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基于Apache Pulsar与Apache Flink的灵活数据处理方案

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简介：
本方案结合了Apache Pulsar高可扩展的消息传递系统和Apache Flink的强大实时流处理能力，提供高效、灵活的数据处理服务。 脉冲星Flink连接器用于实现弹性数据处理。 先决条件： - Java 8或更高版本 - Flink 1.9.0或更高版本 - Pulsar 2.4.0或更高版本 基本信息： 目前支持以下Flink版本。 - Flink：维护在相关分支中。 - Flink 1.11：正在维护中。 - Flink 1.12：也在维护。 由于Flink的API发生了重大变化，我们主要专注于master分支的新功能开发，并修复其他分支中的错误。JAR包位于相应的存储位置。 对于使用SBT、Maven或Gradle构建项目的用户，请为项目设置以下参数： - FLINK_VERSION ：目前可选版本包括1.9 、1.11 和1.12。 - SCALA_BINARY_VERSION：此参数定义Flink使用的Scala版本，提供版本2.11和2.12。 - PULSAR_FLINK_VERSION: 此为Pulsar Flink连接器的版本。对于主发行版，请使用三位数版本（如 2.7.0）。

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  • 基于Apache Pulsar与Apache Flink的灵活数据处理方案
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    本方案结合了Apache Pulsar高可扩展的消息传递系统和Apache Flink的强大实时流处理能力，提供高效、灵活的数据处理服务。 脉冲星Flink连接器用于实现弹性数据处理。 先决条件： - Java 8或更高版本 - Flink 1.9.0或更高版本 - Pulsar 2.4.0或更高版本 基本信息： 目前支持以下Flink版本。 - Flink：维护在相关分支中。 - Flink 1.11：正在维护中。 - Flink 1.12：也在维护。 由于Flink的API发生了重大变化，我们主要专注于master分支的新功能开发，并修复其他分支中的错误。JAR包位于相应的存储位置。 对于使用SBT、Maven或Gradle构建项目的用户，请为项目设置以下参数： - FLINK_VERSION ：目前可选版本包括1.9 、1.11 和1.12。 - SCALA_BINARY_VERSION：此参数定义Flink使用的Scala版本，提供版本2.11和2.12。 - PULSAR_FLINK_VERSION: 此为Pulsar Flink连接器的版本。对于主发行版，请使用三位数版本（如 2.7.0）。
     
  • 关于Apache Pulsar管理工具Pulsar Manager的介绍与应用指南
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    Pulsar Manager是用于简化和优化Apache Pulsar集群管理和监控的工具。本指南详细介绍了其安装、配置及常用操作技巧，帮助用户高效运用Pulsar生态系统。 Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会的一个顶级项目，是一个云原生的分布式消息流平台。它集成了消息传递、存储以及轻量级函数式计算功能，并采用了分离计算与存储的设计架构。Pulsar 支持多租户环境，具备持久化数据存储能力及跨区域的数据复制功能，提供强一致性保障的同时还具有高吞吐量和低延迟的特点，非常适合大规模扩展的应用场景。
     
  • FlinkParquet：利用Parquet与Avro格式在Apache Flink中处理数据
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    FlinkParquet项目专注于使用Parquet和Avro格式优化Apache Flink的数据处理能力，旨在提升大数据环境下的存储效率及查询性能。 使用Apache Flink处理Apache Parquet文件的此仓库包含用于设置Flink数据流以处理Parquet文件的示例代码。 ### 生成Avro模型类 如果对resources/目录下的Avro模式文件（*.avsc）进行了任何更改，则需要重新生成相应的模型类，可以通过运行`./compile_schemas.sh`脚本来完成此操作。 ### 步骤1：将CSV数据转换为Parquet格式 以下命令可以将位于resources/目录下的CSV文件转换成Parquet格式，并将其分别写入到/tmp/business、/tmp/violations和/tmp/inspections三个目录中： ```shell mvn clean package exec:java -Dexec.mainClass=yigitbasi.nezih.ConvertTo ``` 请注意，需要根据实际项目结构调整上述命令中的类名。
     
  • Apache Flink在流处理中的应用.pdf
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    本PDF文档深入探讨了Apache Flink在实时数据流处理领域的应用与优势，通过案例分析和实践经验分享，为读者提供了全面的技术指导。 每天尽量抽出40分钟时间进行翻译工作，希望能在年底前完成这项任务。就像锻炼一样，这是今年我坚持要做的一个目标，如果完成了的话应该会很有成就感的。我的翻译水平有限，并且也需要不断地学习提升自己，在这种情况下，希望能够为Flink项目贡献一份力量。
     
