文章目录(一)本地配置方式的问题(二)Nacos配置中心(1)基本介绍(2)基于Data ID配置YAML的文件扩展名(3)不同环境的配置切换(三)Nacos Config 实现原理解析(1)SDK和OpenAPI(2)配置的CRUD(3)动态监听之Pull Or Push(一)本地配置方式的问题1、配置的动态更新 在实际应用中会有动态更新配置的需求,比如修改服务连接地址、限流的配置等。在传统模式
文章目录一、构建项目1.1 创建`Spring Boot`项目1.2 `pom.xml`二、建立数据库三、数据准备3.1 数据库初始化3.2 `Kafka Topic`建立3.3 数据模拟器`DataSimulator`(可选)四、相关博客 一、构建项目1.1 创建Spring Boot项目  此次开发使用IDEA,在创建项目阶段选择Spring Initializer,如下所示: 选择Mave
转载 2024-01-12 02:40:02
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flink 1.10.0spring boot 2.2.2.RELEASE这方面的资料很少,网上有的方法不完整。基本思路是把spring容器的初始化放在sink的open方法中执行。要么只使用spring framework组件,甚至使用xml这样的方式配置bean(使用ClassPathXmlApplicationContext );要么直接在open中启动了SpringApplication。
转载 2023-07-06 16:05:39
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  最近做的一个项目,使用的是pg数据库,公司没有成熟的DCD组件,为了实现数据变更消息发布的功能,我使用SpringBoot集成Flink-CDC 采集PostgreSQL变更数据发布到Kafka。一、业务价值监听数据变化,进行异步通知,做系统内异步任务。架构方案(懒得写了,看图吧):二、修改数据库配置2.1、更改配置文件postgresql.conf# 更改wal日志方式为logical(必须
转载 2023-11-23 17:09:57
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springboot集成kafka一、kafka简介二、kafka和zookeeper安装部署1、单容器手动部署方案2、docker-compose容器编排工具部署3、集群部署zookeeper和kafka三、springboot集成kafka1、创建springboot项目(生产者/消费者)2、实现生产者业务逻辑3、实现消费者业务逻辑 一、kafka简介Kafka是最初由Linkedin公司开
转载 2024-02-10 21:04:03
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1.1 简述最近做项目时,公司使用了knife4j,今天主要是讲解如何在Spring Boot项目如何配置使用。强烈建议大家使用Knife4j,因为它的前身是swagger-bootstrap-ui,是在Swagger的基础上进行了界面的优化,使用起来比Swagger舒服了太多。1.2 SpringBoot依赖和实例代码准备本实例基于SpringBoot搭建,所需要的配置和依赖很少,下面添加主要的
SpringBoot整合MyBatis1、项目搭建,新建SpringBoot项目:2、整合MyBatis3、Could not autowire. No beans of 'OrdersMapper' type found. Inspection info:Checks autowiring problems in a bean class.最近在研究小程序开发,顺便又把之前落下的框架拿出来熟悉一
转载 2024-02-16 10:05:11
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一、场景需要使用mongodb,由于数据量很小且单机版,考虑使用flink CDC不太合适; 然后看到使用springboot框架集成mongodb操作起来很方便,所以就有了此篇文章。二、遇到的问题现象1:springboot依赖注入与flink冲突 现象2:flink该放在springboot哪一层? 现象3:sprin
转载 2023-10-10 22:30:07
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前言这周学习下Flink相关的知识,学习到一个读写Kafka消息的示例, 自己动手实践了一下,别人示例使用的是普通的Java Main方法,没有用到spring boot. 我们在实际工作中会使用spring boot。 因此我做了些加强, 把流程打通了,过程记录下来。准备工作首先我们通过docker安装一个kafka服务,参照Kafka的官方指导文档https://developer.confl
转载 2023-09-14 13:47:59
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上一篇文章阿里腾讯华为都在追捧的新一代大数据引擎Flink到底有多牛?中我对新一代大数据处理引擎Flink做了简单的介绍,包括:批量计算与流式计算的区别、流式计算引擎的重要性,以及Flink相比其他流式计算引擎的优势。因为Flink性能优秀,解决了之前流式计算引擎的痛点,非常适合电商促销、风险控制、异常检测、金融交易等领域,阿里、腾讯、华为、美团、滴滴等大公司为了保证业务的实时性,正在积极将Fli
转载 2024-10-10 18:04:58
