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flink + Kafka + JSON

Flink是一个开源的流处理框架,它提供了高吞吐量、低延迟的数据处理能力。它可以处理实时数据流和批处理数据,并且具有容错性和可伸缩性。Flink支持事件时间和处理时间的处理模式,可以进行窗口计算、状态管理、流与流之间的连接等操作。

Kafka是一个分布式流处理平台,它可以处理高容量的实时数据流。Kafka使用发布-订阅模式,将数据以消息的形式进行传输和存储,并且具有高吞吐量、持久性、可扩展性等特点。Kafka适用于构建实时流处理应用、日志收集、事件驱动架构等场景。

JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,它以易于阅读和编写的文本格式表示结构化数据。JSON常用于前后端数据交互、配置文件、API接口等场景。JSON具有易于解析和生成、占用空间小、可读性好等优势。

将Flink与Kafka和JSON结合使用,可以构建强大的实时数据处理系统。Flink可以从Kafka中读取JSON格式的数据流,并进行实时的数据处理和分析。这种组合适用于需要实时处理大量数据的场景,如实时监控、实时报警、实时分析等。

腾讯云提供了一系列与Flink、Kafka和JSON相关的产品和服务:

  1. 腾讯云流计算Oceanus:腾讯云的流计算平台,支持Flink等多种计算引擎,提供高性能、低成本的流计算服务。了解更多:腾讯云流计算Oceanus
  2. 腾讯云消息队列CKafka:腾讯云的消息队列服务,基于Kafka技术,提供高可靠性、高吞吐量的消息传递服务。了解更多:腾讯云消息队列CKafka
  3. 腾讯云云数据库CynosDB for Apache Kafka:腾讯云的云原生Kafka数据库服务,提供高可靠性、高性能的Kafka集群。了解更多:腾讯云云数据库CynosDB for Apache Kafka
  4. 腾讯云云函数SCF:腾讯云的无服务器计算服务,可以用于处理Flink和Kafka的数据流,实现实时的数据处理和分析。了解更多:腾讯云云函数SCF

通过以上腾讯云的产品和服务,您可以构建稳定、高效的Flink + Kafka + JSON的实时数据处理系统,并满足各种应用场景的需求。

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Flink从Kafka到Kafka

Flink出来已经好几年了,现在release版本已经发布到1.10.0(截止2020-05-05),统一了批处理和流处理,很多大公司也都用到生实际务中,跑得也很high。这些大家都知道,但是当我开始考虑怎么在工作中落地flink的时候,我不知道怎么入手。公司比较小,目前没有实时计算,但是etl任务跑得比较慢,效率上有些跟不上。我的思路是想先试着用Flink来处理一些离线任务,看看能不能提升效率,同时为落地实时计算做准备。全网找了半天资料,文章倒是很多,包括一些付费资源,大部分的实例代码都跑不通,真的是跑不通。当然有部分原因是因为我对flink了解太少,但是完整的跑通除了word count之外的代码不应该是一件比较麻烦的事。

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Flink CDC 新一代数据集成框架

主要讲解了技术原理,入门与生产实践,主要功能:全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件,主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中,Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎,其SQL API又提供了强大的流式计算能力,因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如,Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步,将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成,将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图,通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合,并将物化结果写入到数据湖仓中。

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