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

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

Redis 服务器是Logstash 推荐的Broker选择,Broker 角色就意味会同时存在输入和输出两个插件. 5.1.1 读取Redis 数据 LogStash::Input::Redis 支持三种data_type(实际上是redis_type), 不同的数据类型会导致实际采用不同的Redis命令操作: 1. 配置示例: zjtest7-frontend:/usr/local/logstash-2.3.4/config/redis# cat redis01.conf input { r

类型设置: logstash中的redis插件,指定了三种方式来读取redis队列中的信息. list=>BLPOP                                    (相当于队列,对应redis中的list类型) channel=>SUBSCRIBE                     (相当于发布订阅的某个特定的频道,对应redis中的订阅特定频道) pattern_channel=>PSUBSCRIBE       (相当于发布订阅某组频道,对应redis中

1.下载OpenResty和Redis OpenResty下载地址:wget http://openresty.org/download/ngx_openresty-1.4.3.6.tar.gz Redis下载地址:wget http://download.redis.io/releases/redis-2.8.6.tar.gz 2.安装依赖包 yum install -y gcc gcc-c++ readline-devel pcre-devel openssl-devel tcl perl

每个并发有个编号,只会读取kafka partition  % 总并发数 == 编号 的分区   如: 6 分区, 4个并发 分区: p0 p1 p2 p3 p4 p5 并发: 0 1 2 3    分区 p0 分配给并发 0 :    0 % 4 = 0 分区 p1分配给并发1:    1 % 4 = 1 分区 p2分配给并发2:    2 % 4 = 2 分区 p3 分配给并发 3:    3 % 4 = 3 分区 p4 分配给并发 0 :    4 % 4 = 0 分区 p5 分配给并发 

背景:jmeter写注册登录接口时,需要获取验短信验证码,一般都是存在数据库,但我们的开发把验证码存到redis里面了 步骤:1.写个redis工具类 2.打成jar包,导入jmeter lib\ext目录下 3.创建beanshell请求,读取redis数据 请求结果 打包遇到的问题:请求报错,如图 这是因为所打jar包非可执行的jar包,截图如下,缺少MANIFEST.MF可执行文件 正确jar包,如图所示

原因:写数据到redis里面写不进去,查看redis日志显示: Can't save in background: fork: Cannot allocate memory 在小内存的进程上做一个fork,不需要太多资源,但当这个进程的内存空间以G为单位时,fork就成为一件很恐怖的操作. 发现问题之后,我先通过sysctl -a查看linux内核参数vm.overcommit_memory(sysctl -a |grep "vm.overcommit_memory"),我们直接修改内

读取redis中的数据时出现:MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots   以下为异常详细信息: Exception in thread "main" redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but is currently not able to persist o

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

Redis数据导入工具优化过程总结 背景 使用C++开发了一个Redis数据导入工具 从oracle中将所有表数据导入到redis中: 不是单纯的数据导入,每条oracle中的原有记录,需要经过业务逻辑处理, 并添加索引(redis集合): 工具完成后,性能是个瓶颈: 优化效果 使用了2个样本数据测试: 样本数据a表8763 条记录: b表940279 条记录: 优化前,a表耗时11.417s: 优化后,a表耗时1.883s: 用到的工具 gprof, pstrace,time 使用time工具

一.对Redis持久化的探讨与理解 目前Redis持久化的方式有两种: RDB 和 AOF 首先,我们应该明确持久化的数据有什么用,答案是用于重启后的数据恢复. Redis是一个内存数据库,无论是RDB还是AOF,都只是其保证数据恢复的措施. 所以Redis在利用RDB和AOF进行恢复的时候,都会读取RDB或AOF文件,重新加载到内存中. RDB就是Snapshot快照存储,是默认的持久化方式. 可理解为半持久化模式,即按照一定的策略周期性的将数据保存到磁盘. 对应产生的数据文件为dump.rd

