项目pom文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <mo

自定义flink的RedisSource,实现从redis中读取数据,这里借鉴了flink-connector-redis_2.11的实现逻辑,实现对redis读取的逻辑封装,flink-connector-redis_2.11的使用和介绍可参考之前的博客,项目中需要引入flink-connector-redis_2.11依赖 Flink读写Redis(一)-写入Redis Flink读写Redis(二)-flink-redis-connector代码学习 抽象redis数据 定义MyRedis

源码结构 RedisSink package org.apache.flink.streaming.connectors.redis; import org.apache.flink.configuration.Configuration; import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction; import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.

1. kafkaSource 见官方文档 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 默认存在kafka的特殊topic中,但也可以设置参数让其不存在kafka的特殊topic中   3   将kafka中的数据写入redis中去 redisSink不支持exactly Once,只支持AtLeast Once KafkaSourceToRedisDemo 1 package cn._51doit.flink.day04; 2 3 import org.apache.flink.api.co

1. 写在前面 在利用flink实时计算的时候,往往会从kafka读取数据写入数据到kafka,但会发现当kafka多个Partitioner时,特别在P量级数据为了kafka的性能kafka的节点有十几个时,一个topic的Partitioner可能有几十个甚至更多,发现flink写入kafka的时候没有全部写Partitioner,而是写了部分的Partitioner,虽然这个问题不容易被发现,但这个问题会影响flink写入kafka的性能和造成单个Partitioner数据过多的问题,更严

批量写入redis key := GetSeriesKey(series.Id) idNames = append(idNames, key, series.Name) == { err = Mset(idNames...) if err != nil { LLoger.RunLog.Info("set data to redis err : ", err) } else { idNames = []interface{}{} } }

1.部署Redis 1.1.下载redis [root@linux-node2 ~]# wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.6.tar.gz [root@linux-node2 ~]# .tar.gz [root@linux-node2 ~]# /usr/loca/src [root@linux-node2 ~]# cd /usr/local/src/redis- [root@linux-node2 redis-]# make [ro

前言 之前文章 <从0到1学习Flink>-- Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中,里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector(FlinkKafkaConsumer).存入到 ES 只是其中一种情况,那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据,是不是又要我们继续写个 sink 的插件呢?确实,所以 Flink 里面就默认支持了不少 sink,比如

前言 前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafk

logstash->redis->logstash->elasticsearch 1.安装部署redis cd /usr/local/src wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.8.tar.gz tar xf redis-3.2.8.tar.gz cd redis-3.2.8/ make ln -s /usr/local/src/redis-3.2.8 /usr/local/redis cd /usr/local/redis/

ELK快速入门三-logstash收集日志写入redis 用一台服务器部署redis服务,专门用于日志缓存使用,一般用于web服务器产生大量日志的场景. 这里是使用一台专门用于部署redis ,一台专门部署了logstash,在linux-elk1ELK集群上面进行日志收集存到了redis服务器上面,然后通过专门的logstash服务器去redis服务器里面取出数据在放到kibana上面进行展示 部署redis 下载安装redis [root@linux-redis ~]# wget http:

原文链接:golang 并发demo 写入 redis 源代码: package main import ( "fmt" "runtime" "strconv" "time" "gopkg.in/redis.v3" ) var ( jobnum = runtime.NumCPU() //每次写入redis的数量 //除以 jobnum 为了保证改变了任务数, 总量不变, 便于测试 procnum = / j

1.两种方式管理偏移量并将偏移量写入redis (1)第一种:rdd的形式 一般是使用这种直连的方式,但其缺点是没法调用一些更加高级的api,如窗口操作.如果想更加精确的控制偏移量,就使用这种方式 代码如下 KafkaStreamingWordCountManageOffsetRddApi package com._51doit.spark13 import com._51doit.utils.JedisConnectionPool import org.apache.kafka.clients

方式一 通过JDBCOutputFormat 在flink中没有现成的用来写入MySQL的sink,但是flink提供了一个类,JDBCOutputFormat,通过这个类,如果你提供了jdbc的driver,则可以当做sink使用. JDBCOutputFormat其实是flink的batch api,但也可以用来作为stream的api使用,社区也推荐通过这种方式来进行. JDBCOutputFormat用起来很简单,只需要一个prepared statement,driver和databa

随着人口红利的慢慢削减,互联网产品的厮杀愈加激烈,大家开始看好下沉市场的潜力,拼多多,趣头条等厂商通过拉新奖励,购物优惠等政策率先抢占用户,壮大起来.其他各厂商也紧随其后,纷纷推出自己产品的极速版,如今日头条极速版,腾讯新闻极速版等,也通过拉新奖励,阅读奖励等政策来吸引用户. 对于这类APP,实时风控是必不可少的,一个比较常见的实时风控场景就是防刷接口作弊.刷接口是黑产的一种作弊手段,APP上的各种操作,一般都会对应后台的某个接口,用户操作APP数据就会通过接口上报到后台,但如果黑产通过破解获取

写入redis resultStream.addSink(new RedisSink(FlinkUtils.getRedisSinkConfig(parameters),new MyRedisMapper())); getRedisSinkConfig public static FlinkJedisSentinelConfig getRedisSinkConfig(ParameterTool parameterTool){ String redisHosts = parameterTool.g

1. 解析参数工具类(ParameterTool) 该类提供了从不同数据源读取和解析程序参数的简单实用方法,其解析args时,只能支持单只参数. 用来解析main方法传入参数的工具类 public class ParseArgsKit { public static void main(String[] args) { ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args); String host = parameters.getRequ

1. 完成的场景 在很多大数据场景下,要求数据形成数据流的形式进行计算和存储.上篇博客介绍了Flink消费Kafka数据实现Wordcount计算,这篇博客需要完成的是将实时计算的结果写到redis.当kafka从其他端获取数据立刻到Flink计算,Flink计算完后结果写到Redis,整个过程就像流水一样形成了数据流的处理 2. 代码 添加第三方依赖 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.fl

1.phpredis扩展写入redis的数据发现“ \ 会被自动转义成\" \\. 如: 写入 dadaf"daf\dad  在redis命令行读出为 dadaf\"daf\\dad,但是phpredis读出是争取的没有问题. 2.redis命令行写入 'dafdalfja"jdal\' 也发现被自动转义成dafdalfja\"jdal\\ “dd\a" 这样的写入,不会发生转义. 上面的问题需要注意,跨语言读写redis数据,目前没有深入探究,

Redis中提供了原子性命令SETEX或SET来写入STRING类型数据并设置Key的过期时间: > SET key value EX NX ok > SETEX key value ok 但对于HASH结构则没有这样的命令,只能先写入数据然后设置过期时间: > HSET key field value ok > EXPIRE key 60 ok 这样就带了一个问题:HSET命令执行成功而EXPIRE命令执行失败,那么数据将不会过期.针对这个问题,本文提供两种解决方案: Lua脚本