原标题：Python一行代码搞定炫酷可视化，你需要了解一下Cufflinks导读：学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly

在后面学习Flink相关知识时，会深入源码探究其实现机制。因此，需要现在本地配置好源码阅读环境。

前言CDC,ChangeDataCapture,变更数据获取的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等。用户可以在如下的场景使用cdc：实时数据同步：比如将Postgresql库中的数据同步到我们的数仓中。数据库的实时物化视图。Postgresql数据库配置Postgresql参数修改#更改wa

Cannotfindfactorywithidentifier"mysql"intheclasspath.2.JsonFactory异常3.NoSuchMethodError异常其他结尾前言接着上一篇Flinkcdc3.0

在运行Flink的时候出现如下问题Exceptioninthread"main"java.lang.IllegalStateException:Nooperatorsdefinedinstreamingtopology.Cannotexecute.atorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment.getS

在Flink的sql-client客户端中执行sql代码时出现如下错误，版本Flink1.13.6[ERROR]CouldnotexecuteSQLstatement.Reason:org.apache.flink.table.api.ValidationException

简介未来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。

目前ApacheZeppelin支持ApacheSpark、ApacheFlink、Python、R、JDBC、

概要通过docker-compose以SessionMode部署flink前置依赖Docker、docker-composeflink客户端docker-compose.ymlversion:"2.2"

本章节将示范三台zookeeper服务端集群搭建步骤。

经验证，ApacheStruts2、ApacheSolr、ApacheDruid、ApacheFlink等众多组件与大型应用均受影响2.影响版本ApacheLog4j2.x<=2.14.13.漏

1、Kubernetes集群规划主机名IP地址说明master192.168.33.201主节点node1192.168.33.202从节点noide2192.168.33.202从节点2、准备环境1、关闭防火墙systemctlstopfirewalldsystemctldisablefirewalld2、关闭selinuxsed-i's/enforcing/disabled/'/etc/sel

引言阿里云实时计算Flink作为一款专业级别的高性能实时大数据处理系统，它在各种业务场景中都发挥了关键的作用。丰富而复杂的上下游系统让它能够支撑实时数仓、实时风控、实时机器学习等多样化的应用场景。

原文翻译如下ApacheFlink是一个能在有界和无界数据流上进行有状态计算的框架和分布式处理引擎。Flink被设计为在所有常见的集群环境中运行，在超大规模中仍能以内存速度执行计算。

一.项目概述1.1模块创建和数据准备  新建一个NetworkFlowAnalysis的package。  将apache服务器的日志文件apache.log复制到资源文件目录src/main/resources下，我们将从这里读取数据。  当然，我们也可以仍然用UserBehavior.csv作为数据源，这时我们分析的就不是每一次对服务器的访问请求了，而是具体的页面浏览（“pv”）操作。1.2基

前言之前讲解FlinkSQL执行流程时留下了代码生成的坑，在百忙之中抽时间补一补。代码生成简介代码生成（codegeneration）是当今各种数据库和数据处理引擎广泛采用的物理执行层技术之一。

flink-conf.yaml配置文件：jobmanager.rpc.address:hadoop1jobmanager.rpc.port:6123jobmanager.heap.size:512mtaskmanager.heap.size

一、前戏1.1下载软件去官网下载软件：https://redis.io/download，笔者使用的是5.0.12，理由就是本人公司使用的也是这个版本。1.2物理机配置本人搭建的是3主3从。使用3台虚拟机，保证主从分配不在一台机器上，避免某台机器挂掉而影响整个集群的运行。物理配置：1.192.168.37.133:63702.192.168.37.133:63803.192.168.37.130:

1、单表to单表一个source，一个sinkenv{#Youcansetflinkconfigurationhere

上周Flink1.12发布了，刚好支撑了这种业务场景，我也将1.12版本部署后做了一个线上需求并上线。对比之前生产环境中实现方案，最新分区直接作为时态表提升了很多开发效率，在这里做一些小的分享。

AI前线导读：\本篇文章主要介绍Flink的关系型API，整个文章主要分为下面几个部分来介绍：\一、什么是Flink关系型API\二、Flink关系型API的各版本演进\三、Flink关系型API执行原理

一、需求背景分析flinksql在维表关联时，会有一个场景：当右表的数据量比较大且有些数据虽然符合join条件，但其实对于下游来说数据可能没用，这样就浪费了flink的计算资源，且拉低了数据处理能力。

前提对以下几篇有了解：1、ApachePaimon介绍2、ApachePaimon基础概念3、ApachePaimon文件布局设计4、知道如何在Flink中使用Paimon创建catalog在Fli

博主历时三年精心创作的《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书现已由知名IT图书品牌电子工业出版社博文视点出版发行，点击《重磅推荐：建大数据平台太难了！给我发个工程原型吧！》了解图书详情，京东购书链接：https://item.jd.com/12677623.html，扫描左侧二维码进入京东手机购书页面。题记根据过去在流上维持状态的编程经验，我们可以深刻地体会到：DynamicTable

Flink流应用程序处理的是以数据对象表示的事件流。所以在Flink内部，我们需要能够处理这些对象。它们需要被序列化和反序列化，以便通过网络传送它们；或者从状态后端、检查点和保存点读取它们。

rabbitMQ的两种重要特性,异步化提高系统抗峰值能力和系统及功能解耦，这两个特点决定了rabbitMQ在我们的系统中占据了重要的地位，所以为了让RabbitMQ高可用，我们今天就来讲解下RabbitMQ的集群环境搭建应用常识一般情况下，一个单机版的rabbitMQ能承受大运1000/s的消息量（跟网络和消息的大小有关，数值存在波动），但是如果是集群环境中，就可以将访问的压力分摊到集群中的其他节

