1.flinkcdc简介Flink1.11引入了CDC.FlinkCDC是一款基于Flink打造一系列数据库的连接器。Flink是流处理的引擎，其主要消费的数据源是类似于一些点击的日志流、曝光流等数据，但在业务场景中，点击流的日志数据只是一部分，具有更大价值的数据隐藏在用户的业务数据库中。FlinkCDC弥补了Flink读取这些数据的缺陷，能够通过流式的方式读取数据库中的增量变更的日志。1.1应用数据场景CDC1.日志文件数据(appendOn)2.数据库数据(CRUD)1.2同类型产品的对比基于查询的CDC基于日志的CDC开源产品sqoop,kafkajdbc,dataxcanal,flin
本文将通过使用Flink框架实现实时热门合约需求。实际业务过程中，如何判断合约是否属于热门合约，可以从以下几个方面进行分析，比如：交易数量：合约被调用的次数可以作为其热门程度的指标之一。交易金额：合约处理的资金量也是评判热门程度的重要指标。活跃用户数量：调用合约的用户数量可以反映合约的受欢迎程度。交易频率：合约的调用频率可以反映其热门程度和使用情况。但我们本次目的主要是关于学习FlinkAPI的一些使用，以及在生产过程中，我们应该如何一步一步改进，所以本次我们主要以交易数量作为热门合约的评判标准。通过本文你将学到：如何基于EventTime处理，如何指定Watermark如何使用Flink灵活
在大数据时代，数据的采集、处理和分析变得尤为重要。业界出现了多种工具来帮助开发者和企业高效地处理数据流和数据集。本文将对比五种流行的数据处理工具：SeaTunnel、DataX、Sqoop、Flume和FlinkCDC，从它们的设计理念、使用场景、优缺点等方面进行详细介绍。1、SeaTunnel简介SeaTunnel是一个分布式、高性能、支持多种数据源之间高效数据同步的开源工具。它旨在解决大数据处理过程中的数据同步问题，支持实时数据处理和批量数据处理，提供了丰富的数据源连接器，包括Kafka、HDFS、JDBC等。使用场景实时数据处理批量数据同步大数据集成优点支持多种数据源高性能、高稳定性灵活
背景作为数据中台与大数据底座交互层，系统需要要提供一个restapi，供上层应用提交到flink作业到kerberos认证yarn上，网上资料多是通过flinkrun命令，记录下怎么通过api的方式把一个任务以application的方法提交到yarn集群，最重要的是可以通过springboot就可以提交程序到yarn上面。代码实现core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml需要提前在对应路径下生成依赖jar资源/flink-1.16.1/lib和/user/flink-lib以及flink-demo.jar需要提前上传到hdfs对应目录下publiccl
目前flink中的资源管理主要是使用的hadoop圈里的yarn，故此需要先搭建hadoop环境并启动yarn和hdfs，由于看到的教程都是集群版，现实是只有1台机器，故此都是使用这台机器安装。1.下载对应hadoop安装包https://dlcdn.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.5/hadoop-3.3.5.tar.gz2.解压到指定路径比如这里我选择的如下：3.修改hadoop相关配置cd /root/dxy/hadoop/hadoop-3.3.5/etc/hadoopvicore-site.xml 核心配置文件fs.defaultFShdfs
Flink概述Flink是一个用于进行大规模数据处理的开源框架，它提供了一个流式的数据处理API，支持多种编程语言和运行时环境。Flink的核心优点包括：低延迟：Flink可以在毫秒级的时间内处理数据，提供了低延迟的数据处理能力。高吞吐：吞吐量巨大。分布式计算：Flink支持分布式计算，它可以在大规模集群上运行，并提供了高可用和容错机制。流式数据处理：Flink基于流式数据处理模型，支持实时数据处理和数据增量更新。事件驱动：Flink的计算引擎是基于事件驱动的，它使用消息传递机制来处理数据。Flink的数据处理流程Flink的数据处理流程包括以下几个步骤：数据输入：Flink可以从各种数据源中
错误描述：通过Flink的UI中的SubmitNewJob菜单添加jar包的时候提示报错。报错信息的关键字是“TheLocalStreamEnvironmentcannotbeusedwhensubmittingaprogramthroughaclient,orrunninginaTestEnvironmentcontext”，最关键的是“LocalStreamEnvironment”。我的Flink服务是单机版启动。问题原因就是以下这两行代码的区别，报错是因为我用的是“createLocalEnvironment()”ExecutionEnvironmentenv=ExecutionEnvi
图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。严格来讲，图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。将上述运算关系进一步优化，可以得到更复杂的边缘信息。1.1原理介绍 Sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑和微分求导运算。该算子利用局部差分寻找边缘，计算所得的是一个梯度的近似值。 Sobel算子如图所示： 假定有原始图像src，
文章目录1.架构图2.helm安装operator3.集群知识k8s上的两种模式：Native和Standalone两种CR4.运行集群实例Demo1：Application集群Demo2：Session集群优劣5.高可用部署问题1：HighavailabilityshouldbeenabledwhenstartingstandbyJobManagers问题2：ThebasedirectoryoftheJobResultStoreisn'taccessible6.补充1.架构图参考：部署验证demo2.helm安装operator安装cert-manager依赖Jetstack/cert-ma
毫不夸张地说，Flink指标是洞察Flink任务健康状况的关键工具，它们如同Flink任务的眼睛一般至关重要。简而言之，这些指标可以被理解为滴滴数据开发平台实时运维系统的数据图谱。在实时计算领域，Flink指标扮演着举足轻重的角色，例如，实时任务的消费延迟和检查点失败的警报都是基于对Flink报告的指标进行监控而触发的；同时，许多实时任务智能诊断的关键决策点也是依Flink指标来制定的。鉴于Flink指标系统的重要性，深入理解其工作原理显得尤为必要，这是灵活运用Flink指标系统的前提。作为一名平台工程师，我尝试对Flink的原理进行一次剖析，如果存在任何不准确之处，敬请各位指正。Flink指
