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

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

stringstream构造函数会特别消耗内存,似乎不打算主动释放内存(或许是为了提高效率),如果你要在程序中使用同一个流反复读写大量数据,将会造成大量的内部消耗,因此建议:    1:调用clear()清除当前错误控制状态,其原型为 void clear (iostate state=goodbit);     2:调用str("")将缓冲区清零,清除脏数据 在多次转换中重复使用同一个stringstream(而不是每次都创建一个新的对象)对象最大的好处在于效率.stringstre

原文:重新想象 Windows 8 Store Apps (23) - 文件系统: 文本的读写, 二进制的读写, 流的读写, 最近访问列表和未来访问列表 [源码下载] 重新想象 Windows 8 Store Apps (23) - 文件系统: 文本的读写, 二进制的读写, 流的读写, 最近访问列表和未来访问列表 作者:webabcd介绍重新想象 Windows 8 Store Apps 之 文件系统 演示如何读写文本数据 演示如何读写二进制数据 演示如何读写流数据 演示如何读写“最近访问列表”

flink在流处理上的source和在批处理上的source基本一致.大致有4大类 1.基于本地集合的source(Collection-based-source) 2.基于文件的source(File-based-source) 3.基于网络套接字的source(Socket-based-source) 4.自定义的source(Custom-source) 基于集合的source import org.apache.flink.streaming.api.scala.{StreamExecu

flink的流处理特性: 支持高吞吐.低延迟.高性能的流处理 支持带有事件时间的窗口(Window)操作 支持有状态计算的Exactly-once语义 支持高度灵活的窗口(Window)操作,支持基于time.count.session,以及data-driven的窗口操作 支持具有Backpressure功能的持续流模型 支持基于轻量级分布式快照(Snapshot)实现的容错 一个运行时同时支持Batch on Streaming处理和Streaming处理 Flink在JVM内部实现了自己的

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

windows服务   public partial class Service1 : ServiceBase{ System.Threading.Timer recordTimer;public Service1(){InitializeComponent();} protected override void OnStart(string[] args){// TODO: 在此处添加代码以启动服务.IntialSaveRecord();} protected override void On

Plink是一个基于Flink的流处理平台,旨在基于 [Apache Flink]封装构建上层平台. 提供常见的作业管理功能.如作业的创建,删除,编辑,更新,保存,启动,停止,重启,管理,多作业模板配置等. Flink SQL 编辑提交功能.如 SQL 的在线开发,智能提示,格式化,语法校验,保存,采样,运行,测试,集成 Kafka 等. 由于项目刚刚启动,未来还有很长的路要走,让我们拭目以待. 在 Windows 上部署 Plink Plink 进行独立单机部署,可以在 Windows 上进行