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基于Flink+ClickHouse构建亿级电商实时数据分析平台(PC
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84、flink ClickHouseSink代码完善
youfanedu
2023-01-13 03:17:33
课时名称
课时知识点
84、flink ClickHouseSink代码完善
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CEP兵书
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CEP兵书全面系统的介绍
Flink
CEP相关知识点以及相关
代码
讲解。分别讲解了:
Flink
CEP与流式处理的区别、原理、api讲解、
Flink
CEP各种模式、跳过策略、模式匹配、水位线的讲解等内容。以及在
代码
例子中,给大家提供了
代码
实现及
代码
讲解。
Flink
ClickHouseSink
:高效写入ClickHouse的大数据
在大数据场景中,将
Flink
与ClickHouse结合使用可以实现高效的数据处理和存储。本文将介绍如何使用
Flink
的
ClickHouseSink
将数据有效地写入ClickHouse,并提供相应的源
代码
示例。本文介绍了如何使用
Flink
的
ClickHouseSink
将大数据有效地写入ClickHouse数据库。这样,我们就完成了使用
Flink
的
ClickHouseSink
将数据写入ClickHouse的配置和
代码
。首先,确保已经安装了
Flink
和ClickHouse,并且已经配置好了它们的环境。
阿里SLS ->
Flink
->
ClickHouseSink
写入动态列
1.ClickHouseUtil 1.需求 需求:通过
flink
解析SLS中的JSON数据并以动态列的形式存入clickhouse中,方便事件的在线检索,开发一个
Flink
的
clickhouseSink
。其中实现动态列最关键的就是根据解析出来的字段完成对sql的拼接。 2.
代码
1.ClickHouseUtil import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; pub
Flink
-
clickhousesink
1需求 需求:准备将一些明细数据存入clickhouse中,方便事件的在线检索。开发一个
Flink
的
clickhouseSink
;
flink
版本 1.10 ,
flink
版本1.12 两个版本 ClickHouse的java api也是基于jdbc的接口来做的。所以按照 JDBCSinkFunction 继承RichSinkFunction来实现。并且还需要创建一个JDBCOutputFormat来用于真正的输出数据到clickhouse 2.
代码
JdbcSinkFunction
代码
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大数据集群资源监控项目实战
本课程为
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大数据项目实战教程,以
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项目实现为主线,重点讲解
Flink
项目相关的核心技术,包含
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流式计算、InfluxDB时序数据库和Grafana数据可视化等。本课程理论与实战相结合,最终全流程实现对YARN集群资源的画像。学完本课程,零基础的学员能快速上手
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进行项目开发,有大数据基础的学员也能快速掌握
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核心技术并积累
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实际项目经验。 课程特色1.课程紧抓
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核心技术,以项目实战为导向,快速掌握
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实时计算框架。2.课程从原理、依赖引入、
代码
开发、文件配置、项目启动与测试等进行完整流程讲解,不会跳讲和断讲。3.课程中无论案例
代码
开发还是项目业务
代码
开发,每一行
代码
都会边实现边讲解。4.课程中目前使用
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1.13.5最新稳定版本 课程技术栈1.
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1.13.52.InfluxDB3.Grafana4.Hadoop5.Kafka 课程目标你将对
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流式处理技术有重点深入的理解,帮助同学们快速积累
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实战项目经验。
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