业务背景:由于需要将ngix日志过滤出来的1亿+条用户行为记录存入Hbase数据库,以此根据一定的条件来提供近实时查询,比如根据用户id及一定的时间段等条件来过滤符合要求的若干行为记录,满足这一场景的技术包括:Solr,Elasticsearch,hbase等,在此选用了Hbase来实践. step 1 : 直接hbase建表,然后读取记录文件逐条写入Hbase.由于hbase实际的写入速度远远小于我的提交速度,在写入了1700条记录后,hbase出现了宕机,提交后无响应.查看hbase日志,出…

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…

前言 之前文章 <从0到1学习Flink>-- Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中,里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector(FlinkKafkaConsumer).存入到 ES 只是其中一种情况,那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据,是不是又要我们继续写个 sink 的插件呢?确实,所以 Flink 里面就默认支持了不少 sink,比如…

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是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafk…

作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程.本文将向您详细介绍如何获取 PostgreSQL 表数据,并使用字符串函数进行转换,最后将数据输出到 ClickHouse 中. 操作视频 前置准备 创…

从mysql数据库通过java程序导入单表1300w到mongodb,花了大概50分钟,前1000w条数据中每100w条大概要3分钟,之后的300多w条就差不多每100w条要5到6分钟,之后再从其他的mysql表里面导入数据就会越来越慢,请问可以从那些方面可以优化mongodb的写入操作?这是我记录的花费时间 可以确定的是如果只在mysql里面遍历读取这1300w条数据,花费时间是10分钟左右. 可以生成好文档数据,然后用mongoimport  导入, 速度超快! 加大内存,mongodb 的…

方式一 通过JDBCOutputFormat 在flink中没有现成的用来写入MySQL的sink,但是flink提供了一个类,JDBCOutputFormat,通过这个类,如果你提供了jdbc的driver,则可以当做sink使用. JDBCOutputFormat其实是flink的batch api,但也可以用来作为stream的api使用,社区也推荐通过这种方式来进行. JDBCOutputFormat用起来很简单,只需要一个prepared statement,driver和databa…

如何提高 Flink 任务性能 一.Operator Chain 为了更高效地分布式执行,Flink 会尽可能地将 operator 的 subtask 链接(chain)在一起形成 task,每个 task 在一个线程中执行.将 operators 链接成 task 是非常有效的优化:它能减少线程之间的切换,减少消息的序列化/反序列化,减少数据在缓冲区的交换,减少了延迟的同时提高整体的吞吐量. Flink 会在生成 JobGraph 阶段,将代码中可以优化的算子优化成一个算子链(Operato…

更多技术交流.求职机会.试用福利,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 相信大家都对大名鼎鼎的ClickHouse有一定的了解了,它强大的数据分析性能让人印象深刻.但在字节大量生产使用中,发现了ClickHouse依然存在了一定的限制.例如: 缺少完整的upsert和delete操作 多表关联查询能力弱 集群规模较大时可用性下降(对字节尤其如此) 没有资源隔离能力 因此,我们决定将ClickHouse能力进行全方位加强,打造一款更强大的数据分析平台.本篇将详细介绍我们是如…

起因:使用flink的时候难免和redis打交道,相信大家都使用过flink-connector-redis来处理,但是当我想要使用RedisSink写入集群时,发现居然不支持使用密码,于是有了这篇笔记. 事情的经过是这样的,我准备用Flink往Redis写入数据,我照常引入flink-connector-redis包 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-con…