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Flink 笔记 (24): 自定义 Redis Sink 实现 Flink 数据保存至 Redis

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简介:
本文详细介绍了如何在Apache Flink中自定义Redis Sink以实现数据流处理结果高效存储到Redis中的方法与实践,帮助用户更好地利用Flink进行实时数据分析和应用开发。 本段落主要介绍如何使用Flink读取Kafka数据并实时将数据下沉到Redis的过程。 根据官方文档的描述,我们知道当数据保存至Redis时,默认情况下采用的是至少一次(at least once)的容错机制。为了实现精确一次(exactly-once),我们可以通过幂等操作来覆盖旧的数据记录以确保准确性。 1. 代码部分 1.1 config.properties配置文件 ```properties bootstrap.server=192.168.204.210:9092,192.168.204.211:9092,192.168.204.212:9092 group.id=testGroup auto.offset.reset=earliest ```

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  • Flink (24): Redis Sink Flink Redis
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    本文详细介绍了如何在Apache Flink中自定义Redis Sink以实现数据流处理结果高效存储到Redis中的方法与实践,帮助用户更好地利用Flink进行实时数据分析和应用开发。 本段落主要介绍如何使用Flink读取Kafka数据并实时将数据下沉到Redis的过程。 根据官方文档的描述,我们知道当数据保存至Redis时,默认情况下采用的是至少一次(at least once)的容错机制。为了实现精确一次(exactly-once),我们可以通过幂等操作来覆盖旧的数据记录以确保准确性。 1. 代码部分 1.1 config.properties配置文件 ```properties bootstrap.server=192.168.204.210:9092,192.168.204.211:9092,192.168.204.212:9092 group.id=testGroup auto.offset.reset=earliest ```
  • Flink 1.13.1 操作 ClickHouse 的代码 Source 和 Sink
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    本篇文章详细介绍了如何使用 Apache Flink 1.13.1 版本操作 ClickHouse 数据库,并提供了自定义 Source 和 Sink 的代码实例,帮助开发者更好地集成和利用这两项技术。 Flink 1.3 操作 ClickHouse 的代码实现包括 Source 和 Sink 的代码实现:直接使用 Maven clean install 命令编译项目并将生成的 jar 文件放入 Flink lib 目录下,然后可以直接运行。通过 Flink SQL 向 ClickHouse 中插入数据时,可以执行相应的 ClickHouse inck source 和 sink SQL 语句。详细信息请参考专栏博客中的相关文章。
  • Flink源代码
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    本段内容介绍如何在Apache Flink中开发自定义的数据源。通过编写特定业务逻辑的代码实现与各种外部系统或文件类型的集成和高效读取数据。 Flink的自定义数据源可以通过编写Java或Scala代码来实现。在创建自定义数据源时,需要继承`SourceFunction`或者使用更高级别的抽象如`ParallelSourceFunction`、`RichParallelSourceFunction`等,并且要重写必要的方法以提供所需的数据流逻辑。 具体来说,在实现一个Flink的自定义数据源时,你需要关注以下几个方面: 1. **初始化**:在类中添加必要的属性和变量来存储状态信息或配置参数。 2. **读取数据**:覆盖`SourceFunction` 或 `ParallelSourceFunction`中的方法以提供从外部系统获取数据的方式。这可能包括文件读取、网络请求等操作。 3. **处理并发射元素**:使用`Collector`接口提供的方法将接收到的数据转换为Flink可以处理的格式,并将其发送到下游算子中。 自定义数据源的设计应当考虑到容错机制,例如如何在任务失败后恢复状态。此外,在实现过程中需要注意性能优化和资源管理策略的选择,以确保应用能够高效运行并适应不同的工作负载需求。
