flink作为目前很火的大数据框架，在实时计算和离线计算场景下有大量应用 图片来源{https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/learn-flink/} 从图中可以看出，flink在处理数据中有三大块：source operator sink 在工作时负责sink这块的数据下层工作，因为下层源有很
协商 Capabilities 协商是为 GStreamer pipeline内的数据流决定适当格式的过程。理想情况下，协商（也称为“capsnego”）将信息从pipeline中具有信息的那些部分传输到pipeline的那些易扩展的部分，受pipeline中不易扩展部分的约束。 基本规则 必须遵循这些简单的规则： 下游建议格式上
接上一篇，实现flink对elasicsearch的source/table flink elasticsearch sink 的 table写，默认会写些'冗余'列进es es table写，官方支持自定义主键列，和主键列的连接方式(-) 以这几个列连接，计算id ,做为es的_id 写入es 同时也像logstash/nifi 那样支持动态index,配置索引列，写入对的应索
前言 前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector。 1、《从0到1学习Flink》—— Data Source 介绍 2、《从0到1学习Flink》—— Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的，后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink。 那么今天要做的事情
01 什么是Stream？ 现在很多大数据量系统中都存在分表分库的情况。 例如，电商系统中的订单表，常常使用用户ID的Hash值来实现分表分库，这样是为了减少单个表的数据量，优化用户查询订单的速度。 但在后台管理员审核订单时，他们需要将各个数据源的数据查询到应用层之后进行合并操作。 例如，当
我们在配置flume hdfs sink 的时候注意这两个配置项，比如： collector1.sinks.sink_hdfs.hdfs.rollSize = 2048000000 collector1.sinks.sink_hdfs.hdfs.rollCount = 0 collector1.sinks.sink_hdfs.hdfs.rollInterval = 21600 collector1.sinks.sink_hdfs.hdfs.round = true colle
需求分析 我们从HDFS上的特定目录下的文件，读取到本地目录下的特定目录下 根据需求，首先定义以下3大要素 数据源组件，即source ——监控HDFS目录文件 : exec 'tail -f' 下沉组件，即sink—— file roll sink 通道组件，即channel——可用file channel 也可以用内存channel
Redis-Sink使用Flink内嵌 RedisSink <dependency> <groupId>org.apache.bahir</groupId> <artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId> <version>1.0</version> </dependency> package com.text.sin
(二)中介绍了函数的注册, 这篇介绍一下函数的初始化 这文章涉及到了大量响应式编程的方式, reactor 需要补一下 前言 这个 functionInitializer 其实是 channel 和 function bean的绑定 响应式的doOn 同步钩子方法，在subscriber触发一系列事件的时候触发 先来熟悉一下doOn系列
Boost 复杂日志过滤 课程 《Boost日志库快速入门》笔记 免费课程，强烈推荐 BOOST_LOG_ATTRIBUTE_KEYWORD(line_id, "LineID", unsigned int) BOOST_LOG_ATTRIBUTE_KEYWORD(severity, "Severity", severity_level) BOOST_LOG_ATTRIBUTE_KEYWORD(tag_attr, "Tag", std::str
0x01 前情提要 北京时间11点42分，正准备划 20 分钟水去吃午饭，园长突然跟我说过火线的 IAST 突然开源了，原名灵芝IAST更名为洞态IAST，真是OMG。 IAST 也是同样使用 agent 技术。同样一种技术，在不同人的手里用法也不同，同一种思路在不同人手里的实现方式也可能存在差异。那么既然他
Flink主要用来处理数据流，所以从抽象上来看就是对数据流的处理，正如前面大数据开发-Flink-体系结构 && 运行架构提到写Flink程序实际上就是在写DataSource、Transformation、Sink. DataSource是程序的数据源输入，可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFuntion)为程
Direct2D (5) : 绘制自定义图形 下面是通过自定义函数绘制菱形的测试代码。uses Direct2D, D2D1; {自定义的绘制菱形的函数} function GetDiamondPath(ptLeft, ptTop: TD2DPoint2f): ID2D1PathGeometry; //返回路径接口 var sink: ID2D1GeometrySink; //给路径添加图形
一. 前言 官方提供了获取执行计划的WEB页面. 入口 : https://flink.apache.org/visualizer/ 二. 使用 2.1. 获取执行计划json字符串. 获取执行计划的json字符串很简单. 就是在代码里面加一个输出就行了. System.out.println(env.getExecutionPlan()); 在这里插入图片描述
前言： 它是一种分布式，可靠且可用的服务。Flume 简介Flume是一种分布式，可靠并且可用的服务，用于有效地收集，聚合和移动大量日志数据。它具有基于 流数据流 的简单灵活的体系结构。它具有可调整的可靠性机制以及许多故障转移和恢复机制，具有强大的功能和容错能力。他使用一个简单的可扩展
Flink 程序Sink（数据输出）操作（5）自定义RabbitMq-Sink 自定义sink需要继承RichSinkFunction ex: public static class Demo extends RichSinkFunction<IN> {} 自定义RabbitMQ sink必要依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink
代码分析平台CodeQL学习手记（十一） fanyeee 嘶吼专业版 在前面的文章中，我们为读者深入介绍了如何利用CodeQL提供的标准类来分析Python项目中的函数、语句、表达式和控制流。在本文中，我们将为读者介绍如何分析数据流，以及如何进行污点跟踪和指向分析。 概述 首先，什么是污点跟踪呢？简单
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效果 demo.txt 1,text-1,10 2,text-2,20 3,text-3,30 pom <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance&
前言再上一篇文章中 《从0到1学习Flink》—— Data Source 介绍 讲解了 Flink Data Source ，那么这里就来讲讲 Flink Data Sink 吧。首先 Sink 的意思是：大概可以猜到了吧！Data sink 有点把数据存储下来（落库）的意思。如上图，Source 就是数据的来源，中间的 Compute 其实就是 Flink 干的
简介：云音乐的性能优化、运维完善实战经验分享。 摘要：本文由网易云音乐数据智能部资深数据平台开发工程师蒋文伟分享，主要介绍 Flink SQL 在云音乐的产品化实践。分享内容如下： 简介产品功能性能优化运维完善未来规划 一、背景简介 1.Flink in Music 先简单的介绍下云音乐的
from pyflink.table import EnvironmentSettings, StreamTableEnvironment env_settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_streaming_mode().use_blink_planner().build() table_env = StreamTableEnvironment.create(environment_settings=env_settings) table =
本文介绍deepstream-test1 样例工程。在Nvidia 官方文档中对DeepStream-test1的描述是一个DeepStream 版本的“Hello World”。 在下图中，展示了deepstream-test1,test2,test3,test4 四个样例。 test1: DeepStream的Hello World。介绍如何基于多种DeepStream 插件来构建一个Gs
FLUME企业面试题 1.Flume的source,Sink,Channel的作用 （1）Source的组件是专门用来收集日志数据的，可以采集各种类型、各种格式的日志数据；包括：avro,thrift,exec,jms,spooling directory,netcat,sequence,generator,syslog,http,legacy。 （2）Channel组件的作用是对采集到的数据进行
1 DCR概念 DCR：直流电阻，英文全称：Direct Current Rsistance。在DC-DC电源系统中，DCR是一个很常见的用来衡量电源PCB设计的指标。在很多高速电路，电源供电系统中，我们经常可以看到要求XX电源DCR＜XXmΩ等。 在PCB设计中，DCR仿真的手段有很多，Sigrity,ADS等是当前知名的仿真软件。今天主
