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实时数据系统设计：Kafka、Flink和Druid
kafka
flink
druid
数据
系统设计
对于使用批处理工作流的数据团队来说，要满足当今的实时需求并不容易。为什么呢？因为批处理工作流，从数据传递和处理到分析，涉及很多等待。
JavaEdge
2023-12-18
652
0
Flink实战(11)-Exactly-Once语义之两阶段提交
flink
事务
数据
系统
协议
[Apache Flink]2017年12月发布的1.4.0版本开始，为流计算引入里程碑特性：TwoPhaseCommitSinkFunction。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持：
JavaEdge
2023-11-25
341
0
Flink实战-安装及部署
flink
部署
集群
配置
效率
jobmanager.rpc.address: 10.0.0.1 配置主节点的ip
JavaEdge
2023-03-28
1.5K
0
Apache Flink实战(二) - 第一个Flink应用程序
flink
大数据
java
maven
scala
一个文件，统计文件中每个单词出现的次数，分隔符是\t。统计结果我们直接打印在控制台(生产上肯定是Sink到目的地)
JavaEdge
2022-12-15
1K
0
Flink实战(六) - Table API & SQL编程
sql
flink
大数据
scala
Flink提供三层API。 每个API在简洁性和表达性之间提供不同的权衡，并针对不同的用例。
JavaEdge
2022-11-30
1.2K
0
关注专栏作者，随时接收最新技术干货
JavaEdge
华为软件开发工程师
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用户8950290
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用户3692821
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Flink实战(八) - Streaming Connectors 编程
kafka
flink
大数据
文件存储
存储
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
JavaEdge
2022-11-30
2K
0
Flink实战(八) - Streaming Connectors 编程
kafka
flink
大数据
文件存储
存储
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
JavaEdge
2022-11-30
2K
0
Flink实战(四) - DataSet API编程
scala
flink
大数据
编程算法
◆ DataSet API开发概述 ◆ 计数器 ◆ DataSource ◆ 分布式缓存 ◆ Transformation ◆ Sink
JavaEdge
2022-11-30
772
0
Flink实战(五) - DataStream API编程
flink
大数据
java
编程算法
processing
Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。 最初从各种源（例如，消息队列，套接字流，文件）创建数据流。 结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入文件或标准输出（例如命令行终端）。 Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。 执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。
JavaEdge
2022-11-30
1.6K
0
Flink实战(七) - Time & Windows编程
unix
flink
大数据
windows
编程算法
掌握Flink中三种常用的Time处理方式，掌握Flink中滚动窗口以及滑动窗口的使用，了解Flink中的watermark。
JavaEdge
2022-11-30
796
0
Flink实战(三) - 编程范式及核心概念
flink
大数据
java
scala
api
Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序（例如，过滤，映射，更新状态，加入，分组，定义窗口，聚合）。最初从源创建集合（例如，通过从文件，kafka主题或从本地的内存集合中读取）。结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入（分布式）文件或标准输出（例如，命令行终端）。 Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。
JavaEdge
2022-11-30
1.5K
0
Flink实战(三) - 编程范式及核心概念
flink
大数据
java
scala
api
Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序（例如，过滤，映射，更新状态，加入，分组，定义窗口，聚合）。最初从源创建集合（例如，通过从文件，kafka主题或从本地的内存集合中读取）。结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入（分布式）文件或标准输出（例如，命令行终端）。 Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。
JavaEdge
2019-06-18
1.4K
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