Flink操作Hbase

最新推荐文章于 2024-11-21 07:42:55 发布
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#hbase #flink #java

博客提供了包含HBase、Flink、Java相关内容的GitHub链接地址，这些技术在大数据开发和后端开发领域较为重要。
Flink 读写 HBase 总结
主要分享大数据相关的知识，如Spark、Hudi
12-09 1738
总结 Flink 读写 HBase本文总结了Flink SQL 读写 HBase 的参数配置，解决了在kerberos环境下因 hudi 包 hbase-site.xml 配置冲突引起的异常，学习总结了 Flink SQL 读写 HBase 时加载 HBase 配置的优先级，但是没有详细的分析源码中的逻辑，可能会在后面的文章中补充相关的源码分析~
Flink实战实例（十一）: hbase 读写
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
01-20 1448
声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。 《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 1 工程目录 pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" ...
基于Flink技术的商品实时推荐系统(初版)
Ashiamd的博客
04-05 3022
基于Flink技术的商品实时推荐系统(初版) 之前趁着寒假有时间，学了一下大数据的基础知识，Hadoop、Hbase、Flink、Kafka等。做了一个简单的推荐系统。 1.0 演示视频 基于Flink的实时推荐系统-初版(ps录制的时候卡卡的)     录制视频的时候，开的软件有点多，加上为了方便演示，把一些时间间隔参数调小了，所以CPU一直在运作，比较卡顿。 1.1 关于推荐算法     推荐算法，用到的是Slop
基于flink的电商用户行为数据分析
03-21
该项目是基于于flink的电商用户行为数据分析的flink项目，模块划为为：从项目介绍与代码框架、实时热门商品统计、替换kafka源、实时流量统计、恶意登录检测、恶意登录监控CEP实现、订单支付监控CEP实现
02-01---flink+clickhouse构建亿级电商实时数据平台
qq_28764557的博客
11-22 1380
代码的github地址：https://github.com/FandySww/FlinkAnanlySystem 资料： --- 数据收集的日志结构： 小程序： app的： 搜集我们的浏览日志： 我们把这些结构变成实体，方便我们去处理。 ---1-5--- 代码： fastjson和null的做法： ---1-6--- kafka环境的搭建： ---1-7--- ...
Flink操作HBase
muyingmiao的专栏
02-12 2346
1.通过Flink将数据sink到HBase import org.apache.commons.lang.StringUtils import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment import scala.co...
Flink 三 Hbase
文报的博客
03-29 1548
    现在有这样一个场景，我们需要将hbase做成一个数据流，而不是数据集。根据Flink自带的Flink-Hbase只能帮我们做到数据集，所以这个时候选择了重写Hbase的数据源。 package com.yjp.flink.demo11; import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction; impor...
flink-hbase-2.11-1.10.0-API文档-中文版.zip
04-23
赠送jar包：flink-hbase_2.11-1.10.0.jar； 赠送原API文档：flink-hbase_2.11-1.10.0-javadoc.jar； 赠送源代码：flink-hbase_2.11-1.10.0-sources.jar； 赠送Maven依赖信息文件：flink-hbase_2.11-1.10.0.pom； ...
flink连接hbase的连接池_flink和hbase整合，flinkhbase整合
weixin_39574287的博客
01-17 1224
flink和hbase整合，flinkhbase整合有两种方式第一种，批处理模式整合,即从hbase查询数据并转为DataSet格式首先引入flink整合hbase的jar(版本号请根据实际调整)org.apache.flinkflink-table_2.111.1.42 在resource下添加hbase-site.xml文件hbase.zookeeper.quorumhost1:2181,ho...
Flink连接Hbase
lck_csdn的博客
05-10 2600
这里写自定义目录标题1.添加依赖2.Hbase连接工具类3.执行读取Hbase数据4.错误日志，及解决方式4.1AccessDeniedException4.2NoSuchColumnFamilyException 1.添加依赖 <properties> <flink.version>1.13.6</flink.version> <java.version>1.8</java.version> &lt
Flink 内容分享(七)：Flink 读写 HBase 总结
之乎者也·的博客
12-30 4799
总结 Flink 读写 HBase本文总结了Flink SQL 读写 HBase 的参数配置，解决了在kerberos环境下因 hudi 包 hbase-site.xml 配置冲突引起的异常，学习总结了 Flink SQL 读写 HBase 时加载 HBase 配置的优先级，但是没有详细的分析源码中的逻辑，可能会在后面的文章中补充相关的源码分析~
FlinkSQL实战：HBase的结合应用
02-23
HBase作为Google发表BigTable论文的开源实现版本，是一种分布式列式存储的数据库，构建在HDFS之上的NoSQL数据库，非常适合大规模实时查询，因此HBase在实时计算领域使用非常广泛。可以实时写HBase，也可以利用buckload一把把离线Job生成HFileLoad到HBase表中。而当下FlinkSQL的火热程度不用多说，FlinkSQL也为HBase提供了connector，因此HBase与FlinkSQL的结合非常有必要实践实践。当然，本文假设用户有一定的HBase知识基础，不会详细去介绍HBase的架构和原理，本文着重介绍HBase和Flink在实际场景中的结合使用
Flink批处理将数据写入Hbase
别人笑我太疯癫，我笑他人看不穿。
04-18 1588
Flink写出通过自定义Sink实现 pom如下 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http:/
Flink 整合hbase
apprentices的博客
09-09 4804
Hbase是一个分布式的、面向列的开源数据库，是hadoop项目的子项目，不同于一般的数据库，是一个适合非机构化数据结构存储的数据库，是一个基于列而不是行的模式。在hadoop生态圈的角色是实时、分布式、高维数据的数据存储。一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、 实时读写的分布式数据库。在HBase中上面的表格只是一行数据。 图 hbase数据结构 Row key：决定一行...
