7.第七章Hudi案例实战7.1案例架构7.2业务数据7.2.1客户信息表7.2.2客户意向表7.2.3客户线索表7.2.4线索申诉表7.2.5客户访问咨询记录表7.3FlinkCDC实时数据采集7.3.1开启MySQLbinlog7.3.2环境准备7.3.3实时采集数据7.3.3.1客户信息表7.3.3.2客户意向表7.3.3.3客户线索表7.3.3.4客户申诉表7.3.3.5客户访问咨询记录表7.4Presto即席分析7.4.1Presto是什么7.4.2Presto安装部署7.4.3Hive创建表7.4.3.1创建数据库7.4.3.2客户信息表7.4.3.3客户意向表7.4.3.4客户线
1、概述1）作用flatMap是将数据先map在打平，输入一个元素，可以输出0到多个元素2）使用1.匿名内部类2.lambda表达式3.实现FlatMapFunction接口4.继承RichFlatMapFunction2、代码实现importorg.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;importorg.apache.flink.api.common.functions.RichFlatMapFunction;importorg.apache.flink.configuration.Configuration;importorg
目录一、例子说明1.1、概述1.1、所需环境1.2、执行流程 二、部署环境2.1、中间件部署2.1.1部署kakfa2.1.1.1上传解压kafka安装包2.1.1.2 修改zookeeper.properties2.1.1.3 修改server.properties2.1.1.3启动kafka2.1.2、部署flink2.1.2.1上传解压flink安装包 2.1.2.1修改flink配置2.1.2.3 flink单节点启动与停止命令2.1.3、部署doris2.1.3.1下载安装包并上传服务器 2.1.3.2 配置dorisfe（前端） 2.1.3.3 启动dorisfe（前端） 2.1
一、基于前面kafka部署大数据-玩转数据-Kafka安装二、FLINK中编写代码packagecom.lyh.flink04;importorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;importorg.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;importjava.util.Properti
本系列包含：【大数据】Flink详解（一）：基础篇【大数据】Flink详解（二）：核心篇Ⅰ【大数据】Flink详解（三）：核心篇Ⅱ【大数据】Flink详解（四）：核心篇Ⅲ【大数据】Flink详解（五）：核心篇Ⅳ【大数据】Flink详解（六）：源码篇ⅠFlink详解（二）：核心篇Ⅰ14、Flink的四大基石是什么？15、说说Flink窗口，以及划分机制。16、介绍下Flink的窗口机制以及各组件之间是如何相互工作的？17、讲一下Flink的Time概念。18、那在API调用时，应该怎么使用？19、在流数据处理中，有没有遇到过数据延迟等问题，通过什么处理呢？20、WaterMark原理讲解一下？2
最近因为用到了Flink，所以博主开了《Flink教程》专栏来记录Flink的学习笔记。【ApacheFlinkv1.16中文文档】【官网-ApacheFlinkv1.3中文文档】一、基础参考链接如下：Flink教程（01）-Flink知识图谱Flink教程（02）-Flink入门【Flink—03】Flink生产环境：搭建集群、设置系统结构、设置系统的资源框架Flink教程（04）-Flink入门案例Flink教程（05）-Flink原理简单分析Flink（11）：Flink之流批一体架构Flink教程（06）-Flink批流一体API（Source示例）Flink教程（07）-Flin
Flink学习二Flink编程基础API1.基础依赖引入dependency>groupId>org.apache.flinkgroupId>artifactId>flink-javaartifactId>version>1.14.4version>dependency>dependency>groupId>org.apache.flinkgroupId>artifactId>flink-streaming-java_2.12artifactId>version>1.14.4version>dependency>dependency>groupId>org.apache.flinkgroupI
linkcdc初始全量速度很慢的原因之一是，它需要先读取所有的数据，然后再写入到目标端，这样可以保证数据的一致性和顺序。但是这样也会导致数据的延迟和资源的浪费。flinkcdc初始全量速度很慢的原因之二是，它使用了Debezium作为捕获数据变化的引擎，而Debezium在读取数据时，会使用全局锁或者快照隔离级别，这样会影响源端数据库的性能和并发能力。flinkcdc初始全量速度很慢的优化点之一是，使用并行读取的方式，将源端数据库的表分成多个分区，然后使用多个任务同时读取不同的分区，这样可以提高读取速度和吞吐量。flinkcdc初始全量速度很慢的优化点之二是，使用增量检查点的方式，将读取到的数
本文介绍了 来源单表->目标源单表同步，多来源单表->目标源单表同步。注：1.16版本、1.17版本都可以使用火焰图，生产上最好关闭，详情见文章末尾Flink版本：1.16.2环境：LinuxCentOS7.0、jdk1.8基础文件：flink-1.16.2-bin-scala_2.12.tgz、flink-connector-jdbc-3.0.0-1.16.jar、(maven仓库目录：corg.apache.flink/flink-connector-jdbc/3.0.0-1.16)flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar、(maven仓库目录：com
-`execution.checkpointing.interval`:检查点之间的时间间隔（以毫秒为单位）。在此间隔内，系统将生成新的检查点SET execution.checkpointing.interval = 6000;-`execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints`:允许的连续失败检查点的最大数量。如果连续失败的检查点数量超过此值，作业将失败。SET execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints = 10;-`execution.checkpointing.ti
