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>

title: Flink流-表概念 date: 2017-12-12 14:48:16 categories: technique tags: Flink Flink Streaming Dynamic Table Streaming Concepts Data Streams上的关系查询 关系型SQL与stream processing对比如下. SQL Stream Processing 有限元组 无限元组 完整数据集上的查询 无法基于所有数据查询 查询会结束 查询不会结束 Material

https://mp.weixin.qq.com/s/1h942YAcS6fhO5C43hGX-w 什么是数据异构?简单讲,就是将数据进行异地数据异构存储. 数据异构 服务市场使用 BinLake(京东 MySQL 的 Binlog 日志实时采集.统一分发.消息订阅和监控服务)进行数据异构,即通过订阅 MySQL 的 Binlog 日志,通过接收 JMQ 进行数据异地构建存储. 数据异构主要有两种方式,一种是顺序消费.另一种是并行消费.其中,在进行订单.订购的数据异构时是要求保证严格的顺序性的,

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

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

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

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

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 │   ├

最近flink真是风生水起,但是浪院长看来这不过是阿里错过了创造spark影响力之后,想要在flink领域创建绝对的影响力.但是,不可否认flink在实时领域确实目前来看独树一帜,当然也有它不适合的地方,比如今天要推荐的第一个基于flink开发的项目,流表和维表的join,还有很多地方还是用spark streaming更合适,但是整体的流处理而言flink确实很优秀,虽然目前测出了一些bug,后面会发文说明一下flink开发时候常见的坑和已有的自身bug.接下来转入正题. flinkStrea

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,

在大数据领域中,有很多nosql 的数据库,典型的 hbase,可以实现大数据量下的快速查询,但是关系型数据的地位还是没办法替代.比如上个项目中,计算完的结果数据,还是会输出到关系型数据库当中.Flink 中没有提供关系型数据的connector,看到有小伙伴在问,怎么实现,就写个简单的demo. Flink sink,都有两种方式,对外输出数据: 继承RichSinkFunction 实现OutputFormat接口 这里继承RichSinkFunction 实现 往 mysql 输出数据的s

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

摘要:本文所介绍 Nebula Graph 连接器 Nebula Flink Connector,采用类似 Flink 提供的 Flink Connector 形式,支持 Flink 读写分布式图数据库 Nebula Graph. 文章首发 Nebula Graph 官网博客:https://nebula-graph.com.cn/posts/nebula-flink-connector/ 在关系网络分析.关系建模.实时推荐等场景中应用图数据库作为后台数据支撑已相对普及,且部分应用场景对图数据的

  第1章 资源配置调优 Flink性能调优的第一步,就是为任务分配合适的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 提交方式主要是yarn-per-job,资源的分配在使用脚本提交Flink任务时进行指定. 标准的Flink任务提交脚本(Generic CLI 模式),从1.11开始,增加了通用客户端模式,参数使用-D <property=value>指定 bin/flink run \ -t yarn-pe

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1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件,即可以用作基于离线分布式计算,也可以应用于实时计算.Flink的核心是转化为流进行计算.Flink三个核心:Source,Transformation,Sink.其中Source即为Flink计算的数据源,Transformation即为进行分布式流式计算的算子,也是计算的核心,Sink即为计算后的数据输出端.Flink Source原生支持包括Kafka,ES,RabbitMQ等一些通用的消息队列组件或基于文本的高性能非关系型数据库.而

翻译自官网flume1.8用户指南,原文地址:Flume 1.8.0 User Guide 篇幅限制,分为以下5篇: [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) source [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) Sink [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) Channel [翻译]Flume 1.8.0 User Guide(用户指南) Proces

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651749037&idx=1&sn=4a448647b3dae50779bc9ec0e9c10275&chksm=bd12a3e08a652af6ed8b305b0523716e08a81cf99296425cdaf2bbee1e9d8a6aca06c81cdcc1&scene=21#wechat_redirect 总第291篇 2018年 第83篇 引言

并行执行 本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行.FLink程序由多个任务(转换/操作符.数据源和sinks)组成.任务被分成多个并行实例来执行,每个并行实例处理任务的输入数据的子集.任务的并行实例的数量称之为并行性. 如果要使用保存点,还应该考虑设置最大并行性(或最大并行性).当从保存点还原时,可以改变特定运算符或整个程序的并行性,并且该设置指定并行性的上限.这是必需的,因为FLINK内部将状态划分为key-groups,并且我们不能拥有+INF的key-group数,因为这将对性能有害