Kafka-＞Flink-＞Hbase(纯DDL/DML形式)
微电子学与固体电子学-俞驰
12-26 1505
写入方式 备注(特点等) flink-hbase_2.12 没有支持1.12,更新比较缓慢[7] flink-connector-hbase-base 更新比较快 继承RichSourceFunction（flink streaming） [3][6] 重写TableInputFormat方法（flinkstreaming和flink dataSet） [3][4] 继承RichSinkFunction重写父类方法（flink streamin...
kafka-flink-hbase
我见青山多妩媚，料青山见我应如是
11-26 2337
前言 flink现在是越来越火了，我最近也有在看flink官网，上周五一个朋友叫我写个flink读取kafka，还有读取mysql，本人比较苦逼，没有实验集群，样例是写出来了，能不能成事，你们用自己的集群测试一下 flink-1.6.2 kafka-0.10 Maven pom.xml &amp;lt;!--hadoop--&amp;gt; &amp;lt;dependency&amp;gt; ...
HBase与Flink集成：HBase与Flink集成与流处理
AI天才研究院
01-28 1279
1.背景介绍 HBase与Flink集成是一种非常有用的技术，它可以帮助我们更有效地处理大量数据。在本文中，我们将深入了解HBase与Flink集成的背景、核心概念、算法原理、最佳实践、实际应用场景、工具和资源推荐以及未来发展趋势与挑战。 1. 背景介绍 HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，它基于Google的Bigtable设计。HBase可以存储大量数据，并提供快速的读...
HBase Flink操作
王小工小工历程
11-21 1644
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架，能够高效地处理和分析实时数据流以及批数据。HBase 是一个分布式、面向列的开源数据库，是 Hadoop 项目的子项目，适合非结构化数据结构的存储，并提供实时读写能力。
HBase与Flink集成与实时处理
AI天才研究院
01-21 1475
1.背景介绍 1. 背景介绍 HBase和Flink都是Apache基金会的开源项目，分别属于NoSQL数据库和流处理框架。HBase是基于Hadoop的分布式数据库，专注于实时读写操作，适用于大规模数据存储和查询。Flink是一种流处理框架，可以实时处理大规模数据流，支持实时计算和数据分析。 在现代数据处理中，实时性和高性能是关键要求。为了满足这些需求，HBase和Flink之间的集成和协...
flink，hbase
最新发布
07-13
Apache Flink 与 HBase 的集成主要通过其提供的连接器（connector）实现，这些连接器封装了与 HBase 交互的核心逻辑，并支持不同版本和使用场景的需求。Flink 提供了多个模块来满足不同的使用方式，包括基础连接、特定版本适配以及对 SQL 操作的支持。 在 Flink 与 HBase 集成的项目中，`flink-connector-hbase-base` 是一个基础模块，包含了与 HBase 进行连接和操作的核心功能。此模块定义了通用接口和抽象类，为其他具体实现提供了基础[^1]。对于需要兼容 HBase 2.x 版本的应用程序，则可以使用 `flink-connector-hbase-2.x` 模块，它针对 HBase 2.x 系列进行了优化和适配，确保能够充分利用新版 HBase 提供的功能特性[^1]。 此外，如果希望通过 Flink SQL 来操作 HBase 数据库，那么 `flink-sql-connector-hbase-2.x` 模块就显得尤为重要。该模块不仅简化了从 HBase 中读取数据的过程，还允许用户将处理后的结果写回到 HBase，极大地提升了开发效率和灵活性。 为了帮助开发者更好地理解和应用这些组件，官方文档通常会包含详细的说明和技术指南。例如，在项目的 `docs` 目录下可以找到相关的用户手册和开发指南，它们详细描述了如何配置环境、设置参数以及编写代码来实现 Flink 与 HBase 的集成。 当涉及到实际部署时，Maven 用户可以通过编辑 `pom.xml` 文件添加必要的依赖项来引入上述提到的各种模块。这样做的好处是可以自动下载并管理所有必需的库文件，使得构建过程更加简单快捷。 下面是一个简单的示例，展示如何使用 Flink SQL 创建一个表，并将其映射到 HBase 表： ```sql CREATE TABLE hbase_table ( rowkey STRING PRIMARY KEY, family1 ROW<col1 STRING> ) WITH ( 'connector' = 'hbase-2.x', 'table-name' = 'my_hbase_table', 'zookeeper-quorum' = 'localhost:2181' ); ``` 在这个例子中，首先定义了一个具有主键 `rowkey` 和一列族 `family1` 的表结构。接着，通过指定 `'connector'='hbase-2.x'` 来表明这个表将被连接至 HBase 2.x 版本；同时还需要提供目标 HBase 表名 (`'table-name'`) 以及 Zookeeper 集群地址 (`'zookeeper-quorum'`) 等信息。 测试也是整个开发流程中的重要环节之一。项目中的 `flink-connector-hbase-e2e-tests` 模块专门用于存放端到端测试相关的代码，这有助于验证整个系统的稳定性和可靠性。 最后值得一提的是，除了直接利用现有的连接器外，还可以根据业务需求定制开发新的连接器或扩展已有功能。比如，借助于 `tool` 目录下的辅助工具或脚本，可能更容易完成一些重复性的任务或者复杂配置的生成。 综上所述，Apache Flink 与 HBase 的集成方案既灵活又强大，无论是对于实时数据分析还是大规模数据处理场景都非常适用。通过合理选择合适的连接器模块，并结合适当的编程模型和最佳实践，就能够高效地构建出满足特定业务需求的数据处理流水线。
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