实时计算 Flink版产品使用合集之想要解决RangeMap在处理重叠范围时的裁开问题如何解决

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

问题一:Flink这个有相关文档可以参考吗?


Flink这个有相关文档可以参考吗?


参考回答:

当涉及到将数据从Flink写入RabbitMQ时,可以使用Flink的RabbitMQ连接器。这个连接器依赖于“RabbitMQ AMQP Java Client”,并根据三种协议进行分发:Mozilla Public License 1.1(“MPL”)、GNU General Public License version 2(“GPL”)和Apache License version 2(“ASL”)。需要注意的是,Flink并没有复用“RabbitMQ AMQP Java Client”的代码,也没有将该客户端的代码合并到自己的项目中 。

关于Flink的相关文档,您可以查阅官方文档以获取详细信息和支持。同时,如果您想使用Flink SQL模式来操作数据,也可以通过官方文档了解如何配置和使用Flink SQL来处理不同的数据源和目标,包括Kafka和RabbitMQ等。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570364


问题二:Flink这个目前有什么已知的替代集合吗?


目前RangeMap有重叠区域的话会裁开,我想的是重叠不影响比如第二次获取5的时候,因为符号两个规则,我想同时获取aaa 和 bbb Flink这个目前有什么已知的替代集合吗?


参考回答:

如果你想要解决RangeMap在处理重叠范围时的裁开问题,那么你可能需要寻找一个可以处理重叠范围的存储结构,例如TreeMap。

其次,如果你想要了解Flink的替代集,那么你可能需要考虑其他的流处理框架,例如Apache Storm、Apache Samza、Apache Beam等。这些框架都有各自的优点和特点,你可以根据你的需求来选择最适合你的框架。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570362


问题三:要求是每来一条输出一次结果,计算一个数值按照group id,Flink有啥办法处理嘛?


要求是每来一条输出一次结果,计算一个数值按照group id,现在发现我一次发多条数据的时候,可能会触发一起计算,不是一条条的,Flink有啥办法处理嘛?


参考回答:

试试日志滚动,

https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/115773446?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522169928010916800192258010%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=169928010916800192258010&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-4-115773446-null-null.nonecase&utm_term=flink%20%E6%97%A5%E5%BF%97%20&spm=1018.2226.3001.4450 


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问题四:Flink这个画图工具是什么吗?在边录屏边使用的


Flink这个画图工具是什么吗?在边录屏边使用的


参考回答:

snipaste。


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问题五:flink tidbcdc的datastream反序列化应该怎么定义?


flink tidbcdc的datastream反序列化应该怎么定义?


参考回答:

在Flink TiDB CDC中,您可以使用Flink的DataStream API来进行反序列化。具体的反序列化定义取决于您使用的TiDB CDC数据格式。

一般来说,TiDB CDC会将每个更改记录表示为一个JSON对象,其中包含与该更改记录相关的所有信息,包括表名、主键值、旧值、新值等。因此,您需要根据实际的数据格式来定义反序列化的逻辑。

例如,如果您使用的TiDB CDC数据格式是JsonRowFormat,那么您可以通过继承org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction并重写invoke()方法来实现反序列化逻辑。在这个方法中,您可以使用Jackson库或者其他JSON解析库来解析接收到的字符串,并将其转换为您想要的数据结构。

另外,您还可以使用map()flatMap()方法来实现反序列化逻辑。在这两个方法中,您可以直接访问到每一条更改记录,并将其转换为您想要的数据结构。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/570358

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