一.Flume收集各数据库日志，准实时抽取到HDFS 安装HDP，包含Flume 方案优点： 1.配置简单，不用编程：只要在flume.conf文件中配置source、channel及sink的相关属性
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2024-03-25 15:25:37
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1, Binlog日志的三种模式
1.1 Statement Level模式每一条修改数据的SQL都会记录到master的Binlog中，slave在复制的时候，SQL进程会将它们解析出来，在slave库上再次执行。优点：statement level下的优点首先就是它只需要记录在master上所执行的语句的细节，以及执行语句时候的上下文信息。解决了row level下的缺
如果想要把数据库的数据同步到别的地方,比如es,mongodb,大家会采用哪些方案呢？定时扫描同步？实时日志同步?定时同步是一个很好的方案，比较简单，但是如果对实时要求比较高的话，定时同步就有点不合适了。今天给大家介绍一种实时同步方案，就是是使用flinkcdc 来读取数据库日志，并且写入到elasticsearch中。1.什么是flinkcdc?Flink CDC（Change Data Cap
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2023-11-17 15:47:01
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数据流转——Flink的数据抽象及数据交换过程 本章打算讲一下flink底层是如何定义和在操作符之间传递数据的。1.1 flink的数据抽象1.1.1 MemorySegment Flink作为一个高效的流框架，为了避免JVM的固有缺陷（java对象存储密度低，FGC影响吞吐和响应等），必然走上自主管理内存的道路。这个MemorySegment就是Flink的内存抽象。默认情况下，一个Memory
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2024-03-31 08:42:53
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Flink的分布式执行包括两个重要的进程，master和worker。 执行Flink程序时，多个进程参与执行，即作业管理器（Job Manager），任务管理器（Task Manager）和作业客户端（Job Client）。Flink程序需要提交给Job Client。 然后，Job Client将作业提交给Job Manager。 Job Manager负责协调资源分配和作业执行。 它首先要
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2024-08-06 13:05:27
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一、介绍 Flink 的安装和部署主要分为本地（单机）模式和集群模式，其中本地模式只需直接解压就可以使用，不以修改任何参数，一般在做一些简单测试的时候使用。 集群模式包含：
Standalone
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2024-05-17 02:26:31
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1. FlinkX概览一.FlinkX是一个基于Flink的异构数据源离线同步工具，用于在多种数据源（MySQL、Oracle、SqlServer、Ftp、Hdfs,HBase、Hive、Elasticsearch等）之间进行高效稳定的数据同步。二.FlinkX简化了数据同步任务的开发过程，用户只需提供一份数据同步任务的配置，FlinkX会将配置转化为Flink任务，并自动提交到Flink集群上执
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2024-04-26 12:05:31
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一、什么是FLinkApache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。接下来，我们来介绍一下 Flink 架构中的重要方面。处理无界和有界数据任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用
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2024-03-21 10:49:41
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Flink SQL CDC 能给数据和业务间能带来什么变化？
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2021-06-13 21:27:28
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基于FlinkSQLCDC的实时数据同步方案伍翀(云邪)Flink中文社区整理：陈政羽（Flink社区志愿者）Flink1.11引入了FlinkSQLCDC，CDC能给我们数据和业务间能带来什么变化？本文由ApacheFlinkPMC，阿里巴巴技术专家伍翀(云邪）分享，内容将从传统的数据同步方案，基于FlinkCDC同步的解决方案以及更多的应用场景和CDC未来开发规划等方面进行介绍和演示。传统数据
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2021-02-04 21:11:08
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传统的数据同步方案与 Flink SQL CDC 解决方案
业务系统经常会遇到需要更新数据到多个存储的需求。例如：一个订单系统刚刚开始只需要写入数据库即可完成业务使用。某天 BI 团队期望对数据库做全文索引，于是我们同时要写多一份数据到 ES 中，改造后一段时间，又有需求需要写入到 Redis 缓存中。
很明显这种模式是不可持续发展的，这种双写到各个数据存储系统中可能导致不可维护和扩展，数
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2021-06-10 00:29:32
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整理：陈政羽（Flink 社区志愿者） Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC，CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化？本文由 Apache Flink PMC，阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪）分享，内容将从传统的数据同步方案，基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。传统数据同步方案基于 Flink SQ
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2022-12-25 23:04:54
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一. 应用场景在大型分布式应用中，我们经常碰到在多数据库之间的数据同步问题，比如说一款游戏，在玩家注册后，可以马上登陆进入服务器，即数据在一个IDC更新，其它IDC立即可见。为了简化思路，我们这里称玩家注册的数据库(数据来源库)为中心库，同步目的地的数据库为分站库。在分布式领域有个CAP理论，是说Consistency(一致性), Availability(可用性), 
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2023-09-08 18:54:34
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版本：JDK：1.8Flink：1.16.2Scala：2.11Hadoop：3.1.3github地址：https://github.com/rockets0421/FlinkCDC-PG.git 一、前置准备工作1、更改配置文件postgresql.conf# 更改wal日志方式为logical wal_level = logical # minimal, replica, or l
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2024-01-10 13:25:51
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1 背景介绍Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。Flink CDC 是 Apache Flink 的一组源连接器，基于数据库日志的 Change Data Caputre 技术，实现了全量和增量的一体化读取能力，并借助 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生
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2024-06-13 15:13:44
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目录1.写在前面2.实现机制3.开源CDC方案对比1.写在前面 CDC 的全称是 Change Data Capture（(变更数据获取），在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。&nb
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2024-01-10 12:20:48
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Itreation迭代Iterate Operator示例：用蒙特卡罗方法计算π示例:递增数字Delta Iterate Operator示例:连通体最小传播值 迭代迭代算法出现在数据分析的许多领域，如机器学习或图分析。这些算法对于实现大数据从数据中提取有意义信息的承诺至关重要。随着人们越来越有兴趣将这些算法在非常大的数据集上运行，则需要以大规模并行的方式执行迭代。Flink通过定义一个迭代函数
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2024-03-31 09:24:16
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Flink流处理与网络安全是一篇深度探讨Flink流处理技术及其在网络安全领域的应用的专业技术博客文章。本文将从以下几个方面进行探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附录常见问题与解答本文旨在帮助读者更好地理解Flink流处理技术及其在网络安全领域的应用，并为读者提供一些实际操作的经验和见解。1.1 Flink简介
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2024-07-05 18:35:14
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flink如何保证数据的一致性一、一致性的三种级别当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法，即在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比。在流处理中，一致性分为 3 个级别。at-most-once：数据最多被处理一次。这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后，计数结果可能丢失。at-least-once：数据
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2024-03-14 06:38:57
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Flink Kafka数据同步MySQL
## 1. 引言
在现代大数据处理中，将实时数据从Kafka流式传输到MySQL数据库是一项常见的任务。Apache Flink是一个流处理引擎，可以帮助我们高效地处理这种任务。本文将介绍如何使用Flink连接到Kafka并将数据同步到MySQL数据库。
## 2. Flink基础知识
在开始之前，我们需要了解一些Flink的基础知识。
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原创
2023-08-31 08:39:23
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