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Apache Flink在流处理中的应用.pdf

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • Apache Flink在实时数仓中的应用实践.pdf
    优质
    本资料深入探讨了Apache Flink在构建高效实时数据仓库中的实际应用与优化策略，分享了实施经验及技术挑战解决方案。 实时数仓实践涉及将数据仓库技术应用于需要即时数据分析的场景。这种方法能够帮助企业快速响应市场变化，并支持决策制定过程中的实时洞察需求。在实施过程中，企业通常会面临如何选择合适的架构、工具和技术栈等问题，同时还需要考虑数据安全性和性能优化等关键因素。
     
  • Flink 流处理在实际项目中的应用代码
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    本文档深入探讨了Apache Flink在实际流处理项目中的具体应用场景，并提供了详尽的应用代码示例，帮助读者更好地理解和实践Flink技术。 网上关于Flink的生产项目资料较少，但这个系统运维方面的流式处理项目在代码中体现了许多生产上的注意事项，对初学者来说应该有所帮助。其他内容可以参考官方示例进行学习。
     
  • FlinkParquet：利用Parquet与Avro格式在Apache Flink中处理数据
    优质
    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。
     
  • Flink流处理与批处理统一架构及其在阿里的应用实例.pdf
    优质
    本文档深入探讨了Apache Flink作为领先的大规模数据处理框架，在实现流处理和批处理统一架构方面的技术细节，并结合阿里巴巴的实际应用场景，展示了其高效性和灵活性。文档旨在帮助读者理解Flink的核心优势及其实用价值。 Apache Flink 自诞生之初便确立了使用同一引擎支持多种计算形态的目标，包括流式处理、批处理和机器学习等。阿里巴巴在选择Flink作为新一代大数据引擎的过程中也坚定地贯彻这一目标。在我们的内部版本Blink中，我们采用了SQL作为统一的入口来实现流与批的一体化，并且对流处理和批处理进行了大量优化。如今，在搜索离线数据处理以及机器学习平台的应用上，这种一体化方法已开始展现出其价值。 本次演讲将分享我们在推动流批一体过程中所进行的一些具体优化措施、在支持实际业务应用时遇到的问题及相应的解决方案。
     
  • Apache Flink 行业应用实例合集.pdf
    优质
    本资料汇集了多个行业利用Apache Flink进行大数据实时处理的实际案例，深入浅出地展示了Flink在不同场景下的高效应用与解决方案。 Apache Flink 在移动媒体、生活服务、游戏、金融、在线教育、物流和在线交易等多个行业中得到了广泛应用，并且在IT技术公司内也有显著的应用案例。
     
  • 基于Apache Pulsar与Apache Flink的灵活数据处理方案
    优质
    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）。
     
  • Flink流处理中自定义StreamTableSource和RetractStreamSink及Kafka应用示例
    优质
    本篇文章详细介绍了在Apache Flink中如何实现自定义的StreamTableSource与RetractStreamSink，并通过Kafka的应用实例，展示了数据流处理中的灵活解决方案。 本段落件是根据Flink 1.8 官方文档实现的自定义StreamTableSource，并且输入流使用的是kafkaStream（更贴近实际应用）。由于官方文档过于简单，存在漏洞，如果按照官网文档编写会运行不成功。附件中的代码已经亲测可以正常运行，并且实现了RetractStreamSink供参考。
     
  • Postgres-CDC-Flink：利用Debezium和Flink处理PostgreSQL的CDC数据流...
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    本文介绍了使用Debezium和Apache Flink来捕捉并实时处理来自PostgreSQL数据库变更的数据（CDC）的技术方案，适用于需要高效数据同步与集成的应用场景。 使用Flink来丰富Kafka流，并在另一个环境中安装PostgreSQL 11+。配置PostgreSQL以允许通过pgoutput将Debezium转换为CDC（变更数据捕获）。参考文档，设置Apache Kafka（使用Kafka Connect）并在您的机器或集群上运行它。 接下来，在PostgreSQL中创建两个表：transactions和customers。最后，向Kafka Connect的REST接口发送POST请求来启动Debezium PostgreSQL连接器。例如： { name: postgres_cdc, config: { connector.class: io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector }
     
  • 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。