出处http://www.cnblogs.com/xiaoxi/p/7065328.html 一.概述 Redis的强大性能很大程度上都是因为所有数据都是存储在内存中的,然而当Redis重启后,所有存储在内存中的数据将会丢失,在很多情况下是无法容忍这样的事情的.所以,我们需要将内存中的数据持久化!典型的需要持久化数据的场景如下: 将Redis作为数据库使用: 将Redis作为缓存服务器使用,但是缓存miss后会对性能造成很大影响,所有缓存同时失效时会造成服务雪崩,无法响应. 本文介绍Redis所

使用Flink实现索引数据到Elasticsearch  2018-07-28 23:16:36    Yanjun 使用Flink处理数据时,可以基于Flink提供的批式处理(Batch Processing)和流式处理(Streaming Processing)API来实现,分别能够满足不同场景下应用数据的处理.这两种模式下,输入处理都被抽象为Source Operator,包含对应输入数据的处理逻辑:输出处理都被抽象为Sink Operator,包含了对应输出数据的处理逻辑.这里,我们只关

Redis大部分应用场景是纯缓存服务,请求后端有Primary Storage的组件,如MySQL,HBase;请求Redis的键未命中,会从primary Storage中获取数据返回,同时更新Redis缓存.如果少量数据丢失,相当于请求"缓冲未命中": 一般对业务的影响是无感知的.但现在Redis用作存储的业务场景变多,数据丢失对业务是致命的影响.下面简单讨论几个Redis常见数据"丢失"现象,以及怎么规避:   数据丢失的影响-   Redis存储的应用场景,

from: http://blog.csdn.net/langzi7758521/article/details/52611910 最近在做一个Redis箱格信息数据同步到数据库Mysql的功能. 自己想了想,也有大概方案. 1.队列同步,变跟数据2份,使用消息队列,一份给Redis消费,一份给Mysql消费. 2.后台定时任务,定时刷新Redis中箱格信息到数据库. 网上也到处找了下解决方案,发现这么个问题,居然是天下一大抄,还抄的一字不差,我也抄吧. 方案一: 读: 读redis->没有,读

一.redis数据持久化 由于redis是一个内存数据库,如果系统遇到致命问题需要关机或重启,内存中的数据就会丢失,这是生产环境所不能允许的.所以redis提供了数据持久化的能力. redis提供了两种持久化数据的方式,分别是RDB和AOF,这两种方式都是把数据写到硬盘上,实现内容数据的备份,在需要的时候redis会读取RDB或AOF文件,重新把数据加载到内存中,从而实现数据的恢复. 这两种持久化方式因为原理不同,因此各有优缺点,可根据实际情况灵活选 用. 1.RDB RDB原理 RDB持久化方

http://blog.csdn.net/acceptedxukai/article/details/18136903 http://blog.csdn.net/acceptedxukai/article/details/18181563 本文所引用的源码全部来自Redis2.8.2版本. Redis AOF数据持久化机制的实现相关代码是redis.c, redis.h, aof.c, bio.c, rio.c, config.c 在阅读本文之前请先阅读Redis数据持久化机制AOF原理分析之配

Redis 数据备份与恢复 Redis SAVE 命令用于创建当前数据库的备份. 语法 redis Save 命令基本语法如下: redis 127.0.0.1:6379> SAVE 实例 redis 127.0.0.1:6379> SAVE OK 该命令将在 redis 安装目录中创建dump.rdb文件. 恢复数据 如果需要恢复数据,只需将备份文件 (dump.rdb) 移动到 redis 安装目录并启动服务即可.获取 redis 目录可以使用 CONFIG 命令,如下所示: redis

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/

上一篇文章我们介绍了Redis的RDB持久化,RDB 持久化存在一个缺点是一定时间内做一次备份,如果redis意外down掉的话,就会丢失最后一次快照后的所有修改(数据有丢失).对于数据完整性要求很严格的需求,怎么解决呢? 本篇博客接着来介绍Redis的另一种持久化方式——AOF. 一.AOF简介 Redis的持久化方式之一RDB是通过保存数据库中的键值对来记录数据库的状态.而另一种持久化方式 AOF 则是通过保存Redis服务器所执行的写命令来记录数据库状态. 比如对于如下命令: RDB 持久