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FlinkParquet：通过Apache Flink，以Parquet文件格式（并采用Avro技术）处理数据。

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简介：
此仓库提供了用于配置 Apache Flink 数据流以处理 Apache Parquet 文件的示例代码。 提供的资源目录下的 CSV 数据集，来源于下载的 Restaurant Score 数据集。 欲了解更多相关信息，请参考相关文档。 此外，如果对资源目录下的 Avro 模式文件（*.avsc）进行了修改，则需要重新生成模型类。 可以通过运行 `./compile_schemas.sh` 命令来完成这一步骤。 接下来，我们将 CSV 数据文件转换成 parquet 格式，并将结果写入 /tmp/business、/tmp/violations 和 /tmp/inspections 这些目录。 具体操作可以通过以下 Maven 命令执行：`mvn clean package exec:java -Dexec.mainClass=yigitbasi.nezih.ConvertTo`

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  • 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。
     
  • 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）。
     
  • 利用pyspark将csv文件转换为parquet格式文件
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    本教程详细介绍如何使用Python的Spark库（PySpark）高效地读取CSV文件，并将其转换成Parquet格式存储，以优化大数据处理中的性能和效率。 使用Spark将CSV文件转换为Parquet文件的方法是通过读取CSV数据并将其保存为Parquet格式来实现的。首先需要创建一个DataFrame对象从CSV中加载数据，然后可以利用该DataFrame以Parquet格式进行存储或输出。这通常涉及到设置适当的选项和参数以便优化性能与兼容性。
     
  • 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。
     
  • 利用LabVIEW的数据采集和处理技术.pdf
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    本PDF文档深入介绍并演示了如何使用LabVIEW软件进行高效的数据采集与处理。通过具体实例和详细教程，帮助读者掌握LabVIEW的各项关键技术，适用于科研及工业应用中数据密集型任务的自动化需求。 《基于LabVIEW的数据采集与处理技术》这本书主要介绍了如何利用LabVIEW这一图形化编程环境进行数据的采集、分析及可视化展示。书中详细讲解了LabVIEW的基本概念及其在不同应用场景中的使用方法，包括硬件接口配置、实时数据分析以及高级算法实现等内容。通过本书的学习，读者可以掌握一套完整的基于LabVIEW的数据处理解决方案，并将其应用到科研和工业自动化等领域中去。 该书适合于对数据采集与分析有需求的技术人员或学生阅读参考，在学习过程中能够帮助他们快速上手使用LabVIEW进行相关项目的开发工作。
     
  • Flink大数据技术教程
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    《Flink大数据技术教程》是一本全面介绍Apache Flink流处理和批处理框架的技术书籍，适合数据工程师和技术爱好者阅读学习。 第一章 Flink简介 第二章 快速上手 第三章 Flink部署 第四章 Flink运行架构 第五章 Flink流处理API 第六章 Flink中的Window 第七章 时间语义与Watermark 第八章 ProcessFunction API（底层API） 第九章 状态编程与容错机制 第十章 Table API 与 SQL
     
  • Java操作Parquet格式数据的示例代码
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    本示例代码展示了如何使用Java语言对Parquet文件进行读取和写入操作，帮助开发者掌握Parquet格式数据的基本处理方法。 本段落主要介绍了使用Java读取和写入Parquet格式数据的示例代码。觉得这些内容不错的话可以分享给其他人，并一起参考学习。
     
  • 金融风控系统的数据处理技术栈：SpringBoot+Drools、Flink及MongoDB应用
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    本课程深入讲解金融风控系统中Spring Boot、Drools规则引擎、Apache Flink流处理框架和MongoDB数据库的应用，助力学员掌握高效的数据处理与分析技能。 大数据在金融风控系统中的应用包括使用Springboot和Drools构建规则引擎，利用Flink进行流式数据处理，并结合MongoDB存储和管理数据。
     
  • Flink大数据技术（Java版）.doc
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    《Flink大数据技术（Java版）》文档深入介绍了Apache Flink在大数据处理领域的应用与实践，侧重于使用Java语言进行开发和部署，适用于数据工程师和技术爱好者。 大数据技术之Flink（Java版）介绍了如何使用Apache Flink进行大数据处理与分析的技术细节及其实现方法，在Java编程语言环境中应用该框架的优势以及具体实践案例。