--------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

这次需要做一个监控项目,全网日志的指标计算,上线的话,计算量应该是百亿/天 单个source对应的sql如下 最原始的sql select pro,throwable,level,ip,`count`,id,`time`,firstl,lastl from ( select pro,throwable,level,ip, count(*) as `count`, lastStrInGroupSkipNull(CONCAT_WS('_',KAFKA_TOPIC,CAST(KAFKA_PARTITI

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/internals/stream_checkpointing.html @OverridepublicfinalvoidnotifyCheckpointComplete(longcheckpointId)throwsException{if(!running){LOG.debug("notifyCheckpointComplete()calledonclosedsource&q

Spring Boot 自定义kafka 消费者配置 ContainerFactory最佳实践 本篇博文主要提供一个在 SpringBoot 中自定义 kafka配置的实践,想象这样一个场景:你的系统需要监听多个不同集群的消息,在不同的集群中topic冲突了,所以你需要分别定义kafka消息配置. 此篇文章会在SpringBoot 提供的默认模板上提供扩展,不会因为你自定义了消费者配置,而导致原生SpringBoot的Kakfa模板配置失效. 引入 MAVEN 依赖 版本需要你自己指定 <dep

前言 在 <从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 文章中,我给大家介绍了 Flink Data Source 以及简短的介绍了一下自定义 Data Source,这篇文章更详细的介绍下,并写一个 demo 出来让大家理解. Flink Kafka source 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了,都启动了!

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在做支付订单宽表的场景,需要关联的表比较多而且支付有可能要延迟很久,这种情况下不太适合使用Flink的表Join,想到的另外一种解决方案是消费多个Topic的数据,再根据订单号进行keyBy,再在逻辑中根据不同Topic处理,所以在接收到的消息中最好能够有topic字段,JSONKeyValueDeserializationSchema就完美的解决了这个问题. def getKafkaConsumer(kafkaAddr: String, topicNames: util.ArrayList[S

前言 Flink 在流程序中支持不同的 Time 概念,就比如有 Processing Time.Event Time 和 Ingestion Time. 下面我们一起来看看这几个 Time: Processing Time Processing Time 是指事件被处理时机器的系统时间. 当流程序在 Processing Time 上运行时,所有基于时间的操作(如时间窗口)将使用当时机器的系统时间.每小时 Processing Time 窗口将包括在系统时钟指示整个小时之间到达特定操作的所有事

前言 目前有许多数据分析的场景从批处理到流处理的演变, 虽然可以将批处理作为流处理的特殊情况来处理,但是分析无穷集的流数据通常需要思维方式的转变并且具有其自己的术语(例如,"windowing(窗口化)"."at-least-once(至少一次)"."exactly-once(只有一次)" ). 对于刚刚接触流处理的人来说,这种转变和新术语可能会非常混乱. Apache Flink 是一个为生产环境而生的流处理器,具有易于使用的 API,可以用于

前言 如果你了解 Apache Flink 的话,那么你应该熟悉该如何像 Flink 发送数据或者如何从 Flink 获取数据.但是在某些情况下,我们需要将配置数据发送到 Flink 集群并从中接收一些额外的数据. 在本文的第一部分中,我将描述如何将配置数据发送到 Flink 集群.我们需要配置很多东西:方法参数.配置文件.机器学习模型.Flink 提供了几种不同的方法,我们将介绍如何使用它们以及何时使用它们.在本文的第二部分中,我将描述如何从 Flink 集群中获取数据. 如何发送数据给 Ta

今天看到有小伙伴在问,就想着自己实现一下. 问题: Flink FileSink根据输入数据指定输出位置,比如讲对应日期的数据输出到对应目录 输入数据: 20190716 输出到路径 20190716 20190717 输出到路径 20190717 20190718 输出到路径 20190718 目前flink 对与输出到文件有两种实现(write 算子不算,只能指定目录):Rolling File Sink 和 Streaming File Sink, Rolling File Sink 的实

