文章目录Flume+Kafka+Hbase+Flink+FineBI的实时综合案例01：课程回顾02：课程目标03：案例需求Flume+Kafka+Hbase+Flink+FineBI的实时综合案例01：课程回顾Hbase如何解决非索引查询速度慢的问题？原因：Hbase以Rowkey作为唯一索引现象：只要查询条件不是Rowkey前缀，不走索引解决：构建二级索引思想：自己建rowkey索引表，通过走两次索引来代替全表扫描步骤step1：根据自己查询条件找到符合条件的原表的rowkeystep2：根据原表rowkey去原表检索问题：不同查询条件需要不同索引表，维护原表数据与索引数据同步问题解决方案
📢📢📢📣📣📣哈喽！大家好，我是【IT邦德】，江湖人称jeames007，10余年DBA及大数据工作经验一位上进心十足的【大数据领域博主】！😜😜😜中国DBA联盟(ACDU)成员，目前服务于工业互联网擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯及Greenplum运维开发，备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。✨如果有对【数据库】感兴趣的【小可爱】，欢迎关注【IT邦德】💞💞💞❤️❤️❤️感谢各位大可爱小可爱！❤️❤️❤️文章目录前言📣1.何为Flink？📣2.关键组件📣3.集群部署✨3.1下载解压✨3.2JDK安装✨3.3host配置✨3.4配置文件✨3.5环境变量✨3.6启动集群📣4.报
摘要：本文整理自ApacheFlink中文社区发起人、阿里巴巴开源大数据平台负责人王峰（莫问），在FlinkForwardAsia2023主会场的分享。Flink从2014年诞生之后，已经发展了将近10年，尤其是最近这些年得到了飞速发展。在全球范围内，Flink已经成为了实时流计算的事实标准。但是Flink不会止步于此。Flink社区在用户的推动下，不断地在技术创新和技术演进中，向着未来的更多场景发展，本次分享将为大家汇报Flink在2023年的核心技术成果和技术发展的趋势。一、ApacheFlink全球社区持续活跃Flink在最近十年，持续保持着稳定快速的发展。全球开发贡献者已经超过了170
目录1.实时数仓的相关概述1.1实时数仓产生背景1.2实时数仓架构1.3传统数仓vs实时数仓2.基于Flink实现典型的ETL场景2.1维表Join■2.1.1预加载维表方案1：方案2：■2.1.2热存储关联■2.1.3广播维表■2.1.4Temporaltablefunctionjoin■2.1.5维表join的对比2.2双流Join■2.2.1离线Joinvs.实时Join■2.2.2RegularJoin■2.2.3IntervalJoin■2.2.4Windowjoin本文将从数仓诞生的背景、数仓架构、离线与实时数仓的对比着手，综述数仓发展演进，然后分享基于Flink实现典型ETL场景
报错日志这是flink-cluster-jobmanager-1报错日志2023-12-0723:34:26[ERROR]Theexecutionresultisempty.2023-12-0723:34:25StartingJobManager2023-12-0723:34:26[ERROR]CouldnotgetJVMparametersanddynamicconfigurationsproperly.2023-12-0723:34:26[ERROR]RawoutputfromBashJavaUtils:2023-12-0723:34:26INFO[]-Loadingconfigurati
【1】引入pom.xml依赖dependency>groupId>org.apache.flinkgroupId>artifactId>flink-connector-elasticsearch6_2.12artifactId>version>1.10.0version>dependency>【2】ES6Scala代码，自动导入的scala包需要修改为scala._否则会出现错误。packagecom.zzx.flinkimportjava.utilimportorg.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContextimportorg.apach
其他的哪些都是瞎扯淡flink1.7x版本的问题:使用Lambda->表达式出现异常org.apache.flink.runtime.client.JobExecutionException:Jobexecutionfaile解决问题:升级jdk版本为17flink1.7已经弃用jdk8了然后升完级运行出异常:异常信息Unabletomakefieldprivatefinalbyte[]java.lang.String.valueaccessible:modulejava.basedoesn在idea的vm处加上:--add-opensjava.base/java.lang=ALL-UNNAM
FlinkCDC1.0至3.0回忆录一、引言二、CDC概述三、FlinkCDC1.0：扬帆起航3.1架构设计3.2版本痛点四、FlinkCDC2.0：成长突破4.1DBlog无锁算法4.2FLIP-27架构实现4.3整体流程五、FlinkCDC3.0：应运而生六、FlinkCDC的影响和价值七、结语一、引言回想起2020下半年，刚从Storm/JStorm转到Flink完成了一些中间件重构，FlinkCDC就横空出世了，这对于实时采集侧简直是福音。当时便立即组织团队的小伙伴们，选择了几个下班前一小时的时间段，开始学习（云邪是多少学习FlinkCDC小伙伴的启蒙老师？）：不知不觉FlinkCDC
在实时数据处理领域，ApacheFlink已成为一个不可或缺的工具。它以其高吞吐量和低延迟处理能力而闻名。而在Flink的众多特性中，侧输出流（SideOutputs）提供了一种灵活的方式来处理复杂的数据流。本文将探讨如何在Flink的ScalaAPI中有效使用侧输出流。1.侧输出流的基本概念侧输出流是一种特殊类型的输出流，它允许您从主数据流中分离出特定的事件或数据。与主流相比，侧输出流用于处理异常数据、监控事件或分流特殊数据，从而使主数据流保持清晰和高效。2.ScalaAPI中实现侧输出流让我们通过一个简单的例子来了解如何在Flink的ScalaAPI中实现侧输出流：importorg.ap
在ApacheFlink中实现高效的TopN数据处理，尤其是涉及时间窗口和多条件排序时，需要精细地控制数据流和状态管理。普通计算TopN：1.定义数据源（Source）首先，我们需要定义数据源。这可能是Kafka流、文件、数据库或任何其他支持的数据源。valstream:DataStream[YourType]=env.addSource(...)2.定义业务逻辑（Transformation）接下来，我们需要根据业务需求对数据进行转换。这可能包括映射、过滤、聚合等操作。valtransformedStream:DataStream[YourTransformedType]=stream.ma