搭一个4个节点，16块硬盘的minio集群。1.先做一些准备工作，新建了4个centos7的虚拟机，各新添加4块硬盘我用的虚拟机软件是VirtualBox，先搭建4个虚拟机，即4个节点，建虚拟机就不讲了用VirtualBox添加硬盘，这几台虚拟机硬盘我都添加过了，我用一个其他node35这个机器介绍硬盘添加添加磁盘这块我也不是特别懂，但是在搭建minio集群的过程中我是这么做的，而且成功了下一步，

下面有些命令由于Kafka版本原因可能会报下面这种错误，请注意：ApacheKafka:bootstrap-serverisnotarecognizedoption2.5.0之前的版本使用broker-list2.5.0之后的版本使用bootstrap-server#Kafka启动服务安装配置好zookeeper，添加好环境变量，打开cmd，输入命令启动服务。zkServer或bin/zkServ

前序：FlinkCDC-Hudi系列文章：FlinkCDC-Hudi:Mysql数据实时入湖全攻略一：初试风云FlinkCDC-Hudi:Mysql数据实时入湖全攻略二：Hudi与Spark整合时所遇异常与解决方案

我们知道，尽管FlinkCDC可以越过Kafka，将关系型数据库中的数据表直接“映射”成数据湖上的一张表（例如Hudi等），但从整体架构上考虑，维护一个Kafka集群作为数据接入的统一管道是非常必要的，

文章目录前言源码解析1.接收schema变更事件2.发起schema变更请求3.schema变更请求具体处理4.广播刷新事件并阻塞5.处理FlushEvent6.修改sink端schema结尾前言上一篇Flinkcdc3.0

2.kafka基础架构3.kafka集群搭建4.kafka命令行操作主题命令行【topic】生产者命令行【producer】消费者命令行【consumer】5.kafka生产者生产者消息发送流程Producer

什么是Flink？为什么要学习Flink？Flink有什么特点，能做什么？本文将为你解答以上问题。

简介我们在实际开发过程中可以使用FlinkSQL的DataGen连接器实现FlinkSQL的批或者流模拟数据生成，DataGen连接器允许按数据生成规则进行读取，但注意:DataGen连接器不支持复杂类型

计算引擎flink组件分组common端口Inport：默认端口outport：默认端口组件属性名称展示名称默认值允许值是否必填描述例子expressionExpression“”无否在流模式下运行时，

下载下载flink安装包Indexof/dist/flink/flink-1.18.1下载flink-cdc安装包ReleaseRelease3.0.0·ververica/flink-cdc-connectors

文章目录架构选型ELKEFLKElasticsearchES集群搭建常用命令Filebeat功能介绍安装步骤Filebeat配置详解filebeat常用命令Logstash功能介绍安装步骤Input插件

零.主要内容一.Flink提交1.Flink怎么提交?Local模式JobManager和TaskManager共用一个JVM,只需要jdk支持，单节点运行，主要用来调试。

语义层基于业务对象视图面向业务端用户提供语义化的业务逻辑表达式，支持业务端用户自助开发业务逻辑，业务端的开发者只关注于业务逻辑本身，不需要考虑后台是何种数据计算处理框架（MR、SPARK、FLINK、SQL

参考资料：ApacheBeam架构原理及应用实践-腾讯云开发者社区-腾讯云(tencent.com)在之前的文章中有介绍过，PiflowX是支持spark和flink计算引擎，其架构图如下所示：在piflow

转自极客时间Redis主从架构redis主从架构搭建，配置从节点步骤：1、复制一份redis.conf文件2、将相关配置修改为如下值：port6380pidfile/var/run/redis_6380.pid#把pid进程号写入pidfile配置的文件logfile"6380.log"dir/usr/local/redis-5.0.3/data/6380#指定数据存放目录#需要注释掉bind#b

Flink中的Slot、Task、Subtask、并行度1.并行度2.Task与线程3.算子链与slot共享资源组4.Taskslots与系统资源5.总结我们在使用Flink时，经常会听到task，slot

`http`模块二.使用flink消费SR实战1.Expect:100-continue问题1.1.

第二阶段：在2021年7月，构建了基于Flink的实时处理平台，

导读本文将介绍理想汽车在FlinkonK8s的数据集成落地实践。

一、概述Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，并且能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布，数据通信及容错机制等功能。

1.FlinkHistoryServer用途HistoryServer可以在Flink作业终止运行（Flink集群关闭）之后，还可以查询已完成作业的统计信息。

----前言mongodb分片一般用得比较少，需要较多的服务器，还有三种的角色一般把mongodb的副本集应用得好就足够用了，可搭建多套mongodb复本集mongodb分片技术mongodb副本集可以解决数据备份、读性能的问题，但由于mongodb副本集是每份数据都一模一样的，无法解决数据量过大问题mongodb分片技术能够把数据分成两份存储，假如shijiange.myuser里面有1亿条数据

本文仅为笔者平日学习记录之用，侵删原文：https://mp.weixin.qq.com/s/dKpYz-YvySAyAEFCq5_dGA前言目前实时任务主要以Flink为主，为了保证实时任务的容错恢复以及停止重启时的状态恢复

1.RocketMQ集群搭建1.1各角色介绍mqGroup.png角色NameServer:Broker的管理者。Broker自己去上报NameServer自己的存在Broker：消息的存储者。