flink采集rocketmq写入hbase_java版

最新推荐文章于 2025-10-26 10:40:16 发布
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本文介绍了如何基于状态实现消息去重，详细探讨了RocketMQ的消息处理机制，并展示了如何利用HBase的RichSource及Format方式进行数据存储。通过结合这两者，实现了高效的消息处理和存储解决方案。
详见

https://github.com/gin-soul/gin

  1. 消息去重基于状态实现(含bitmap方式)
  2. rocketmq基于官网(https://github.com/apache/rocketmq-externals/tree/master/rocketmq-flink)
  3. hbase使用RichSource及Format方式
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HBase与消息队列：异步数据处理架构
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
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在分布式系统设计中，异步数据处理是解决高并发场景下系统耦合度过高、吞吐量瓶颈的关键技术。HBase作为分布式列式存储系统，擅长处理海量结构化数据的随机读写，而消息队列（MQ）则提供了生产者-消费者解耦、流量削峰填谷等核心能力。剖析HBase与消息队列的技术特性及协同架构原理建立异步处理系统的性能优化数学模型提供完整的工程实现案例与最佳实践探讨典型应用场景及未来技术趋势核心概念解析：明确HBase与消息队列的技术本质及协同逻辑原理与模型：建立异步处理的算法模型与数学分析框架。
Flink与Tablestore集成：阿里云NoSQL实时处理
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在数字经济时代，实时数据处理已成为企业竞争的核心能力。想象一下，当用户在电商平台下单的瞬间，系统不仅需要立即确认库存，还要实时更新推荐系统、触发物流调度并分析用户行为——这一切都需要在毫秒级完成。Apache Flink与阿里云Tablestore的集成，正是这场实时数据交响乐的指挥与舞台。本文将带领读者深入探索这一强大组合的技术内幕：从基础概念解析到复杂架构设计，从代码实现到性能调优，全方位呈现如何构建高吞吐、低延迟、强一致的实时数据处理系统。
小白进阶高手：使用Flink开发实时数仓的经验与技巧（理论结合超多实例）
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2018年云栖大会 开发者 Flink RocketMQ HBase Streaming Systems Dubbo Service Mesh
11-14
该文档主要是2018年阿里云栖大会 开发者的资料集合；内涵各技术大牛的演讲文档，主要讲述了阿里在云计算和大数据等相关方面的最新应用和研究成果；主要包括Flink，RocketMQ，HBase，Streaming Systems，Dubbo ，Service Mesh，PouchContainer,Kubernetes;让我们技术人员感受技术发展成果，能够使我们了解未来技术发展方向和使用相关技术
【Flink-Kafka-To-RocketMQ】使用 Flink 自定义 Sink 消费 Kafka 数据写入 RocketMQ
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这里的 maven 依赖比较冗余，推荐大家都加上，后面陆续优化。 2）代码实现 注意：1、此程序中所有的相关配置都是通过 Mysql 读取的（生产环境中没有直接写死的，都是通过配置文件动态配置），大家实际测试过程中可以将相关配置信息写死。2、此程序中 Kafka 涉及到了 Kerberos 认证操作，大家的操作环境中没有的话可以去掉。 2.2.conf 2.2.1.ConfigTools 读取 Mysql 中的配置 2.3.utils 2.3.1.DBConn Mysql 连接工具类 2.3.2.Commo
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Public可以看到，自定义的Source，只需要实现SourceFunction。创建FlinkRocketMQConsumer，实现SourceFunction，重写run()和cancel()方法@Override@Override这样，在FlinkRocketMQConsumer类加载的时候，就会初始化一个consumer。另外，还需要对consumer进行初始化，需要知道nameSrvAddr和topic，所以添加一个构造方法，对consumer进行初始化。
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