Flink集成Iceberg在同程艺龙的实践】的更多相关文章

本文作者:刘树东 - 同程艺龙技术专家 01/使用概况 同程旅行选择RocketMQ主要基于以下几个方面的考虑: 技术栈:公司主要以 Java 开发为主,因此我们倾向于选择一款用 Java 实现的MQ,且没有任何第三方依赖为最佳: 久经考验:Rocket MQ 经历了阿里双11考验,性能.稳定性得到了充分验证: 功能实用:RocketMQ 的发送端提供改了同步.异步.单边.延时发送的功能:消费端有重试队列.死信队列以及消息重置功能,非常方便实用. 综合以上三点,我们选择了 Rocket MQ.…
import requests import time, random, csv from fake_useragent import UserAgent from bs4 import BeautifulSoup from threadpool import ThreadPool, makeRequests def request_url(city_code, city_name, city_letter): """ 请求主页 """ with…
转载自 huxihx,原文链接 Kafka与Flink集成 Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架,它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data).在实际场景中,Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见,本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者. 目录 一.目标 二.环境准备 三.创建Flink Streaming工程 四.增加kafka和kafka-connector依赖 五.启动Flink…
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>艺龙</title> <style type="text/css"> * { margin: 0; padding: 0; } ul { list-style: none; } #box { margin: 50px auto…
感谢王祥虎@wangxianghu 投稿 Apache Hudi是由Uber开发并开源的数据湖框架,它于2019年1月进入Apache孵化器孵化,次年5月份顺利毕业晋升为Apache顶级项目.是当前最为热门的数据湖框架之一. 1. 为何要解耦 Hudi自诞生至今一直使用Spark作为其数据处理引擎.如果用户想使用Hudi作为其数据湖框架,就必须在其平台技术栈中引入Spark.放在几年前,使用Spark作为大数据处理引擎可以说是很平常甚至是理所当然的事.因为Spark既可以进行批处理也可以使用微批…
python-编程从入门到实践 1.python文件后缀名: .py 是Python的源码文件,由Python.exe解释. .pyc 是Python的编译文件.pyc 文件往往代替 py 文件发布:Python在执行时,首先会将 py 文件中的源代码编译成PyCodeObject写入 pyc 文件,再由虚拟机执行PyCodeObject. 当Python执行 import 时会先寻找对应的 pyc 或 pyd(dll)文件,如果没有则将对应的py文件编译写入 pyc 文件.pyc文件也可以通过…
Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架,它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data).在实际场景中,Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见,本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者. 1. 目标 本例模拟中将集成Kafka与Flink:Flink实时从Kafka中获取消息,每隔10秒去统计机器当前可用的内存数并将结果写入到本地文件中. 2. 环境准备 Apache Kafka 0.11.0…
作者简介 王幸福,携程酒店研发部高级测试经理,负责无线自动化测试相关工作.在测试框架和平台研发.移动测试.DevOps等领域有着丰富的经验. 如今很多大型互联网公司.创新型企业都在积极地进行DevOps实践和落地.为什么DevOps如此受青睐? 我们该如何实施DevOps?DevOps中Dev代表开发,Ops代表运维,那么在这个崭新的流程体系中,QA又该如何找到自己的位置?带着这些疑问和困惑,我们希望在本文中都能进行探索和解答. 一.业务和技术变革驱动流程的变革 以往在软件开发的世界里,以月甚至…
导读:传统ETL方案让企业难以承受数据集成之重,基于Kafka Connect构建的新型实时数据集成平台被寄予厚望. 在4月21日的Kafka Beijing Meetup第四场活动上,DataPipeline CTO陈肃分享了DataPipeline是如何基于Kafka Connect框架构建实时数据集成平台的应用实践.以下内容是基于现场录音整理的文字,供大家参考. 什么是数据集成?最简单的应用场景就是:一个数据源,一个数据目的地,数据目的地可以一个数据仓库,把关系型数据库的数据同步到数据仓库…
本文由Markdown语法编辑器编辑完成. From https://blog.csdn.net/inter_peng/article/details/53131831 1. 持续集成的概念 持续集成(Continuous Integration)的概念有很多不同的版本,持续集成的出现是为了配合敏捷开发(相对于瀑布开发)的速度和效率而产生的一个用于编译.测试.发布.部署的工具. 为什么叫持续呢?因为编码人员每天都会向项目提交代码,因此项目源码每天都会发生改变,为了能够验证最新的代码是否能够被成功…