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第1章Apache Flink介紹 本章對Apache Flink從多個方面進行介紹，讓讀者對Flink這項分布式處理技術(shù)能夠有初步的了解。1.1節(jié)主要介紹了Flink的由來及其發(fā)展歷史，幫助讀者從歷史的角度了解Flink這項技術(shù)發(fā)展的過程。1.2節(jié)重點介紹了Flink能夠支持的各種實
開發(fā)思路 啟動Flink Kafka Producer應(yīng)用向Kafka發(fā)送數(shù)據(jù)。 啟動Flink Kafka Consumer應(yīng)用從Kafka接收數(shù)據(jù)，構(gòu)造Table1，保證topic與producer一致。 從socket中讀取數(shù)據(jù)，構(gòu)造Table2。 使用Flink SQL對Tab
問題背景與現(xiàn)象多線程并發(fā)寫入ES時，連接斷開，反饋的報錯是error while performing request。修改DEFAULT_CONNECTION_REQUEST_TIMEOUT_MILLIS=-1后，報錯Request cannot be executed；I/O
本項目大數(shù)據(jù)平臺在建設(shè)過程中，將滿足如下性能指標： l 批處理部分指標： Ø 支持批處理集群批量總寫入速度2GB/秒，批量讀取速度300MB/秒； Ø 平臺支持并發(fā)執(zhí)行300個查詢和200個加載任務(wù)； Ø 應(yīng)用查詢時間對于數(shù)據(jù)庫的簡單數(shù)據(jù)讀取將不超過1~2秒，三個月統(tǒng)計計算查詢時間將不超過15秒，復雜查詢時間將不超過1分鐘；
DWS結(jié)果表 功能描述 DLI將Flink作業(yè)的輸出數(shù)據(jù)輸出到數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（DWS）中。DWS數(shù)據(jù)庫內(nèi)核兼容PostgreSQL，PostgreSQL數(shù)據(jù)庫可存儲更加復雜類型的數(shù)據(jù)，支持空間信息服務(wù)、多版本并發(fā)控制（MVCC）、高并發(fā)，適用場景包括位置應(yīng)用、金融保險、互聯(lián)網(wǎng)電商等。
問題描述這是關(guān)于MySQL事務(wù)特性的常見面試題面試官通過這個問題考察你對事務(wù)ACID特性、隔離級別和事務(wù)控制的理解通常會追問事務(wù)隔離級別和并發(fā)控制機制核心答案MySQL事務(wù)具有以下特性：ACID特性原子性(Atomicity)：事務(wù)是不可分割的工作單位一致性(Consistenc
FlinkSQL Lookup算子復用 本章節(jié)適用于MRS 3.5.0及以后版本。 使用場景 將Lookup Join的結(jié)果寫入到多個sink端時，無需為每個sink復制一個Lookup join算子，提高作業(yè)的執(zhí)行效率。 使用方法 配置Flink作業(yè)時，可通過在FlinkServer
VALUES ('user10', 'city10', 29, 0); 參考創(chuàng)建Flink OpenSource作業(yè)，創(chuàng)建flink opensource sql作業(yè)，輸入以下作業(yè)腳本，并提交運行。該作業(yè)腳本讀取Doris表，并打印。 CREATE TABLE dorisDemo (
VALUES ('user10', 'city10', 29, 0); 參考創(chuàng)建Flink OpenSource作業(yè)，創(chuàng)建flink opensource sql作業(yè)，輸入以下作業(yè)腳本，并提交運行。該作業(yè)模擬從kafka讀取數(shù)據(jù)，并關(guān)聯(lián)doris維表對數(shù)據(jù)進行打?qū)?，并輸出到print。 CREATE
Flink作業(yè)相關(guān) 前提條件 已參考Java SDK概述配置Java SDK環(huán)境。 已參考初始化DLI客戶端完成客戶端DLIClient的初始化，參考隊列相關(guān)完成隊列創(chuàng)建等操作。 新建SQL作業(yè) DLI提供新建Flink SQL作業(yè)的接口。您可以使用該接口新建Flink SQL作業(yè)并提交到DLI，示例代碼如下：
Hbase HBase連接器支持讀取和寫入HBase集群。本文檔介紹如何使用HBase連接器基于HBase進行SQL查詢。 HBase連接器在upsert模式下運行，可以使用 DDL 中定義的主鍵與外部系統(tǒng)交換更新操作消息。但是主鍵只能基于HBase的rowkey字段定義。如果沒
MRS實戰(zhàn) - 使用Flink SQL-Client連接hive ## 介紹 在之前的文章我們了解到如何使用華為Flink Server界面通過Flink SQL將數(shù)據(jù)寫入hive。詳細內(nèi)容請參考如下連接。 [《華為FusionInsight MRS實戰(zhàn) - FlinkSQL從kafka
Flink Java API接口介紹 由于Flink開源版本升級，為避免出現(xiàn)API兼容性或可靠性問題，建議用戶使用配套版本的API。 Flink常用接口 Flink主要使用到如下這幾個類： StreamExecutionEnvironment：是Flink流處理的基礎(chǔ)，提供了程序的執(zhí)行環(huán)境。
ServerHandler與ZooKeeper之間的SASL認證通過Flink的框架實現(xiàn)，使用Flink的相關(guān)配置項請參考“業(yè)務(wù)操作指南 > Flink > 配置管理Flink”。用戶必須自己保證每個Job有一個唯一的TOPIC，否則會引起作業(yè)間訂閱關(guān)系的混亂。在Zookeepe
Flink流式讀Hudi表建議 設(shè)置合理的消費參數(shù)避免File Not Found問題 當下游消費Hudi過慢，上游寫入端會把Hudi文件歸檔，導致File Not Found問題。優(yōu)化建議如下： 調(diào)大read.tasks。 如果有限流則調(diào)大限流參數(shù)。 調(diào)大上游compaction、archive、clean參數(shù)。
打開一個新的終端，使用 Flink 命令行工具提交作業(yè)。如果你安裝了 Flink 發(fā)行版，進入 Flink 根目錄，運行： # 如果使用 standalone 模式 # bin/start-cluster.sh # 先啟動 Flink 集群 # bin/flink run -c com
1629943899014,95.04398353316257 ...... 現(xiàn)在需要編寫 Flink 流處理代碼從 Kafka 的 temp 主題讀取這些數(shù)據(jù)，并使用 Flink 轉(zhuǎn)換處理數(shù)據(jù)，因此 Kafka 作為數(shù)據(jù)源，Flink 流處理程序作為 Kafka 的消費者。 這里要考慮的是，既然有來自
tcat。 開發(fā)思路 使用SparkStreaming持續(xù)讀取特定端口的數(shù)據(jù)。 將讀取到的Dstream通過streamBulkPut接口寫入HBase表中。 運行前置操作 安全模式下Spark Core樣例代碼需要讀取兩個文件（user.keytab、krb5.conf）。user
IOException; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java
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