Flink自定义Sink Flink 自定义Sink,把socket数据流数据转换成对象写入到mysql存储. #创建Student类 public class Student { private int id; private String name; private int age; @Override public String toString() { return "Student{" + "id=" + id + ", name='"

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 干的事情,可以做一系列的操作,操作完后就把计算后的数据结果 Sink 到某个地方.(可以是 MySQL.ElasticSear

首先 Sink 的中文释义为: 下沉; 下陷; 沉没; 使下沉; 使沉没; 倒下; 坐下; 所以,对应 Data sink 意思有点把数据存储下来(落库)的意思: Source  数据源  ---- > Compute  计算 -----> sink 落库 如上图,Source 就是数据的来源,中间的 Compute 其实就是 Flink 干的事情,可以做一系列的操作,操作完后就把计算后的数据结果 Sink 到某个地方.(可以是 MySQL.ElasticSearch.Kafka.Cassan

接上篇:Flink FileSink 自定义输出路径——BucketingSink 上篇使用BucketingSink 实现了自定义输出路径,现在来看看 StreamingFileSink( 据说是StreamingFileSink 是社区优化后添加的connector,推荐使用) StreamingFileSink 实现起来会稍微麻烦一点(也是灵活,功能更强大),因为可以自己实现序列化方法(源码里面有实例可以参考-复制) StreamingFileSink 有两个方法可以输出到文件  forR

今天看到有小伙伴在问,就想着自己实现一下. 问题: Flink FileSink根据输入数据指定输出位置,比如讲对应日期的数据输出到对应目录 输入数据: 20190716 输出到路径 20190716 20190717 输出到路径 20190717 20190718 输出到路径 20190718 目前flink 对与输出到文件有两种实现(write 算子不算,只能指定目录):Rolling File Sink 和 Streaming File Sink, Rolling File Sink 的实

Hadoop生态圈-Flume的组件之自定义Sink 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客主要介绍sink相关的API使用两个小案例,想要了解更多关于API的小技巧请参考官网:http://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#client-sdk 一.自定义Sink的步骤 1>.编写自定义sink /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzh

需求与场景 上游某业务数据量特别大,进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多,有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里,历史留下的问题,现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里).这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中,以便下游的多个job去消费自己topic的数据,这样上下游之间的耦合性就降低了,也让下游的job轻松了很多,下游的job只处理属于自己的数据,避免成百上千的job都

需求与场景 上游某业务数据量特别大,进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多,有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里,历史留下的问题,现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里).这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中,以便下游的多个job去消费自己topic的数据,这样上下游之间的耦合性就降低了,也让下游的job轻松了很多,下游的job只处理属于自己的数据,避免成百上千的job都

一.flume简单了解推荐网站(简介包括简单案例部署): http://www.aboutyun.com/thread-8917-1-1.html 二.我的需求是实现从ftp目录下采集数据,目录下文件名称要符合特定正则,要求文件要一行一行读取并解析后写入数据库.且实现断点续传(服务重启后会从上次读的位置继续). flume1.7.0中taildirSource实现的是监控目录下文件并且一行一行的读取,我只需选用这个source就可以实现.但是服务并不能直接部署在数据所在的服务器上,所以涉及到ft

flink-dockerhttps://github.com/melentye/flink-docker https://shekharsingh.com/blog/2016/11/12/apache-flink-rabbimq-streams-processor.html http://www.54tianzhisheng.cn/2019/01/20/Flink-RabbitMQ-sink/https://github.com/tydhot/Kafka-Flink-Rabbitmq-Demoh

http://flume.apache.org/FlumeDeveloperGuide.html#sink 看了 还是比较好上手的,简单翻译一下 sink的作用是从 Channel 提取 Event 然后传给流中的下一个 Flume Agent或者把它们存储在外部的仓库中.在Flume的配置文件中,一个 Sink 和一个唯一的 Channel 关联.有一个 SinkRunner 实例与每一个配好的 Sink 关联,当 Flume 框架调用 SinkRunner 的 start() 方法时,就创建

如何从一个已经存在的Flume source消费数据 1.下载flume wget http://www.apache.org/dist/flume/stable/apache-flume-1.5.2-bin.tar.gz 2.创建一个自己的ConsoleSink.java import org.apache.flume.*; import org.apache.flume.conf.Configurable; import org.apache.flume.sink.AbstractSink;

import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import org.apache.flume.Channel; import org.apache.flume.Context; import org.apache.flume.Event; import org.apache.flume.EventDeli

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

1. 解析参数工具类(ParameterTool) 该类提供了从不同数据源读取和解析程序参数的简单实用方法,其解析args时,只能支持单只参数. 用来解析main方法传入参数的工具类 public class ParseArgsKit { public static void main(String[] args) { ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args); String host = parameters.getRequ

前言 前篇文章 <从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 介绍了 Flink Data Sink,也介绍了 Flink 自带的 Sink,那么如何自定义自己的 Sink 呢?这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去. 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了

前言 前篇文章 <从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 介绍了 Flink Data Sink,也介绍了 Flink 自带的 Sink,那么如何自定义自己的 Sink 呢?这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去. 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 Flink官方提供的sink服务可能满足不了我们的需要,此时可以开发自定义的sink,文本就来一起实战: 全系列链接 <Flink的sink实战之一:初探> <Flink的sink实战之二:kafka> <Flink的sink实战之三:cassandra3>

前言 在 <从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 文章中,我给大家介绍了 Flink Data Source 以及简短的介绍了一下自定义 Data Source,这篇文章更详细的介绍下,并写一个 demo 出来让大家理解. Flink Kafka source 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了,都启动了!

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 关于sink 下图来自Flink官方,红框中就是sink,可见实时数据从Source处开始,在Transformation阶段完成业务逻辑后在sink结束,因此sink可以用来处理计算结果,例如控制台输出或者保存数据库: 关于<Flink的sink实战>系列文章 本文是<Flink的s