  • Flink-ML：基于Apache Flink的机器学习库
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    Flink-ML是基于Apache Flink开发的分布式机器学习库，提供一系列高效的算法和工具，支持实时数据流处理与分析。 Flink ML是一个提供机器学习（ML）API和库的工具包，旨在简化构建机器学习管道的过程。它为MLlib开发人员提供了一套标准的ML API，用于实现各种机器学习算法，并提供了包含训练及推理工作的机器学习算法库。 为了启动建设项目，请运行`mvn clean package`命令。完成后，您将在目标文件夹中找到一个包含了应用程序及其可能依赖项在内的JAR文件：target/-.jar 。 对于贡献者来说，在了解如何进行代码贡献前，建议先阅读相关文档以获取社区正在进行的工作的详细信息。存储库中的所有代码均受开源许可保护。
     
  • Apache Pulsar入门示例演示
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    本教程为开发者提供了一个全面的指南，介绍如何开始使用Apache Pulsar，通过一系列简单的实例演示其核心特性和功能。 基于 Maven 的 Java API 编写的 Producer 和 Consumer 示例；Apache Pulsar 入门 demo 用于理解 Apache Pulsar 基本原理，并附带必要代码注释。
     
  • Pulsar-dotnet：专为Apache Pulsar设计的.NET C#客户端库
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    Pulsar-dotnet是一款专门为Apache Pulsar消息队列系统打造的高效、稳定的.NET C#客户端库。它使开发者能够轻松地在基于. NET的项目中集成Pulsar，从而实现高性能的消息传输和处理能力。 点脉冲星（DotPulsar）是一个适用于.NET/C#客户端的库，完全用C#编写，并实现了Apache Pulsar的功能。除了使用现有的选项之外，我们选择通过实现二进制协议来获得更全面的控制并最大化可移植性和性能。 DotPulsar 的 API 受 Apache Pulsar 官方启发设计，但并不严格追求100%的一致性。 新功能包括： - 入门示例：首先生成一条消息，然后使用该库发送或接收这条消息。 - 安装 NuGet 软件包，并在代码中引入 DotPulsar 和 DotPulsar.Extensions 的声明。
     
  • Apache Flink 如何处理 Kafka 消费者 offsets 管理
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    本文介绍了如何使用 Apache Flink 来管理和维护从 Kafka 消费的消息偏移量，帮助用户更好地理解和应用 Flink 的特性。 Apache Flink 通过维护一个名为`KafkaOffsetStore`的内部组件来管理 Kafka 消费者的偏移量。这个组件负责存储消费者在消费过程中所达到的位置（即offsets），以便于故障恢复时从上次停止的地方继续处理数据，确保了流处理应用的数据一致性和可靠性。Flink 还提供了自动提交和手动提交两种方式让用户根据实际需求来控制偏移量的更新时机。
     
  • Flink Connector Kudu：基于Apache Bahir Kudu Connector的Flink连接器...
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    Flink Connector Kudu是基于Apache Bahir项目的Kudu Connector开发的一款专门用于连接Apache Flink与Google Kudu的流处理连接工具，简化了数据在实时应用中的高效存储和查询过程。 Kudu连接器是基于Apache Bahir Kudu连接器改造而来，并满足公司内部使用需求的版本。它支持范围分区特性、定义哈希分桶数等功能，并且兼容Flink 1.11.x动态数据源等特性。经过改进后，部分功能已回馈给社区。 在项目中使用该Kudu连接器时，请先克隆代码并根据公司私服环境调整pom文件坐标信息。创建目录的示例如下： ```java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); catalog = new KuduCatalog(cdh01:7051,cdh02:7051,cdh03:7051); tableEnv = KuduTableTestUtils.createTableEnvWithBlinkPlannerStreamingMode(env); ```
     
  • 利用Apache Spark进行大数据处理
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    本课程深入介绍如何使用Apache Spark这一高性能的大数据处理引擎来分析和操作大规模数据集。 Apache Spark是一个大数据处理框架，注重速度、易用性和复杂分析。它最初由加州大学伯克利分校的AMPLab在2009年开发，并于2010年成为Apache的一个开源项目。与Hadoop和Storm等其他大数据及MapReduce技术相比，Spark具有明显的优势。 首先，Spark提供了一个全面且统一的框架来处理各种类型的数据集和数据源（例如文本数据、图谱数据），无论是批量还是实时流数据都可以轻松应对。此外，在内存中运行的应用程序可以比在Hadoop集群中的快100倍；即使是在磁盘上执行的操作也能提高至少十倍的速度。 Spark支持多种编程语言，如Java、Scala或Python，让开发者能够快速编写和部署应用程序。