小表Join大表将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率。说明：新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。示例：insert overwrite table jointable
select b.*
from smalltable s left join bigtable b
on
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2023-08-11 15:51:59
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# 实现 Redis Sink
## 介绍
在本文中，我们将学习如何实现一个 Redis Sink，以帮助你更好地理解和利用 Redis 数据库。Redis 是一个高性能的键值存储系统，常用于缓存、消息队列等应用场景。通过将数据发送到 Redis Sink，我们可以将数据持久化到 Redis 数据库中，以便后续查询和使用。
## 整体流程
下面是实现 Redis Sink 的整体流程：
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原创
2023-12-29 10:45:22
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# Hadoop Sink: Explained with Code Examples
## Introduction
Hadoop is an open-source framework that enables distributed processing of large datasets across clusters of computers. It provides a way t
原创
2023-10-11 16:03:11
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# HBASE Sink: Integrating Apache HBase with Data Streaming
Apache HBase is a distributed, scalable, and highly available NoSQL database built on top of Apache Hadoop. It provides real-time read and w
原创
2023-07-22 00:07:52
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解析记歌词的类。这是解析.lrc文件里的歌词。解析歌词使用的是输入流，然后吧歌词和歌词时间放在JavaBean的列表里。具体代码如下： package com.zzm.android.Handler;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
我们都知道Flink在流式处理上性能强大，且很好地支持ExactlyOnce语义；且这也是Flink核心的技术点，所以成为面试官喜欢追问的一个话题：Flink恰巧语义一次消费，怎么保证？ 在这个思维导图进行了详细的描述及说明。欢迎阅读及下载超全干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对上述思维导图中也进行了详细地描述：Flink_思维导图（干货）.xm
1.Flink如何保证Exactly-Once使用checkpoint检查点，其实就是 所有任务的状态，在某个时间点的一份快照；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同 的输入数据的时候。checkpoint的步骤：flink应用在启动的时候，flink的JobManager创建CheckpointCoordinatorCheckpointCoordinator(检查点协调器) 周期性的向该
flink 的对外输出操作都要利用 Sink 完成，常用的 Sink 有 kafka、 redis、elasticsearch、jdbc等。 1、首先引入对应的 connector 依赖 2、创建类实现在 sink 中的方法 3、最后 addSink ...
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2021-09-13 10:16:00
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# MySQL Sink: 数据库的数据传输工具
在现代软件开发中，数据的传输是非常关键的一环。特别是在大型应用程序中，数据的传输涉及到多个不同的组件和系统之间的交互。在这样的情况下，一个可靠且高效的数据传输工具是必不可少的。
MySQL Sink 是一个功能强大的数据传输工具，它专门用于将数据从一个 MySQL 数据库传输到另一个 MySQL 数据库。无论是在数据迁移、数据同步还是数据备份方
原创
2023-12-21 06:30:36
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## Flink自定义Sink Sink to MySQL实现流程
### 1. 引言
在使用Apache Flink进行数据处理时，有时需要将计算结果保存到MySQL数据库中，这就需要自定义Flink的Sink将数据写入MySQL。本文将介绍如何实现Flink自定义Sink Sink to MySQL的整体流程，并提供相应的代码示例。
### 2. 实现流程
下面是实现Flink自定义Sin
查看Flink 1.9.0版本的官方文档 可以看到连接里面是没有Redis，不过Bahir中有
原创
2021-10-27 15:59:40
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目录1. 基于控制台和文件的Sink2. 自定义Sink3. Scala代码演示1. 基于控制台和文件的SinkAPI：ds.print 直接输出到控制台ds.printToErr() 直接输出到控制台,用红色ds.writeAsText("本地/HDFS的path",WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1)注意：在输出到path的时候,可以在前面设置并行度当并
Flume-NG中的hdfs sink的路径名(对应参数"hdfs.path"，不允许为空)以及文件前缀(对应参数"hdfs.filePrefix")支持正则解析时间戳自动按时间创建目录及文件前缀。 在实际使用中发现Flume内置的基于正则的解析方式非常耗时，有非常大的提升空间。如果你不需要配置按时间戳解析时间，那这篇文章对你用处不大，hdfs sink对应的解析时间戳的代码位于org.apa
1、错误如下所示，启动flume采集文件到hdfs案例的时候，出现如下所示的错误：大概是说No channel configured for sink，所以应该是sink哪里配置出现了错误，百度了一下，然后检查了一下自己的配置: 1 18/04/24 08:31:02 WARN conf.FlumeConfiguration: Could not configure sink sink1 due...
原创
2021-06-04 19:11:21
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# Python实时Sink
## 什么是实时Sink？
在数据处理领域，Sink指的是数据流处理的最终目的地，即数据最终存储的地方。实时Sink则是指数据以实时的方式被传输和存储到目的地。在大数据处理中，实时Sink扮演着非常重要的角色，能够帮助用户实时监控数据、做出实时决策等。
Python作为一门强大的编程语言，也可以用于构建实时Sink，帮助用户实现数据实时处理和存储。下面我们将介绍
实现“seatunnel hive sink”的步骤如下：
步骤 | 操作
-------------|------------------------------------------------
1. 配置Hive | 在Hive中创建表，并确保表结构和数据与目标表一致。
2. 编写代码 | 使用Java或Scala编写代码，连接Hive并实现数据导入。
3. 打包代码 |
原创
2023-12-25 04:46:35
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1.参照官网配置TiCDC 具体配置如下# 指定配置文件中涉及的库名、表名是否为大小写敏感
# 该配置会同时影响 filter 和 sink 相关配置，默认为 true
case-sensitive = true
# 是否输出 old value，从 v4.0.5 开始支持
enable-old-value = true
[filter]
# 忽略指定 start_ts 的事务
ignore-
## Flink MongoDB Sink实现流程
### 1. 整体流程
使用Flink实现将数据写入MongoDB的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Flink环境 |
| 2 | 定义数据源 |
| 3 | 定义MongoDB Sink |
| 4 | 将数据源与MongoDB Sink连接 |
| 5 | 启动Flin
原创
2023-10-23 05:48:17
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Flume的Sink
原创
2021-07-15 13:58:56
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## 实现Flink HDFS Sink
### 概述
在Flink中，将数据写入HDFS是非常常见的操作，可以通过Flink提供的HDFS Sink实现。HDFS Sink可以将Flink流处理应用程序的输出数据写入到HDFS中，实现数据持久化。
### 实现步骤
下面是实现Flink HDFS Sink的步骤以及对应的代码示例：
| 步骤 | 操作
