59、Flink CEP - Flink的复杂事件处理介绍及示例（4）- 延迟数据处理和三个实际应用示例
一、Flink 专栏Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink 部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。
从kafka读取数据并入库(mysql)
从kafka消费信息，并入库
Kafka 入门笔记
kafka 入门笔记
【Kafka】 分区和副本 Partition 详解
Kafka分区和副本 Partition 详解
ClickHouse与Kafka的整合
1.背景介绍1. 背景介绍ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，主要用于日志分析和实时数据处理。Kafka 是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据流管道和流处理应用程序。在现代数据处理系统中，ClickHouse 和 Kafka 是常见的组件，它们之间的整合可以实现更高效的数据处理和分析
【Flink】FlinkSQL实现数据从Kafka到MySQL
未来Flink通用化，代码可能就会转换为sql进行执行，大数据开发工程师研发Flink会基于各个公司的大数据平台或者通用的大数据平台，去提交FlinkSQL实现任务，学习Flinksql势在必行。 本博客在sql-client中模拟大数据平台的sql编辑器执行FlinkSQL,使用Flink实现
集成Kafka：HBase与Kafka的集成和应用
1.背景介绍在大数据时代，数据处理和分析的需求日益增长。为了更高效地处理和分析大量数据，许多企业和组织采用了分布式系统。HBase和Kafka是两个非常重要的分布式系统，它们在数据存储和流处理方面具有很高的性能和可扩展性。为了更好地利用这两个系统的优势，需要将它们集成在一起。本文将详细介绍HBase
32个Java面试必考点-09(上)消息队列Kafka架构与原理
1.Kafka 的架构与消息交互流程；2.数据库事务的 4 大特性和分类；3.MySQL 相关的内容，比如索引、MySQL 调优等。
阿里技术官亲笔：Kafka限量笔记，一本书掌握Kafka的精髓
我们常常仰望那些大厂的大神们，但要知道，他们也不过是平凡的人，只是比菜鸟程序员多付出了几分心思。如果你不努力，差距只会越拉越大。作为程序员，充实自己的知识和技能是至关重要的。在我看来，付出的努力和回报是成正比的。学习Kafka并不难，这份Kafka限量笔记的内容将会对你的学习大有裨益。如果你想要这份
【shell-10】shell实现的各种kafka脚本
因为经常要用kafka环境参与测试，所以写了不少脚本。在很多时候可以大大提高测试的效率。topic数据传输【file数据录入到topic,topic数据下载到本地文件】此文件是个额外的日志文件主要用于打印日志，该文件会被下面的shell文件引用。topic信息查看【topic列表，topic gro
59、Flink CEP - Flink的复杂事件处理介绍及示例（3）- 模式选取及超时处理
Flink 系列文章一、Flink 专栏Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink 部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用
Sqoop与Kafka的集成：实时数据导入
SqoopSqoop是一个开源工具，用于在Hadoop生态系统中传输数据和关系型数据库之间进行数据导入和导出。它使数据工程师能够轻松将结构化数据从关系型数据库导入到Hadoop集群中，以供进一步的数据处理和分析。Kafka是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据流应用程序和数据管道。Kafka提供了
37、Flink 的CDC 格式：debezium部署以及mysql示例（1）-debezium的部署与示例
Debezium是一个 CDC（Changelog Data Capture，变更数据捕获）的工具，可以把来自 MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。Debezium 为变更日志提供了统一的格式
springboot、spring-kafka、kafka-client的版本对应关系
在使用springboot集成kafka的时候需要注意springboot版本、引用的依赖spring-kafka版本和kafka中间件版本的对应关系，否则可能会因为版本不兼容导致出现错误。
Flink Upsert Kafka SQL Connector 介绍
Flink Upsert Kafka SQL Connector 介绍
Kafka——管理Kafka(命令行工具)详解
有时候，我们需要知道提交的消费者群组偏移量是多少，比如某个特定的群组是否在提交 偏移量，或者偏移量提交的频度。也就是说，如果集群里有 5 个 broker，生产者的配额是 10MB/s，那么它可以以 10MB/s 的速率在单个 broker 上生成 数据，总共的速率可以达到 50MB/s。根 据分区
Flink与Kafka集成：实时数据流处理
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink 是一个流处理框架，用于处理大规模、实时的数据流。它支持流式计算和批处理，可以处理各种数据源和数据接收器，如 Kafka、HDFS、TCP 流等。Kafka 是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据流管道和流处理应用。Flink 与 Kafka 的集
Kafka(一)
Kafka传统定义：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。Kafka最 新定义 ： Kafka是 一个开源的 分 布式事件流平台 （Event Streaming Platform），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、
Kafka 生产调优
100 万日活，每人每天 100 条日志，每天总共的日志条数是 100 万 * 100 条 = 1 亿条。1 亿 / 24 小时 / 60 分 / 60 秒 = 1150 条/每秒钟。每条日志大小：0.5k ~ 2k（约1k）。1150 条/每秒钟 * 1k ≈ 1m/s。高峰期每秒钟：1150 条
从kafka如何保证数据一致性看通常数据一致性设计
在数据库系统中有个概念叫事务，事务的作用是为了保证数据的一致性，意思是要么数据成功，要么数据失败，不存在数据操作了一半的情况，这就是数据的一致性。在很多系统或者组件中，很多场景都需要保证数据的一致性，有的是高度的一致性。特别是在交易系统等这样场景。有些组件的数据不一定需要高度保证数据的一致性，比如日
