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.

0.前言 最近有个需求,需要使用flinksql读写redis,由于官网上并没有redis的connector,在网上找了很久,开源的几个connector又没法满足要求,所有这里就自己动手实现了一个.已经适配了各个版本的flink,从flink1.12到flink1.15. 简单介绍一下功能吧: 将redis作为流表时支持BLPOP.BRPOP.LPOP.RPOP.SPOP等命令:使用lua脚本封装的批量弹出提高消费性能 将redis作为维表时支持GET.HGET等命令:支持lookup缓存

本文将使用一个gitHub开源的组件技术来读写redis数据,使用的是基于以太网的TCP/IP实现,不需要额外的组件,读取操作只要放到后台线程就不会卡死线程,本组件支持超级方便的高性能读写操作 github地址:https://github.com/dathlin/HslCommunication                             如果喜欢可以star或是fork,还可以打赏支持. 官网地址:http://www.hslcommunication.cn/         打

Flink 读写Kafka 在Flink中,我们分别用Source Connectors代表连接数据源的连接器,用Sink Connector代表连接数据输出的连接器.下面我们介绍一下Flink中用于读写kafka的source & sink connector. Apache Kafka Source Connectors Apache Kafka 是一个分布式的流平台,其核心是一个分布式的发布-订阅消息系统,被广泛用于消费与分发事件流. Kafka将事件流组织成为topics.一个topic

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

感谢阿里云 Blink 团队Danny Chan的投稿及完善Flink与Hudi集成工作. 1. 背景 Apache Hudi 是目前最流行的数据湖解决方案之一,Data Lake Analytics 集成了 Hudi 服务高效的数据 MERGE(UPDATE/DELETE)场景:AWS 在 EMR 服务中 预安装 了 Apache Hudi,为用户提供高效的 record-level updates/deletes 和高效的数据查询管理:Uber 已经稳定运行 Apache Hudi 服务 4

import redis class Database: def __init__(self): self.host = 'localhost' self.port = 6379 def write(self,website,city,year,month,day,deal_number): try: key = '_'.join([website,city,str(year),str(month),str(day)]) val = deal_number r = redis.StrictRed

通过C#第三方库向Redis存储数据遇到的几个问题 https://github.com/ServiceStack/ServiceStack.Redis 1.将对象转json字符串 JsonObject jsonObject=new JsonObject(); jsonObject.Add("aa","年后"); jsonObject.Add("); string str=jsonObject.ToJson(); RedisCacheHelper.Add&

配置 新建spring boot项目增加redis配置 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 在需要缓存的地方增加redis缓存 package com.example.sharding.service; import c

ServiceStack.Redis有个方法叫 AddRangeToList,这个方法是有性能问题的.这个方法的实现代码如下: public void AddRangeToList(string listId, List<string> values) { var uListId = listId.ToUtf8Bytes(); var pipeline = CreatePipelineCommand(); foreach (var value in values) { pipeline.Wri

1. HBase连接的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,flink

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

@Component 生成组建 @ConfigurationProperties(prefix="redis") 读写redis配置文件 application.properties配置文件 #redis redis.host=127.0.0.1 redis.port=6379 redis.timeout=3 redis.password= redis.poolMaxTotal=10 redis.poolMaxIdle=10 redis.poolMaxWait=3 package co

Flink 学习 项目地址:https://github.com/zhisheng17/flink-learning/ 博客:http://www.54tianzhisheng.cn/tags/Flink/ 项目结构 ├── README.md ├── flink-learning-cep ├── flink-learning-common ├── flink-learning-connectors │   ├── flink-learning-connectors-activemq │   ├

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

Redis缓存服务器是一款key/value数据库,读110000次/s,写81000次/s,因为是内存操作所以速度飞快,常见用法是存用户token.短信验证码等 官网显示Redis本身并没有Windows版本的,微软官方开发了基于Windows的Redis服务器:MSOpenTech/redis 一.Redis服务端 首先下载Redis服务器,点击前往下载.msi版本,双击安装Redis服务端就有了,并以服务的形式随系统一起启动: 安装好Redis服务器之后第一件事就是设置密码,进入安装目录:

1:使用redis有哪些好处? (1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) (2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash (3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行 (4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除 2:Memcache与Redis的区别都有哪些? (1).存储方式 Memecach