实时计算 Flink版

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11月前
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docker环境安装kafka/Flink/clickhouse镜像
通过上述步骤和示例,您可以系统地了解如何使用Docker Compose安装和配置Kafka、Flink和ClickHouse,并进行基本的验证操作。希望这些内容对您的学习和工作有所帮助。
鹰角基于 Flink + Paimon + Trino 构建湖仓一体化平台实践项目
本文整理自鹰角网络大数据开发工程师朱正军在Flink Forward Asia 2024上的分享,主要涵盖四个方面:鹰角数据平台架构、数据湖选型、湖仓一体建设及未来展望。文章详细介绍了鹰角如何构建基于Paimon的数据湖,解决了Hudi入湖的痛点,并通过Trino引擎和Ranger权限管理实现高效的数据查询与管控。此外,还探讨了湖仓一体平台的落地效果及未来技术发展方向,包括Trino与Paimon的集成增强、StarRocks的应用以及Paimon全面替换Hive的计划。
最火热的分布式流式处理引擎-Flink入门介绍
Flink是目前流行的分布式流式处理引擎,是Apache的顶级项目。Flink支持高吞吐、低延迟、高性能、Exactly-Once语义等特性,同时其基于"批是特殊的流"的理念,既实现了流式处理计算,又实现了批处理计算,达到了真正意义上的批流统一。
搭建Flink集群、集群HA高可用以及配置历史服务器
本文介绍了如何搭建一个Flink集群、Flink集群HA高可用,并配置历史服务器以记录Job任务执行的详细信息和状态。
构建 Streaming Lakehouse:使用 Paimon 和 Hudi 的性能对比
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式,有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能,是构建数据湖的常用组件。本文将在阿里云EMR 上,针对数据实时入湖场景,对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对,然后分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
Flink SQL 问题之用代码执行报错如何解决
Flink SQL报错通常指在使用Apache Flink的SQL接口执行数据处理任务时遇到的问题;本合集将收集常见的Flink SQL报错情况及其解决方法,帮助用户迅速恢复数据处理流程。
资料合集|Flink Forward Asia 2024 上海站
Apache Flink 年度技术盛会聚焦“回顾过去,展望未来”,涵盖流式湖仓、流批一体、Data+AI 等八大核心议题,近百家厂商参与,深入探讨前沿技术发展。小松鼠为大家整理了 FFA 2024 演讲 PPT ,可在线阅读和下载。
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