Flink 的 Redis 依赖 flink-connector-redis 里默认实现只能保存 String 类型的数据, 但很多时候开发需要保存更多其他类型的数据, 比如保存 ProtoBuf 数据的时候会更多选择将 ProtoBuf 对象转换成字节数组进行保存. 所以这里会简单实现自定义 RedisSink 保存字节数组的代码.依赖<dependency>
<gro
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2023-07-13 14:44:10
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Flink的Redis-Sink具体实现步骤如下：可以参考Flink的官网RedisSink的具体实现：https://bahir.apache.org/docs/flink/current/flink-streaming-redis/1.引入官方的flink-redis-connector的maven依赖<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org
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2023-06-14 17:20:01
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Storm 集成 Redis 详解 一、简介 二、集成案例 三、storm-redis 实现原理 四、自定义RedisBolt实现词频统计 一、简介Storm-Redis 提供了 Storm 与 Redis 的集成支持，你只需要引入对应的依赖即可使用：<dependency>
<groupId>org.apache.storm</groupId>
目录1.写在前面2.实现机制3.开源CDC方案对比1.写在前面 CDC 的全称是 Change Data Capture（(变更数据获取），在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。&nb
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2024-01-10 12:20:48
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记录Flink从Socket获取数据，经过数据处理后将数据落地到Redis。添加依赖包<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.bahir/flink-connector-redis -->
<dependency>
<groupId>org.apache.bah
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2023-09-20 16:32:26
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Checkpoint 状态管理 读取Kafka并写入Redis（实现exactly once）一、前言二、设置Checkpoint1 开启checkpoint2 配置不删除checkpoint文件3 配置Checkpoint超时时间4 配置Checkpoint间歇时间三、状态的使用1 定义状态描述2 状态的查询和修改2.1 ValueState2.2 MapState2.3 ListState2
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2023-07-13 14:43:58
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大数据之Flink简介第三部分十、Flink容错机制1、检查点检查点的保存检查点的配置保存点（Savepoint）2、状态一致性状态一致性概念端到端精确一次Flink和Kafka十一、Flink TableAPI和SQL1、基本API1.1 创建表环境1.2 创建表1.3 表的查询1.4 输出表1.5 表和流的转换1.6 支持的数据类型2、流处理中的表动态表和持续查询更新查询和追加查询动态表转换
1.背景介绍1. 背景介绍Redis 是一个高性能的键值存储系统，广泛应用于缓存、队列、计数器等场景。Apache Flink 是一个流处理框架，用于实时处理大规模数据流。在现代技术架构中，Redis 和 Flink 的集成非常重要，可以实现高效的数据处理和存储。本文将详细介绍 Redis 与 Apache Flink 的集成，包括核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景等。2. 核心概念与联系2.
flink-connector-redis的使用方式和其他连接器几乎一样，除了一些公共的参数外(connector.type, format.type, or update-mode等)，还支持以下参数 为了满足业务和数据的多样性，根据connector.data.type来确定写入的数据结构1.string取sql的第一个字段为key,第二个字段为value,调用s
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2023-06-04 16:28:47
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异步IO实现拉宽操作Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。异步IO操作的需求Flink在做流数据计算时，很多时候需要与外部系统进行交互（比如数据库、Redis、Hive、HBase等等存储系统）。 往往需要注意系统间通信延迟是否会拖慢整个Flink作业，影响整体吞吐量和实时性。场景：流计算
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2023-11-12 08:50:38
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1、前言 本文是基于Flink官网上Asynchronous I/O的介绍结合自己的理解写成的，若有不正确的欢迎大伙留言交流，谢谢！2、Asynchronous I/O简介 将Flink用于流计算时，若涉及到和外部系统进行交互，如利用Flink从数据库中读取数据，这种需要获取I/O的场景时，我们需要考虑交互所带来的时延问题。 为分析如何减少时延，我们先来分析一下，Fl
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2023-07-25 10:00:43
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连接流1 Union最简单的合流操作，就是直接将多条流合在一起，叫作流的“联合”（union）。联合操作要求必须流中的数据类型必须相同，合并之后的新流会包括所有流中的元素，数据类型不变。这种合流方式非常简单粗暴，就像公路上多个车道汇在一起一样。在代码中，我们只要基于 DataStream 直接调用.union()方法，传入其他 DataStream 作为参数，就可以实现流的联合了；得到的依然是一个
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2023-12-14 07:52:55
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## Flink 动态 Key 写 Redis
### 引言
在大数据处理过程中，Flink 是一种流式计算框架，它可以处理实时和批处理数据，并提供了强大的事件驱动机制和分布式处理能力。而 Redis 是一种高性能的内存数据库，它支持各种数据结构和功能，如缓存、消息队列等。
本文将介绍如何使用 Flink 动态 Key 写 Redis，主要包括以下几个方面的内容：
1. Flink 简介
原创
2023-07-31 17:41:15
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windows 安装 RedisRedis 是一个数据库，存放的数据结构是：key-value 这种键值对。例如： name:“张三” age:18 sex:true parent: ZhangSanFatherObject下载并安装 Redis,有两种版本：Redis Windows 5.0 或者 Redis Windows 6.0/7.0首先，redis 是一个数据库，也是一个软件，需要有专门
1.使用步骤 下载安装flink。并进行如下配置： 1、在sql-client-defaults.yaml中添加：catalogs:
- name: myhive
type: hive
hive-conf-dir: /usr/local/hive/conf
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2023-09-03 09:12:05
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Java项目模板前提条件：Maven3.0.4或更高，Java8使用如下命令创建Maven项目：$ mvn archetype:generate \
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink \
-DarchetypeArtifactId=flink-quic
# Redis依赖的POM文件配置方案
## 1. 简介
本文将介绍如何在Maven项目的POM文件中配置Redis的依赖。Redis是一种高性能的键值对存储数据库，可以用来存储和读取数据。在Java项目中使用Redis，需要在POM文件中添加相关依赖。
## 2. 项目环境
在开始配置Redis的依赖之前，需要确保以下环境已经准备就绪：
- JDK：确保已经安装并配置了Java开发环境
原创
2023-09-12 19:39:47
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redis.clients.jedis.exceptions.JedisClusterMaxRedirectionsException: Too many Cluster redirections?
使用flink往redis集群写数据时暴露的问题，通过正常的JedisCluster类进行连接操作private static JedisCluster jedisCluster;
jedisCl
一、单个匹配对于："a","a","a","c","a","a","b" 这个序列进行匹配三种模式：宽松模式，严格模式，可重复模式量词：times，greedy，optional，oneOrMore，timesOrMore 1.量词在FlinkCEP中，您可以使用以下方法指定循环模式：pattern.oneOrMore（），用于期望一个或多个事件发生的模式和pattern.times（#
官方文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/ops/rest_api/https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/ops/rest_api.html /jars
Returns a list of all jars
