Flink自定义Sink Flink 自定义Sink,把socket数据流数据转换成对象写入到mysql存储. #创建Student类 public class Student { private int id; private String name; private int age; @Override public String toString() { return "Student{" + "id=" + id + ", name='"

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 Flink官方提供的sink服务可能满足不了我们的需要,此时可以开发自定义的sink,文本就来一起实战: 全系列链接 <Flink的sink实战之一:初探> <Flink的sink实战之二:kafka> <Flink的sink实战之三:cassandra3>

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 关于sink 下图来自Flink官方,红框中就是sink,可见实时数据从Source处开始,在Transformation阶段完成业务逻辑后在sink结束,因此sink可以用来处理计算结果,例如控制台输出或者保存数据库: 关于<Flink的sink实战>系列文章 本文是<Flink的s

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 本文是<Flink的sink实战>系列的第二篇,前文<Flink的sink实战之一:初探>对sink有了基本的了解,本章来体验将数据sink到kafka的操作: 全系列链接 <Flink的sink实战之一:初探> <Flink的sink实战之二:kaf

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 本文是<Flink的sink实战>系列的第三篇,主要内容是体验Flink官方的cassandra connector,整个实战如下图所示,我们先从kafka获取字符串,再执行wordcount操作,然后将结果同时打印和写入cassandra: 全系列链接 <Flink的sin

Hadoop生态圈-Flume的组件之自定义Sink 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客主要介绍sink相关的API使用两个小案例,想要了解更多关于API的小技巧请参考官网:http://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#client-sdk 一.自定义Sink的步骤 1>.编写自定义sink /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzh

--------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

一.Source 代码地址:https://gitee.com/nltxwz_xxd/abc_bigdata 1.1.flink内置数据源 1.基于文件 env.readTextFile("file://path") env.readFile(inputFormat, "file://path"); 2.基于socket数据源 env.socketTextStream("localhost", 6666, '\n') 3. 基于Collectio

一.flume简单了解推荐网站(简介包括简单案例部署): http://www.aboutyun.com/thread-8917-1-1.html 二.我的需求是实现从ftp目录下采集数据,目录下文件名称要符合特定正则,要求文件要一行一行读取并解析后写入数据库.且实现断点续传(服务重启后会从上次读的位置继续). flume1.7.0中taildirSource实现的是监控目录下文件并且一行一行的读取,我只需选用这个source就可以实现.但是服务并不能直接部署在数据所在的服务器上,所以涉及到ft

flink 触发器 触发器确定窗口(由窗口分配程序形成)何时准备由窗口函数处理.每个WindowAssigner都带有一个默认触发器. 如果默认触发器不适合需求,我们就需要自定义触发器. 主要方法 触发器接口有五种方法,允许触发器对不同的事件作出反应 onElement()添加到每个窗口的元素都会调用此方法. onEventTime()当注册的事件时间计时器触发时,将调用此方法. onProcessingTime()当注册的处理时间计时器触发时,将调用此方法. onMerge()与有状态触发器相

http://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#sink 看了 还是比较好上手的,简单翻译一下 sink的作用是从 Channel 提取 Event 然后传给流中的下一个 Flume Agent或者把它们存储在外部的仓库中.在Flume的配置文件中,一个 Sink 和一个唯一的 Channel 关联.有一个 SinkRunner 实例与每一个配好的 Sink 关联,当 Flume 框架调用 SinkRunner 的 start() 方法时,就创建

如何从一个已经存在的Flume source消费数据 1.下载flume wget http://www.apache.org/dist/flume/stable/apache-flume-1.5.2-bin.tar.gz 2.创建一个自己的ConsoleSink.java import org.apache.flume.*; import org.apache.flume.conf.Configurable; import org.apache.flume.sink.AbstractSink;

import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import org.apache.flume.Channel; import org.apache.flume.Context; import org.apache.flume.Event; import org.apache.flume.EventDeli

import org.apache.flink.api.common.state.ReducingState; import org.apache.flink.api.common.state.ReducingStateDescriptor; import org.apache.flink.api.common.typeutils.base.LongSerializer; import org.apache.flink.api.common.typeutils.base.IntSerialize

前言 前篇文章 <从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 介绍了 Flink Data Sink,也介绍了 Flink 自带的 Sink,那么如何自定义自己的 Sink 呢?这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去. 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

前言 前篇文章 <从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 介绍了 Flink Data Sink,也介绍了 Flink 自带的 Sink,那么如何自定义自己的 Sink 呢?这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去. 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

前言 再上一篇文章中 <从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 讲解了 Flink Data Source ,那么这里就来讲讲 Flink Data Sink 吧. 首先 Sink 的意思是: 大概可以猜到了吧!Data sink 有点把数据存储下来(落库)的意思. 如上图,Source 就是数据的来源,中间的 Compute 其实就是 Flink 干的事情,可以做一系列的操作,操作完后就把计算后的数据结果 Sink 到某个地方.(可以是 MySQL.ElasticSear

首先 Sink 的中文释义为: 下沉; 下陷; 沉没; 使下沉; 使沉没; 倒下; 坐下; 所以,对应 Data sink 意思有点把数据存储下来(落库)的意思: Source  数据源  ---- > Compute  计算 -----> sink 落库 如上图,Source 就是数据的来源,中间的 Compute 其实就是 Flink 干的事情,可以做一系列的操作,操作完后就把计算后的数据结果 Sink 到某个地方.(可以是 MySQL.ElasticSearch.Kafka.Cassan

Flume Sink的目的是从Flume Channel中获取数据然后输出到存储或者其他Flume Source中.Flume Agent启动的时候,它会为每一个Sink都启动一个SinkRunner的对象,SinkRunner.start()方法会启动一个新的线程去管理每一个Sink的生命周期.每一个Sink需要实现start().Stop()和process()方法.你可以在start方法中去初始化Sink的参数和状态,在stop方法中清理Sink的资源.最关键的是process方法,它将处

mkdir /data/UnifiedLog/; cd /data/UnifiedLog/; wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/flume/1.8.0/apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz; tar -xvf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz; ln -s apache-flume-1.8.0-bin flume; export FlumeHome=/data/UnifiedLog/flume; [root@