Flink是目前流计算的隐形王者,在国际国内有有庞大的拥趸. Nebula是国产图数据库的后起之秀,在DBEngines中排名也逐年上升. 将两者进行结合,可以产生很多应用场景:比如实时计算服务链路调用关系并将结果存到Nebula中.实时计算业务访问风控情况并将结果存到Nebula中.实时计算预警发生情况并将结果存到Nebula中等. 将Flink计算完毕后的结果,Sink到Nebula,Nebula官方提供了一个Flink Connector,但是很不易用. 笔者根据项目实际应用情况,写了一个

使用的flink版本:1.9.1 异常描述 需求: 从kafka读取一条数据流 经过filter初次筛选符合要求的数据 然后通过map进行一次条件判断再解析.这个这个过程中可能返回null或目标输出outData. 最后将outData通过自定义sink写入hbase. 转换核心代码: val stream: DataStream[Input] = source.filter(s => (!s.equals(null)) && (s.contains("\"typ

摘要:本文所介绍 Nebula Graph 连接器 Nebula Flink Connector,采用类似 Flink 提供的 Flink Connector 形式,支持 Flink 读写分布式图数据库 Nebula Graph. 文章首发 Nebula Graph 官网博客:https://nebula-graph.com.cn/posts/nebula-flink-connector/ 在关系网络分析.关系建模.实时推荐等场景中应用图数据库作为后台数据支撑已相对普及,且部分应用场景对图数据的

Flink 学习 项目地址:https://github.com/zhisheng17/flink-learning/ 博客:http://www.54tianzhisheng.cn/tags/Flink/ 项目结构 ├── README.md ├── flink-learning-cep ├── flink-learning-common ├── flink-learning-connectors │   ├── flink-learning-connectors-activemq │   ├

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

准备工作 因为在编译时需要下载许多依赖包,在执行编译前最好先配置下代理仓库 <mirrors> <mirror> <id>nexus-aliyun</id> <mirrorOf>*</mirrorOf> <name>Nexus aliyun</name> <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url> </mirror&g

摘要:本文主要介绍了FusionInsight Flink组件的基本原理.Flink任务提交的常见问题.以及最佳实践FAQ. 本文分享自华为云社区<FusionInsight HD Flink组件基本原理和常见问题解析>,作者:FI小粉丝 . Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎. 它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎. Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发p

flink 写kafka,报错,作业挂掉 Caused by: java.lang.Exception: Failed to send data to Kafka: Expiring 89 record(s) for system_online_learning_test-1: 30001 ms has passed since last append Kafka Version : 0.10.2.1, Kafka Producer error Expiring 10 record(s) for

1. 介绍 经过Apache Hudi项目委员会讨论及投票,向WangXiangHu和LiWei 2人发出Committer邀请,2人均已接受邀请并顺利成为Committer,也使得Apache Hudi Committer成员在不断发展壮大. Wang XiangHu参与Apache Hudi社区贡献已经超过1年时间,完成了Apache Hudi和Apache Spark的解耦工作,并且实现了Flink写Hudi的第一个版本,同时也实现了Commit回调机制,在每次Commit完成后发送HTT

作者:李少锋 文章目录: 一.CDC背景介绍 二.CDC数据入湖 三.Hudi核心设计 四.Hudi未来规划 1. CDC背景介绍 首先我们介绍什么是CDC?CDC的全称是Change data Capture,即变更数据捕获,它是数据库领域非常常见的技术,主要用于捕获数据库的一些变更,然后可以把变更数据发送到下游.它的应用比较广,可以做一些数据同步.数据分发和数据采集,还可以做ETL,今天主要分享的也是把DB数据通过CDC的方式ETL到数据湖. 对于CDC,业界主要有两种类型: 基于查询,客户

在这里感谢最近一直阅读我文章的小伙伴,如果觉得文章对你有用,可以帮忙关注转载,需要的时候可以及时找到文章. 背景 今年Q3季度我们在推广业务方使用Iceberg,当时为了让不同业务线的用户可以使用自己的hadoop账号权限把数据写到他们的hadoop集市目录,我们在Iceberg中添加了ugi,使F

