​作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程.本文将为您详细介绍如何使用 MySQL 接入数据,经过流计算 Oceanus 对数据进行处理分析(示例中采用小写转换函数对name字段进行了小写转换)

前言 之前文章 <从0到1学习Flink>-- Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中,里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector(FlinkKafkaConsumer).存入到 ES 只是其中一种情况,那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据,是不是又要我们继续写个 sink 的插件呢?确实,所以 Flink 里面就默认支持了不少 sink,比如

前言 前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafk

1. 写在前面 在利用flink实时计算的时候,往往会从kafka读取数据写入数据到kafka,但会发现当kafka多个Partitioner时,特别在P量级数据为了kafka的性能kafka的节点有十几个时,一个topic的Partitioner可能有几十个甚至更多,发现flink写入kafka的时候没有全部写Partitioner,而是写了部分的Partitioner,虽然这个问题不容易被发现,但这个问题会影响flink写入kafka的性能和造成单个Partitioner数据过多的问题,更严

Logstash读取文本信息并写入到ES 前提是ELK安装没问题 进入到logstash安装目录下的bin目录(我的logstash安装目录:/usr/local/) [root@es1 bin]# cd /usr/local/logstash-5.5.2/bin [root@es1 bin]# ll total 100 -rwxr-xr-x 1 root root   377 Aug 14  2017 cpdump -rw-r--r-- 1 root root 15821 Dec 27 00:

溢写到文件系统缓存 当数据写入到ES分片时,会首先写入到内存中,然后通过内存的buffer生成一个segment,并刷到文件系统缓存中,数据可以被检索(注意不是直接刷到磁盘) ES中默认1秒,refresh一次 写translog保障容错 在写入到内存中的同时,也会记录translog日志,在refresh期间出现异常,会根据translog来进行数据恢复 等到文件系统缓存中的segment数据都刷到磁盘中,清空translog文件 flush到磁盘 ES默认每隔30分钟会将文件系统缓存的数据刷

一.背景说明 Flink的API做了4层的封装,上两层TableAPI.SQL语法相对简单便于编写,面对小需求可以快速上手解决,本文参考官网及部分线上教程编写source端.sink端代码,分别读取socket.kafka及文本作为source,并将流数据输出写入Kafka.ES及MySQL,方便后续查看使用. 二.代码部分 说明:这里使用connect及DDL两种写法,connect满足Flink1.10及以前版本使用,目前官方文档均是以DDL写法作为介绍,建议1.10以后的版本使用DDL写法

方式一 通过JDBCOutputFormat 在flink中没有现成的用来写入MySQL的sink,但是flink提供了一个类,JDBCOutputFormat,通过这个类,如果你提供了jdbc的driver,则可以当做sink使用. JDBCOutputFormat其实是flink的batch api,但也可以用来作为stream的api使用,社区也推荐通过这种方式来进行. JDBCOutputFormat用起来很简单,只需要一个prepared statement,driver和databa

前言 最近 TL 分享了下 <Elasticsearch基础整理>https://www.jianshu.com/p/e8226138485d ,蹭着这个机会.写个小文巩固下,本文主要讲 ES -> Lucene 的底层结构,然后详细描述新数据写入 ES 和 Lucene 的流程和原理.这是基础理论知识,整理了一下,希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助. 一.Elasticsearch & Lucene 是什么 什么是 Elasticsearch ? Ela

问题描述 使用canal-adapter写入elasticSearch数据时,数据是写入了elasticSearch了,但出现了mysql表中的数据和elasticSearch中索引中的数据错乱的问题,即把A列的数据放到了B列中的. 研究了半天,发现是因为我在测试过程中,换过另外1个数据库,这2个库中的列不一致导致的. 因为canal会通过tsdb维护了一个当前数据库内表结构,具体配置如下: 我这里(tsdb使用的是本地的h2数据库). 我有2个数据库,首先在第1个库测试验证,是正常的,然后换成

前面章节一直在说ES相关知识点,现在是如何实现将爬取到的数据写入到ES中,首先的知道ES的python接口叫elasticsearch dsl 链接:https://github.com/elastic/elasticsearch-dsl-py 什么是elasticsearch dsl: Elasticsearch DSL是一个高级库,其目的是帮助编写和运行针对Elasticsearch的查询 安装: pip install elasticsearch-dsl 首先我们在项目文件中新建一个名为m

参考原博客: https://blog.csdn.net/weixin_44516305/article/details/90258883 1 需求分析 使用Flink对实时数据流进行实时处理,并将处理后的结果保存到Elasticsearch中,在Elasticsearch中使用IK Analyzer中文分词器对指定字段进行分词. 为了模拟获取流式数据,自定义一个流式并行数据源,每隔10ms生成一个Customer类型的数据对象并返回给Flink进行处理. Flink处理后的结果保存在Elast

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

1. 解析参数工具类(ParameterTool) 该类提供了从不同数据源读取和解析程序参数的简单实用方法,其解析args时,只能支持单只参数. 用来解析main方法传入参数的工具类 public class ParseArgsKit { public static void main(String[] args) { ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args); String host = parameters.getRequ

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 │   ├

前言 之前写了不少 Flink 文章了,也有不少 demo,但是文章写的时候都是在本地直接运行 Main 类的 main 方法,其实 Flink 是支持在 UI 上上传 Flink Job 的 jar 包,然后运行得.最开始在第一篇 <从0到1学习Flink>-- Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 中其实提到过了 Flink 自带的 UI 界面,今天我们就来看看如何将我们的项目打包在这里发布运行. 准备 编译打包 项目代码就拿我之前的文章 <从0到1学习

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,

背景 消息报表主要用于统计消息任务的下发情况.比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等.通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况.消息下发到达成功率.用户对消息的点击情况等. 个推在提供消息推送服务时,为了更好地了解每天的推送情况,会从不同的维度进行数据统计,生成消息报表.个推每天下发的消息推送数巨大,可以达到数百亿级别,原本我们采用的离线统计系统已不能满足业务需求.随着业务能力的不断提升,我们选择了Fli

随着Flink 1.10的发布,对SQL的支持也非常强大.Flink 还提供了 MySql, Hive,ES, Kafka等连接器Connector,所以使用起来非常方便. 接下来咱们针对构建流式SQL应用文章的梗概如下: 1. 搭建流式SQL应用所需要的环境准备. 2. 构建一个按每小时进行统计购买量的应用. 3. 构建每天以10分钟的粒度进行统计应用. 4. 构建按分类进行排行,取出想要的结果应用. 1. 搭建流式应用所需要的环境准备 Kafka,用于将数据写入到Kafka中,然后Flink

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