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  大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)處理能力成為了企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的核心。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)已經(jīng)無法滿足企業(yè)的需求。為了更好地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，Apache Flink 和 Apache Kafka 等流處理框架和消息隊(duì)列系統(tǒng)發(fā)展迅速。 Apache Flink 是一個(gè)流處理框架，可以實(shí)時(shí)處理大規(guī)模數(shù)

  2024年03月20日

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  流數(shù)據(jù)湖平臺(tái)Apache Paimon（二）集成 Flink 引擎

  Paimon目前支持Flink 1.17, 1.16, 1.15 和 1.14。本課程使用Flink 1.17.0。 環(huán)境準(zhǔn)備 2.1.1 安裝 Flink 1）上傳并解壓Flink安裝包 tar -zxvf flink-1.17.0-bin-scala_2.12.tgz -C /opt/module/ 2）配置環(huán)境變量 2.1.2 上傳 jar 包 1）下載并上傳Paimon的jar包 jar包下載地址：https://repository.apache.org/snapshots/org/apache/pa

  2024年02月09日

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• 2 Data Streaming Pipelines With Flink and Kafka

  作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù) 數(shù)據(jù)流是一個(gè)連續(xù)不斷的、產(chǎn)生、存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的過程。傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)流編程都是基于特定平臺(tái)（比如：消息隊(duì)列，數(shù)據(jù)倉庫，事件溯源）的SDK或者API進(jìn)行開發(fā)，但隨著云計(jì)算和容器技術(shù)的發(fā)展，越來越多的企業(yè)選擇使用開源工具實(shí)現(xiàn)自己的

  2024年02月08日

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• flink連接kafka報(bào)：org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException

  測(cè)試flink1.12.7 連接kafka： 執(zhí)行報(bào)錯(cuò)如下： 經(jīng)排除，找到文章：flink連接kafka報(bào)：org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Timeout expired while fetching topic_未來的資深Java架構(gòu)師的博客-CSDN博客 因?yàn)楣こ讨衛(wèi)og4j默認(rèn)等級(jí)是error，所以，先配置resource/log4j.properties，日志等級(jí)改成info： 再運(yùn)行

  2024年02月06日

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• Flink系列之：Apache Kafka SQL 連接器

  Scan Source: Unbounded Sink: Streaming Append Mode Kafka 連接器提供從 Kafka topic 中消費(fèi)和寫入數(shù)據(jù)的能力。 以下示例展示了如何創(chuàng)建 Kafka 表： 以下的連接器元數(shù)據(jù)可以在表定義中通過元數(shù)據(jù)列的形式獲取。 R/W 列定義了一個(gè)元數(shù)據(jù)是可讀的（R）還是可寫的（W）。 只讀列必須聲明為 VI

  2024年02月01日

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• 數(shù)據(jù)架構(gòu)的實(shí)時(shí)分析：Apache Flink 和 Apache Storm 的比較

  實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域具有重要意義，它可以幫助企業(yè)更快地獲取和分析數(shù)據(jù)，從而更快地做出決策。隨著數(shù)據(jù)量的增加，傳統(tǒng)的批處理方法已經(jīng)不能滿足企業(yè)的需求，因此需要使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)。 Apache Flink 和 Apache Storm 是兩個(gè)流行的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架，它們都可以

  2024年01月23日

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  掌握實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流：使用Apache Flink消費(fèi)Kafka數(shù)據(jù)

  ? ? ? ? 導(dǎo)讀：使用Flink實(shí)時(shí)消費(fèi)Kafka數(shù)據(jù)的案例是探索實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的絕佳方式。不僅非常實(shí)用，而且對(duì)于理解現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)和流處理技術(shù)具有重要意義。 ????????Apache Flink ?是一個(gè)在 有界 數(shù)據(jù)流和 無界 數(shù)據(jù)流上進(jìn)行有狀態(tài)計(jì)算分布式處理引擎和框架。Flink 設(shè)計(jì)旨

  2024年02月03日

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• Kudu與Apache Flink的集成：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的新方法

  隨著數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理變得越來越重要。傳統(tǒng)的批處理系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足現(xiàn)在的需求。因此，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)逐漸成為了研究的熱點(diǎn)。Kudu和Apache Flink是兩個(gè)非常重要的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，它們各自具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。Kudu是一個(gè)高性能的列式存儲(chǔ)系統(tǒng)，適用于實(shí)時(shí)數(shù)

  2024年02月21日

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• flink+kafka+doris+springboot集成例子

  目錄 一、例子說明 1.1、概述 1.1、所需環(huán)境 1.2、執(zhí)行流程? 二、部署環(huán)境 2.1、中間件部署 2.1.1部署kakfa 2.1.1.1 上傳解壓kafka安裝包 2.1.1.2?修改zookeeper.properties 2.1.1.3?修改server.properties 2.1.1.3 啟動(dòng)kafka 2.1.2、部署flink 2.1.2.1 上傳解壓flink安裝包 ?2.1.2.1 修改flink配置 2.1.2.3?flink單節(jié)

  2024年02月14日

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  【大數(shù)據(jù)】深入淺出 Apache Flink：架構(gòu)、案例和優(yōu)勢(shì)

  Apache Flink 是一個(gè)強(qiáng)大的開源流處理框架，近年來在大數(shù)據(jù)社區(qū)大受歡迎。它允許用戶實(shí)時(shí)處理和分析大量流式數(shù)據(jù)，使其成為 欺詐檢測(cè) 、 股市分析 和 機(jī)器學(xué)習(xí) 等現(xiàn)代應(yīng)用的理想選擇。 在本文中，我們將詳細(xì)介紹什么是 Apache Flink 以及如何使用它來為您的業(yè)務(wù)帶來益處。

  2024年01月17日

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