1.背景介绍Flink是一种流处理框架，可以处理大规模数据流，实现实时计算和数据分析。HBase是一个分布式、可扩展的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。Flink和HBase之间的集成可以实现流处理和存储的高效结合，提高数据处理能力。本文将介绍Flink的HBase连接器与查询器，涉及其背景、核心概念、算法原理、代码实例和未来发展趋势。1.1Flink的HBase连接器与查询器的背景Flink的HBase连接器与查询器是Flink与HBase之间的一种紧密耦合的集成，可以实现流处理和存储的高效结合。Flink可以将流处理结果直接存储到HBase中，实现实时数据处理和存储。同
《FlinkSQL语法篇》系列，共包含以下10篇文章：FlinkSQL语法篇（一）：CREATEFlinkSQL语法篇（二）：WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE）FlinkSQL语法篇（四）：Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇（五）：RegularJoin、IntervalJoinFlinkSQL语法篇（六）：TemporalJoinFlinkSQL语法篇（七）：LookupJoin、ArrayExpansion、TableFunctionFlinkSQL
springboot中引入相关依赖software.amazon.awssdkregions2.22.13software.amazon.awssdkeksauth2.22.13software.amazon.awssdks32.22.12testsoftware.amazon.awssdks32.22.12compile然后java代码，一些相关注意的事项都在代码里有标出。importjava.net.URI;importjava.net.URISyntaxException;importjava.nio.ByteBuffer;importjava.nio.file.Paths;import
一、RBAC概述1，k8s集群的交互逻辑（简单了解） 我们通过k8s各组件架构，知道各个组件之间是使用https进行数据加密及交互的，那么同理，我们作为“使用”k8s的各种资源的使用者，也是通过https进行数据加密的； k8s通过我们家目录下的证书来判断我们是谁？通过证书内容来认定我们的权限；用户证书的位置[root@k8s231~]#ll-a.kube/config -rw-------1rootroot5634Jan 119:40.kube/config2，k8s的安全架构（简单了解）3，RBAC用户授权的逻辑（重要）用户/主题Topic 1,User 2,Ser
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。最大亮点是流处理，最适合的应用场景是低时延的数据处理。场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。环境搭建：①、安装flinkhttps://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/zh/docs/try-flink/local_installation/②、安装NetcatNetcat（又称为NC）是一个计算机网络工具，它可以在两台计算机之间建立TCP/IP或UDP连接。用于测试网络中的端口，发送文件等操作。进行网络
目录涉及内容:一、CICD服务器环境搭建1、docker环境安装（1）、拉取镜像，启动并设置开机自启（2）、配置docker加速器2、安装并配置GitLab（1）、创建共享卷目录（2）、创建gitlab容器(3)、关闭容器修改配置文件（4）、修改完配置文件之后。直接启动容器（5）、相关的git命令（针对已存在的文件夹）3、安装配置远程镜像仓库harbor（1）、首先需要设置selinux、防火墙（2）、安装并启动docker并安装docker-compose，关于docker-compose，这里不用了解太多，一个轻量的docker编排工具（3）、解压harbor安装包：harbor-offl
目录一、Redis模式二、Redis主从复制2.1主从复制概述2.2主从复制2.3Redis主从复制过程2.4搭建Redis主从复制2.4-1环境部署2.4-2安装Redis2.4-3修改Redis配置文件（Master节点操作）2.4-4修改Redis配置文件（Slave节点操作）2.4-5验证主从效果三、Redis哨兵模式3.1哨兵模式的作用3.2故障转移机制3.3主节点的选举3.4搭建Redis哨兵模式3.4-1验证主从效果修改Redis哨兵模式的配置文件（所有节点操作）3.4-2启动哨兵模式3.4-3查看哨兵信息3.4-4故障模拟四、Redis群集模式4.1集群的作用4.2Redis集
文章目录物理执行图一、Task二、ResultPartition三、ResultSubpartition四、InputGate五、InputChannel物理执行图JobManager根据ExecutionGraph对作业进行调度，并在各个TaskManager上部署任务。这些任务在TaskManager上的实际执行过程就形成了物理执行图。物理执行图并不是一个具体的数据结构，而是描述了流处理任务在集群中的实际执行情况。它包含的主要抽象概念有：Task、ResultPartition、ResultSubpartition、InputGate、InputChannel。一、TaskExecutio
Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第13天啦！学习了flink高级特性和新特性之ProcessFunctionAPI和双流join，主要是解决大数据领域数据从数据增量聚合的问题，以及快速变化中的流数据拉宽问题，即变化中多个数据源合并在一起的问题，结合自己实验猜想和代码实践，总结了很多自己的理解和想法，希望和大家多多交流！Tips："分享是快乐的源泉💧，在我的博客里，不仅有知识的海洋🌊，还有满满的正能量加持💪，快来和我一起分享这份快乐吧😊！喜欢我的博客的话，记得点个红心❤️和小关小注哦！您的支持是我创作的动力！"文章目录Flink学习笔记四、Flink高级特性和新特性2.Proces
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