  • Flink 1.14.4 flink-connector-jdbc 连接 SQL Server 和 SAP
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    本教程详细介绍如何在Apache Flink 1.14.4版本中自定义flink-connector-jdbc连接至SQL Server和SAP数据库,实现高效的数据处理与集成。 Flink 1.14.4 自定义 flink-connector-jdbc 连接 SQLServer 和 SAP 数据库需要根据具体的数据库配置进行相应的参数设置,并且可能涉及到编写自定义的连接器代码以满足特定需求。在实现过程中,需要注意处理不同的数据类型和事务管理策略,确保与目标数据库的良好交互。
  • 关于使用Flink从Kafka读取Redis的解决方案教程
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    本教程详细介绍了如何利用Apache Flink高效地从Kafka中实时读取数据,并将处理后的结果存储到Redis中,适用于需要构建实时数据流应用的开发者。 大数据发展史中的实时处理框架对比: Flink、Storm 和 Spark Streaming 是三种广泛使用的流数据处理框架。在选择合适的框架时,请考虑以下因素: 1. 流数据是否需要进行状态管理。 2. 是否有特定的 At-least-once 或 Exactly-once 消息投递模式要求。 对于不同的应用场景,建议如下: - 对于小型独立项目且需低延迟场景,推荐使用 Storm; - 如果您的项目已采用 Spark 且秒级实时处理能满足需求,则可选择 Spark Streaming; - 在需要 Exactly Once 的消息语义、大量数据传输和高吞吐量及低延迟的情况下,或在进行状态管理与窗口统计时,建议选用 Flink。 为了让大家快速掌握 Flink 使用方法,并了解如何构建高性能的 Flink 应用程序,我们提供了一个实战课程:通过使用 Flink 读取 Kafka 数据并将其保存到 Redis 中来进行实时计算。
  • Flink SQL学习
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    《Flink SQL学习笔记》是一份详细记录使用Apache Flink进行SQL操作学习过程的心得与技巧资料,适合对实时数据处理感兴趣的开发者阅读。 《Flink SQL学习笔记》 在当今大数据处理领域,Apache Flink以其强大的实时处理能力而备受关注。Flink SQL作为其重要组成部分,为开发者提供了一种便捷的数据处理方式,使得实时流处理更加易于理解和实现。本笔记将围绕Flink SQL的基础知识、实战应用以及版本控制的实践进行深入探讨。 首先我们要理解Flink SQL的基本概念。Flink SQL是Apache Flink对SQL标准的实现,它允许开发者使用SQL语法来操作流数据和批数据。Flink的Table API和SQL提供了统一的数据处理模型,支持动态表和流处理,这使得开发者能够以声明式的方式处理无界和有界数据流。 Flink SQL的核心特性包括窗口(Window)和时间(Time)处理。窗口机制允许我们对连续的数据流进行分段处理,例如滑动窗口、会话窗口等,在实时事件的处理中非常有用。时间属性则帮助定义数据的时间基准,如处理时间(Processing Time)、事件时间(Event Time)和摄入时间(Ingestion Time)。这些概念在相关文档中有详细阐述,并通过实例展示了如何在SQL中应用这些概念。 接着我们来看看Flink在电商领域的实战应用。相关的教程讲述了如何利用Flink SQL对电商用户的行为数据进行实时分析,包括用户的点击流分析、购买转化率计算和热门商品推荐等场景。这些案例揭示了Flink SQL在实时业务决策和智能分析中的价值。 此外提到了Git与GitHub的相关知识。文档涵盖了Git的基本操作,如克隆、提交、分支管理以及与GitHub的交互。学习过程中使用版本控制工具Git和代码托管平台GitHub是必不可少的,它们可以帮助开发者有效地管理和分享项目代码,并促进团队协作。 Flink SQL的学习不仅涉及SQL语法和核心概念的理解,还涵盖在实际项目中的应用及版本控制实践。通过深入研究相关材料,可以逐步掌握Flink SQL的核心技术,在大数据处理中提升实时数据处理的能力。
  • Flink-RecommandSystem-Demo: 基于Flink时商品推荐系统,统计商品热度并Redis...
