要概述：
```mermaid
erDiagram
Fli
原创
2024-02-09 05:56:16
157阅读
# 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
## 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
105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，
转载
2023-07-11 17:03:17
527阅读
作者：李锐介绍：阿里巴巴技术专家，Apache Hive PMC，加入阿里巴巴之前曾就职于 Intel、IBM 等公司，主要参与 Hive、HDFS、Spark 等开源项目。Apache Flink 从 1.9.0 版本开始增加了与 Hive 集成的功能，用户可以通过 Flink 来访问 Hive 的元数据，以及读写 Hive 中的表。本文将主要从项目的设计架构、最新进展、使用说明等方面来介绍这一
转载
2023-08-05 13:21:26
412阅读
1.无法使用hdfs文件系统作为输入和输出(flink无法使用hdfs)原因：我使用的是flink1.13.3版本比较新，从1.8.X版本之后就没有直接支持和hadoop的连接了。 如之前的flink安装包都是这样的：（带有hadoop） 需要我们下载相应的uber和cli： 如题主flink1.13.3,scala2.11下载的是： flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.
转载
2023-10-11 09:08:02
183阅读
业务：首先使用flink从kafka中获取消息，这个消息对应着一个关于直播间的具体信息，当然过来的是一个JSON；之后对数据进行流式处理，存入clickhouse；最后通过kafka将数据更新的情况传递给下游服务。main方法：流式处理直接用main启动，自己就跟那儿跑，但是遇到报错会停止；并行度这块儿可以按需设置；execute方法必须执行，不写运行不了。public static void m
转载
2024-03-20 14:12:21
158阅读