前言 Flink 是流式的.实时的 计算引擎 上面一句话就有两个概念,一个是流式,一个是实时. 流式:就是数据源源不断的流进来,也就是数据没有边界,但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行,所以这里面就有一个问题,边界怎么确定? 无非就两种方式,根据时间段或者数据量进行确定,根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界,根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界,Flink 中就是这么划分边界的,本文会详细讲解. 实时:就是数据发送过来之后立马就进行相关的计算,然后将结果输出.这里的计算有两种:

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 戳原文: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个

感谢英文原文作者:https://data-artisans.com/blog/a-practical-guide-to-broadcast-state-in-apache-flink 不过,原文最近好像不能访问了.应该是https://www.da-platform.com/网站移除了blog板块了. 从版本1.5.0开始,Apache FlinkⓇ具有一种新的状态,称为广播状态. 在这篇文章中,我们解释了广播状态是什么,并展示了如何将其应用于评估事件流上的动态模式的应用程序的示例.我们将引导

摘自Apache Flink官网 最早的streaming 架构是storm的lambda架构 分为三个layer batch layer serving layer speed layer 一.在streaming中Flink支持的通知时间 Flink官网写了个了解streaming和各种时间的博客 https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101#F2 1.Processing time:执行时候的机器系统时

FLUME KAFKA SOURCE 和 SINK 使用同一个 TOPIC 最近做了一个事情,过滤下kakfa中的数据后,做这个就用到了flume,直接使用flume source 和 flume sink,中间再加一个过滤的intercetpor就可以了. 要做的事情很简单,但是遇到了一个问题,就是sink中指定的topic不起作用. 过程是这样的: KafkaSource.doProcess方法会给event的header中添加一个topic信息,里面保存了消费的topic. if (!he

最近flink已经变得比较流行了,所以大家要了解flink并且使用flink.现在最流行的实时计算应该就是flink了,它具有了流计算和批处理功能.它可以处理有界数据和无界数据,也就是可以处理永远生产的数据.具体的细节我们不讨论,我们直接搭建一个flink功能.总体的思路是source -> transform -> sink,即从source获取相应的数据来源,然后进行数据转换,将数据从比较乱的格式,转换成我们需要的格式,转换处理后,然后进行sink功能,也就是将数据写入到相应的db里边或文

社区中有好几个同学问过这样的场景: flink 任务中,source 进来的数据,需要连接数据库里面的字段,再做后面的处理 这里假设一个 ETL 的场景,输入数据包含两个字段 “type, userid....” ,需要根据 type,连接一张 mysql 的配置表,关联 type 对应的具体内容.相对于输入数据的数量,type 的值是很少的(这里默认只有10种), 所以对应配置表就只有10条数据,配置是会定时修改的(比如跑批补充数据),配置的修改必须在一定时间内生效. 实时 ETL,需要用里面

1 前言 在时间 Time 那一篇中,介绍了三种时间概念 Event.Ingestin 和 Process, 其中还简单介绍了乱序 Event Time 事件和它的解决方案 Watermark 水位线 (看过多篇文章后,决定喊它水位线,因为窗口触发条件是 Watermark > Window_end_time,有点像水流到达水位线后溢出,当然喊它水印也是可以的,全看个人爱好咯~) 前文请翻 时间 Time 和 Watermark,不过前面介绍比较浅,没能很好领会水位线的概念,所以本篇是作为补充,

Qt 4推出了一组新的item view类,它们使用model/view结构来管理数据与表示层的关系.这种结构带来的功能上的分离给了开发人员更大的弹性来定制数据项的表示,它也提供一个标准的model接口,使得更多的数据源可以被这些item view使用.这里对model/view的结构进行了描述,结构中的每个组件都进行了解释.. 一直觉得Qt里的Model-View概念极其神秘, 因为看过很多一知半解的source code, 却总是咋看咋不懂,急了满头大汗之余不禁感叹 — 老了,脑子不够用了!

Sublime Text 2中自定义代码模板 2012-12-06 10:13 9921人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 编辑器-Sublime Text 2(5)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 选择菜单Preferences->Browse Packages,找到java目录,其中后缀名为sublime-snippet的文件就是代码模板. 尚未完全搞明白这类文件的语法,不过可以比葫芦画瓢. 打开test.sublime-snippet: <snippet&g