84、flink ClickHouseSink代码完善

youfanedu 2023-01-13 03:17:33

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ClickHouse 与 Flink 集成：实时大数据处理的完美组合
为什么需要Flink+ClickHouse？——实时业务（如电商推荐、金融风控）需要"处理快"且"查询快"的解决方案。如何实现两者的集成？——从概念到代码，一步步演示流处理到OLAP存储的完整流程。范围覆盖：核心概念解释、集成架构、代码实战、应用场景及未来趋势。故事引入：用电商实时销售场景引出问题；核心概念：用"快递流水线"类比Flink，"智能仓库"类比ClickHouse；集成架构：用流程图展示数据从产生到查询的全链路；
大厂高频Flink面经汇总及参考答案（从上千份面经精选的52道Flink面试题）
Flink 的状态后端是负责管理应用程序状态存储、持久化和访问的组件，它决定了状态数据在内存和磁盘中的存储方式、Checkpoint 时的持久化路径以及状态的序列化方式。状态是 Flink 中算子在处理数据过程中积累的中间结果（如窗口聚合的计数、连接操作的缓存等），状态后端通过高效的存储和访问机制保证这些数据的可靠性和处理性能。通常使用的状态后端有三种：MemoryStateBackend、FsStateBackend（文件系统状态后端）和 RocksDBStateBackend。
基于Flink的实时数据血缘采集与分析方法
随着企业数据规模的指数级增长（据IDC预测，2025年全球数据量将达175ZB），数据的跨系统流动（如从OLTP到数据湖，再到数据仓库）变得日益复杂。传统离线血缘分析（如基于Hive元数据的事后解析）已无法满足实时数据治理需求：当数据质量问题发生时，需秒级定位污染源头；当数据接口变更时，需快速评估下游影响范围。本文聚焦实时数据血缘基于Flink流处理框架的元数据实时采集技术；血缘关系的数学建模与存储；面向数据治理的场景化分析应用；工程实践中的性能优化与挑战。
【MySQL 教程】达达集团实时计算任务SQL化实践
作者简介：马阳阳 达达集团数据平台高级开发工程师，负责达达集团计算引擎相关的维护和开发工作 本文主要介绍了达达集团使用基于开源的Flink Stream SQL开发的Dada Flink SQL进行实时计算任务SQL化过程中的实践经验 01 背景 时间回到2018年，在数据平台和数据团队的共同努力下，我们已经有了完整的离线计算流程，完善的离线数仓模型，也上线了很多的数据产品和大量的数据报表。随着业...
jquery导入数据_亿级电商实时数据分析平台构建实战
基于Flink+ClickHouse构建亿级电商实时数据分析平台(PC、移动、小程序)引用网络文章开启本课程的开篇：在大数据分析领域中，传统的大数据分析需要不同框架和技术组合才能达到最终的效果，在人力成本，技术能力和硬件成本上以及维护成本让大数据分析变得成为昂贵的事情。让很多中小型企业非常苦恼，不得不被迫租赁第三方大型公司的数据分析服务。ClickHouse开源的出现让许多想做大数据...
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