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1. 前言系统取名为 Recs,灵感源于 Recommendation System。logo 使用在线 logo 网站制作。 作者开发该项目,是为了学习 Flink 以及相关大数据中间件。出于展示目的,使用 Springboot + Vue 开发了配套的 web。 作者有过 python + django + JavaScript 的 web 开发的经历,考虑到项目使用 java 开发,为了技术
转载 2024-03-06 23:25:04
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2.2.Flink 消费者3)SpringBoot3.1.SpringBoot 生产者3.2.SpringBoot 消费者4)Spark4.1.Spark 生产者4.2.Spark 消费者 1)FlumeFlume 是一个在大数据开发中非常常用的组件。可以用于 Kafka 的生产者,也可以用于Flume 的消费者。Flume 安装:略。1.1.Flume 生产者1、启动 kafka 集群zk.sh
转载 2024-06-28 08:38:45
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一、Flink相比传统的Spark Streaming有什么区别?这个问题是一个非常宏观的问题,因为两个框架的不同点非常之多。但是在面试时有非常重要的一点一定要回答出来:Flink 是标准的实时处理引擎,基于事件驱动。而 Spark Streaming 是微批(Micro-Batch)的模型。下面我们就分几个方面介绍两个框架的主要区别:(1)架构模型Spark Streaming 在运行时的主要角
转载 2024-03-31 15:45:27
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一、安装JDK官网下载好后直接解压tar -zxvf jdk-8u261-linux-x64.tar.gz配置环境变量:vim /etc/profile JAVA_HOME=/home/huangxiaojuan/soft/java/jdk1.8.0_144(这里是你jdk的位置) CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/ PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin expo
转载 10月前
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## Spring Boot集成Flink监控MySQL的探索 随着大数据技术的快速发展,开发者们越来越倾向于使用流处理框架来处理实时数据。Apache Flink作为一种高性能、可扩展的流处理框架,与Spring Boot结合,成为了一个强大的数据处理解决方案。本文将介绍如何在Spring Boot应用中集成Flink来监控MySQL数据库,并提供相关的代码示例。 ### 1. 环境准备
原创 9月前
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1、处理方式: 用户上传原始视频,系统对用户上传的视频自动编码、转换,最终生成m3u8 文件和 ts 文件,处理流程如下:       1 、用户上传视频成功       2 、系统对上传成功的视频自动开始编码处理       3
转载 2023-12-21 05:09:56
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文章目录前文(1)什么是CDC(2)Flink-CDC是什么(3)Flink-CDC 特性CDC与Flink毕业版本Springboot项目整合Flink-CDC(1)说明(2)引入依赖(3)接入springboot项目创建监听类 实现 ApplicationRunner自定义数据读取解析器变更对象自定义sink 交由spring管理 前文(1)什么是CDCCDC:全称是 Change Data
转载 2023-11-20 13:27:00
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SpringBoot整合Flink(施耐德PLC物联网信息采集)Linux环境安装kafka前情:施耐德PLC设备(TM200C16R)设置好信息采集程序,连接局域网,SpringBoot订阅MQTT主题,消息转至kafka,由flink接收并持久化到mysql数据库; Wireshark抓包如下: MQTTBox测试订阅如下: 已知参数:服务器IP
写在前面:这里使用的是Spring中内嵌Flink 并不是Flink集群服务器,我也不知道为啥公司要这么搞,可能是没钱吧。 文章目录pom引入使用flink总结 pom引入这里只引入了跟Flink相关的jar包 其他web等暂不写入。<properties> <flink.version>1.10.0</flink.version> </prope
转载 2024-06-19 21:24:05
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文章目录执行模式(批处理/流处理)什么时候可以/应该使用 BATCH 执行模式?配置BATCH执行模式Execution Behavior(执行行为)任务调度和网络shuffle批执行模式状态后端/状态Order of Processing(处理顺序)Event Time / Watermarks(时间时间 / 水印)Processing Time(处理时间)故障恢复重要注意事项检查点 执行模式
转载 2024-03-25 19:52:23
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