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    Flink-RecommandSystem-Demo是一个基于Apache Flink构建的实时商品推荐系统项目。该项目通过分析用户行为数据来计算商品热度,并将结果存储在Redis中以供快速查询和推荐使用。 商品实时推荐系统1.0 系统架构 1.1 系统架构图 1.2 模块说明: a. 在日志数据模块(flink-2-hbase)中,主要分为6个Flink任务:用户-产品浏览历史。该部分实现基于协同过滤的推荐逻辑,通过记录用户在某个类目下浏览过的产品信息为后续项目间的协同过滤提供基础;实时地将用户的评分存储到HBase数据库中的p_history表里,以便于未来的离线处理工作。 b. 用户-兴趣:此模块采用基于行为分析的方法来实现产品推荐功能。根据用户对同一产品的操作记录(如浏览、收藏等),通过计算不同操作之间的间隔时间等方式确定出其对该商品的兴趣程度,并以此为依据进行个性化的产品推荐服务。
  • Flink 1.9 系列之 Redis 连接器详解
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    本文详细探讨Apache Flink 1.9版本中Redis连接器的使用方法与优化技巧,帮助读者掌握高效的数据处理和存储方案。 祝大家2020年幸福安康,少遇困难!作为新年的第一篇文章,再不更新就对不住各位了。废话不多说,今天这篇文章主要是解决你在进行实时计算过程中遇到的数据sink到Redis的各种问题。实时计算的流程框架其实比较简单,目前比较流行的是kafka+flink+redis或者kafka+flink+hbase这两种组合。关于前面提到的kafka和flink的部分稍后会单独撰写文章详细说明,本篇文章主要介绍如何使用Flink将数据sink到Redis的技术。 1. Redis的数据结构 在实际应用中,Redis常用的数据结构主要有两种:Set(集合)和Hset(哈希表)。这里不深入讨论这两种数据类型的具体定义与应用场景。针对这两类数据类型的特性进行说明如下: 接下来会详细讲解如何使用Flink将实时计算的结果写入到Redis的这两个主要数据结构当中去,帮助大家解决实际操作中遇到的问题。
  • 时读取库的Flink SourceFunction 思路与Java代码详解
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    本文详细介绍了如何在Apache Flink中实现一个自定义的SourceFunction来定时从数据库读取数据,并提供了完整的Java代码示例。 自定义Flink SourceFunction定时读取数据库的实现思路包括以下几个步骤: 1. **创建SourceFunction接口**:首先需要创建一个实现了`org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction`接口的具体类,这个类负责从外部数据源(如关系型数据库)中获取数据。 2. **连接管理与查询执行**:在自定义的source函数内部实现逻辑以周期性地建立到目标数据库的连接,并执行预设好的SQL查询语句来读取最新的或增量的数据。为了提高效率,可以考虑使用批处理模式下的`PreparedStatement`而非每次创建新的Statement对象。 3. **数据转换与输出**:从数据库中获取的结果集需要被解析并映射为Flink内部的数据类型(如Tuples、POJOs等),之后通过source函数的channel发送给下游的操作符或算子进行进一步处理。这一步通常涉及到将ResultSet中的每一行记录转化为Java对象。 4. **异常与重试机制**:在源代码中加入适当的错误检测和恢复逻辑,比如当连接失败或者查询出错时能够自动尝试重新建立数据库连接并再次执行数据读取操作;同时也要确保不会因为连续的失败而无限循环下去影响程序的整体稳定性及性能。 以下是基于上述思路的一个简化的Java示例代码片段: ```java import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; public class CustomDatabaseSource implements SourceFunction { private boolean isRunning = true; // 控制source函数的运行状态 @Override public void run(SourceContext ctx) throws Exception { while (isRunning) { Connection conn = null; try { Class.forName(com.mysql.jdbc.Driver); // 加载数据库驱动 conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, USER_NAME, PASSWORD); // 连接到数据库 String sqlQuery = SELECT * FROM your_table WHERE some_condition; java.sql.Statement stmt = conn.createStatement(); java.sql.ResultSet rs = stmt.executeQuery(sqlQuery); while (rs.next()) { YourDataClass dataItem = new YourDataClass(rs.getString(column1), rs.getInt(column2)); ctx.collect(dataItem); // 将数据发送给下一个操作符 } } catch(Exception e) { System.out.println(e.getMessage()); } finally { if (conn != null && !conn.isClosed()) conn.close(); // 关闭数据库连接 Thread.sleep(TIME_INTERVAL); // 等待一段时间后再次尝试读取数据 } } } @Override public void cancel() { isRunning = false; } } ``` 注意:上述代码仅为示例,并未包含完整的异常处理和重试机制,实际使用时需要根据具体需求进行调整和完善。
  • Flink学习(十七):探讨Flink的重启策略
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    本篇博客为《Flink学习笔记》系列文章第十七篇,主要探讨了Apache Flink的重启策略,帮助读者深入了解如何配置和优化Flink任务在故障发生时的自动恢复机制。 ### 1. 引言 在讨论 Flink 的重启策略之前,首先需要了解 State、StateBackend 和 CheckPointing 这三个核心概念。 ### 1.1 状态(State) Flink 实时计算程序为了确保在出现异常情况时能够进行容错处理,会将中间的计算结果数据存储起来。这种保存下来的中间数据被称为状态(State)。默认情况下,状态会被保留在 JobManager 的内存中;不过也可以选择将其存放在本地文件系统或 HDFS 等分布式文件系统里。 ### 1.2 存储后端(StateBackend) 用于管理并持久化这些状态信息的组件称为存储后端(StateBackend)。