Flink教程(11)-RocksDB

最新推荐文章于 2024-09-13 22:24:53 发布
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分类专栏： Flink实战教程 作者专栏合集(限时特价) 文章标签： flink java big data
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本文介绍了RocksDB，一个由Facebook基于LevelDB开发的嵌入式KV存储引擎，用于大数据处理的Flink中的状态后端存储。通过Java驱动展示了RocksDB的基本使用，并详细说明了如何在Flink中配置RocksDB作为状态后端。

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Flink 集成 RocksDB

RocksDB是使用C++编写的嵌入式kv存储引擎，其键值均允许使用二进制流。由Facebook基于levelDB开发， 提供向后兼容的levelDB API。RocksDB使用LSM存储引擎，这也是许多非关系型数据库比如Hbase的核心思想。RocksDB支持多种压缩算法，配置灵活，存储层可以直接使用内存，使用Flash，使用硬盘或者HDFS。

以RocksDB的Java驱动为例，来演示一下RocksDB的使用。

引入pom依赖

<dependency>
    <groupId>org.rocksdb
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RocksDB介绍 RocksDB简介 RocksDB是基于C++语言编写的嵌入式KV存储引擎，它不是一个分布式的DB，而是一个高效、高性能、单点的数据库引擎。它是由Facebook基于Google开源的kv存储LevelDB开发开发。RocksDB使用LSM存储引擎。它针对不同的生产环境进行调优，可以直接使用内存、也可以使用Flash、或者用硬盘或者HDFS。而且支持不同的压缩算法，有一整套的工具用于生产、调试使用。RocksDB是一种嵌入式、KV型、持久化的存储。 使用嵌入式的数据存储原因有很多，
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