需求与场景 上游某业务数据量特别大,进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多,有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里,历史留下的问题,现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里).这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中,以便下游的多个job去消费自己topic的数据,这样上下游之间的耦合性就降低了,也让下游的job轻松了很多,下游的job只处理属于自己的数据,避免成百上千的job都

Flink安装在CentOS7上,默认时间是UTC时间,查看Flink日志,发现输出时间比当前时间晚8个小时. 通过如下命令,调整成北京时间 cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime 但是查看Flink输出的日志时间格式,输出时间仍然比当前时间晚8个小时! 经过研究,以下操作,可以解决日志输出时间比当前时间晚8小时的问题. 一.jobmanager输出日志时间格式修改 修改$FLINK_HOME/bin/jobmanager.sh中J

目录 数据产生 Logstash部分 Kafka部分 Flink部分 配置/准备代码 视频核心指标监控 本案例参考自阿里云的视频直播解决方案之视频核心指标监控和视频直播解决方案之直播数字化运营. 基于Kafka + Flink + ELK + Redis实现视频直播数据的实时处理和可视化. 选型仅仅出于练习考虑,Logstash一般会换成flume或者直接用kafka. 模拟的总体流程:通过http请求发送json到Logstash,后者将数据转发到Kafka,然后Flink拉取数据进行处理,结

学WinForm也就半年,然后转到WPF,还在熟悉中.最近拿到一个任务:从PropertyGrid控件,输出内容到Word.难点有: 一.PropertyGrid控件是WinForm控件,在WPF中并不能直接从工具箱获得,或者直接在XMAL中声明使用. 如要使用,需要使用WindowFormHost控件,再在其内部装载PropertyGrid控件.当然前提要在XAML中引用CLR—NAMESAPCE的SYSTEM.WINDOWS.FORMS命名空间.详细请看此处链接:http://www.cnb

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#include <android/log.h> //宏定义全局函数:C++打印log到android-debug模式下帮助调试(勿删) //调用方式:slogd("test number=%d", number); #include <android/log.h> #ifndef LOG_TAG #define LOG_TAG "logtest" #define slogd(...) __android_log_print(ANDROID_

--------20190905更新------- 沙雕了,可以用  JSONKeyValueDeserializationSchema,接收ObjectNode的数据,如果有key,会放在ObjectNode中 if (record.key() != null) { node.set("key", mapper.readValue(record.key(), JsonNode.class)); } if (record.value() != null) { node.set(&quo

在一个企业中,为了最大化的利用集群资源,一般都会在一个集群中同时运行多种类型的 Workload.因此 Flink 也支持在 Yarn 上面运行: flink on yarn的前提是:hdfs.yarn均启动 修改hadoop的配置参数 vim etc/hadoop/yarn-site.xml <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value&

OpenCV中在图片上输出中文一般需要借助FreeType库实现.FreeType库是一个完全免费(开源)的.高质量的且可移植的字体引擎,它提供统一的接口来访问多种字体格式文件.但使用FreeType需要下载库并重新编译,过程麻烦一点. 在Python中,可以借助PIL(Python Imaging Library)模块实现,相对简单很多,需要做的只是对图像进行OpenCV格式和PIL格式的相互转换. # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy

作者:BakerZhang 链接:https://www.jianshu.com/p/3ac3a29b0f58来源:简书 感谢! —————————————————————————————————————————————— 第一部分:上拉电阻&下拉电阻 文章摘自:http://www.360doc.com/content/16/0315/06/29864439_542282998.shtml 是不是经常听别人讲,加个上拉电阻试试看,加个下拉电阻试试看,是不是还在疑惑上下拉电阻是什么,该怎么用,什

用SQL分析数据流 越来越多的公司在采用流处理技术,并将现有的批处理应用程序迁移到流处理或者为新的应用设计流处理方案.其中许多应用程序专注于分析流数据.分析的数据流来源广泛,如数据库交易,点击,传感器测量或物联网设备. Apache Flink非常适合流式分析,因为它提供了事件时间语义支持,恰一次的处理,并同时实现了高吞吐和低延迟.由于这些特性,Flink能够近乎实时地从大量输入流计算确切的和确定性的结果,同时在出现故障时提供恰一次处理的语义. Flink的流处理核心API,DataStream

#include <iostream.h>#include <stdlib.h>int main(){cout<<"PBY PBY PBY PBY PBY"; cout<<"PBY PBY PBY PBY PBY";system("cls"); //就是在这里,我想清除上一次(第二次) //输入的""PBY PBY PBY PBY" PBY", //但是它把全

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NDA4NjU2MA==&mid=2247492538&idx=2&sn=9a2bd9fe2d7fd681c10ebd368ef81c9c&chksm=fbea5a75cc9dd3636c148ebe6e296621d0c07132938a62f0b3643f34af414b3fd85e616e754b&scene=0&key=f9325dcb38245ddcc4d3ff16d58d0

http://ifeve.com/flink-quick-start/ http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/ http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/ 并行数据流 程序在Flink内部的执行具有并行.分布式的特性.stream被分割成stream partition,operator被分割成operator sub

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,

这里将介绍Flink对有状态计算的支持,其中包括状态计算和无状态计算的区别,以及在Flink中支持的不同状态类型,分别有 Keyed State 和 Operator State .另外针对状态数据的持久化,以及整个 Flink 任务的数据一致性保证,Flink 提供了 Checkpoint 机制处理和持久化状态结果数据,随后对状态数据 Flink 提供了不同的状态管理器来管理状态数据,例如: MemoryStateBackend 等. 有状态计算 在Flink架构体系中,有状态计算可以说是Fl

Flink Kafka Connector 是 Flink 内置的 Kafka 连接器,它包含了从 Kafka Topic 读入数据的 Flink Kafka Consumer 以及向 Kafka Topic 写出数据的 Flink Kafka Producer,除此之外 Flink Kafa Connector 基于 Flink Checkpoint 机制提供了完善的容错能力.本文从 Flink Kafka Connector 的基本使用到 Kafka 在 Flink 中端到端的容错原理展开讨

原创文章,谢绝任何形式转载,否则追究法律责任! ​流的世界,有点乱,群雄逐鹿,流实在太多,看完这个马上又冒出一个,也不知哪个才是真正的牛,据说Flink是位重量级选手,能流计算,还能批处理, 和其他伙伴关系也融洽的很,与HDFS/File/SQL/MQ往来都不在话下,今天我们就来实战一把. 环境:Idea2019.03/Gradle6.0.1/JDK11.0.4/Lambda/RHEL8.0/VMWare15.5/Springboot2.2.1.RELEASE/Mysql8.0.11/Kafka

本文主要是想聊聊flink与kafka结合.当然,单纯的介绍flink与kafka的结合呢,比较单调,也没有可对比性,所以的准备顺便帮大家简单回顾一下Spark Streaming与kafka的结合. 看懂本文的前提是首先要熟悉kafka,然后了解spark Streaming的运行原理及与kafka结合的两种形式,然后了解flink实时流的原理及与kafka结合的方式. kafka kafka作为一个消息队列,在企业中主要用于缓存数据,当然,也有人用kafka做存储系统,比如存最近七天的数据.

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

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该