1. 写在前面 在利用flink实时计算的时候,往往会从kafka读取数据写入数据到kafka,但会发现当kafka多个Partitioner时,特别在P量级数据为了kafka的性能kafka的节点有十几个时,一个topic的Partitioner可能有几十个甚至更多,发现flink写入kafka的时候没有全部写Partitioner,而是写了部分的Partitioner,虽然这个问题不容易被发现,但这个问题会影响flink写入kafka的性能和造成单个Partitioner数据过多的问题,更严

ReadFromJDQ3 1)消费JDQ的必要信息,通过参数传入,有6个参数 2)获取flink JDQ3的鉴权客户端 3)根据鉴权客户端获取消费属性的配置 4)构建应用环境ENV和checkpoint机制 5)构建JDQ3(基于kafka)对应的消费客户端,flink用来消费实时订单消息 6) 根据自己的业务构建计算DAG 7)打印Stream流打印到标准输出,触发job执行   WriteToJDQ3 1) 生产JDQ的必要信息,通过参数传入,有5个参数 2)获取Flink JDQ3的鉴权客

目录 你可能面临如下苦恼: 接口缓存 重试机制 Bean校验 等等...... 它为流计算开发工程师解决了 有了它你的代码就像这样子: 仓库地址:懒松鼠Flink-Boot 1. 组织结构 2. 技术选项和集成情况 3. 快速开始 3.1 核心基础工程 3.2 Spring容器 topology-base.xml config.properties 3.3 启动类示例 3.4 数据源 3.5 业务逻辑实现 CommonFunction 3.6 集群/本地运行 还在为开发Flink流处理应用程序时

Flink 广播变量在实时处理程序中扮演着很重要的角色,适当的使用广播变量会大大提升程序处理效率. 本文从简单的 demo 场景出发,引入生产中实际的需求并提出思路与部分示例代码,应对一般需求应该没有什么问题,话不多说,赶紧来看看这篇干货满满的广播程序使用实战吧. 1 啥是广播  Flink 支持广播变量,允许在每台机器上保留一个只读的缓存变量,数据存在内存中,在不同的 task 所在的节点上的都能获取到,可以减少大量的 shuffle 操作. 换句话说,广播变量可以理解为一个公共的共享变量,可

目录 PART ONE :Windows本地内核提权 漏洞概述 漏洞原理 漏洞复现 windbg调试本地内核 查看SSDT表和SSDTShadow表 查看窗口站结构体信息 利用Poc验证漏洞 漏洞利用 分配零页内存 构造能够获取SYSTEM进程令牌的shellcode 查找获取HalDispatchTable表地址 利用Bitmap任意内存读写 Exp利用漏洞 相关名词 Token BSOD 参考资料 PART TWO :Exploit-Exercises Nebula学习与实践 前言 Leve

本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 在 #图计算 on nLive# 直播活动中,来自 Nebula 研发团队的 nebula-plato 维护者郝彤和 nebula-algorithm 维护者 Nicole 分别同大家分享了他她眼中的图计算. 嘉宾们 王昌圆:论坛 ID:Nicole,nebula-algorithm 维护者: 郝彤:论坛 ID:caton-hpg,nebula-plato 维护者: 先开场的是 nebula-plato 的维护者郝彤. 图计算之

Flink resource manager的作用如图,   FlinkResourceManager /** * * <h1>Worker allocation steps</h1> * * <ol> * <li>The resource manager decides to request more workers. This can happen in order * to fill the initial pool, or as a result o

  public class StreamTaskState implements Serializable, Closeable { private static final long serialVersionUID = 1L; private StateHandle<?> operatorState; private StateHandle<Serializable> functionState; private HashMap<String, KvStateSnaps

1.概述 在如今数据爆炸的时代,企业的数据量与日俱增,大数据产品层出不穷.今天给大家分享一款产品—— Apache Flink,目前,已是 Apache 顶级项目之一.那么,接下来,笔者为大家介绍Flink 的相关内容. 2.内容 2.1 What's Flink Apache Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种