HBase Flink操作

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。以下是关于 Flink 对 HBase 的操作原理以及流处理和批处理的示例：

Flink 对 HBase 的操作原理

Flink 通过其丰富的 connectors 生态系统，可以方便地与 HBase 进行集成。操作原理主要基于以下几点：

  1. 连接器（Connector）：Flink 提供了对 HBase 的连接器，允许 Flink 任务直接读写 HBase 表。这些连接器通常封装了 HBase 客户端的复杂性，使得 Flink 任务可以像操作普通数据源一样操作 HBase。
  2. 数据流模型：Flink 使用数据流模型来处理数据。在读取 HBase 数据时，Flink 会将数据从 HBase 表中拉取到 Flink 任务中，并转换为 Flink 的数据流。在写入 HBase 数据时，Flink 会将处理后的数据流写回到 HBase 表中。
  3. 并行处理：Flink 支持并行处理，可以处理大量的并发请求。当 Flink 任务与 HBase 进行交互时，可以利用 HBase 的分布式架构和并行处理能力，提高数据处理的吞吐量。

Flink可以通过其强大的数据处理能力，与HBase这样的分布式数据库进行交互。在Flink中，可以通过配置和编写相应的代码，实现对HBase的读写操作。

  1. 写操作：
    • 在Flink中，可以通过创建多个HTable客户端用于写操作，以提高写数据的吞吐量。
    • 可以通过设置HTable客户端的写缓存大小和自动刷新（AutoFlush）参数，来优化写性能。例如，关闭自动刷新可以批量写入数据到HBase，而不是每有一条数据就执行一次更新。
    • 可以通过调用HTable的put方法，将一个指定的row key记录写入HBase，或者通过调用put(List)方法批量写入多行记录。
  2. 读操作：
    • Flink可以从HBase中读取数据，通常是通过配置相应的Source连接器来实现的。
    • 读取的数据可以在Flink的流处理或批处理任务中进行进一步的处理和分析。

流处理示例

以下是一个简单的 Flink 流处理示例，演示如何从 Kafka 读取数据流，经过处理后写入 HBase：

// 引入必要的依赖和包
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.connector.hbase.FlinkHBaseOutputFormat;
import org.apache.flink.connector.hbase.HBaseConfigurationUtil;
import org.apache.flink.connector.hbase.HBaseConnectionOptions;
import org.apache.flink.connector.hbase.table.HBaseTableSchema;
import org.apache.flink.types.Row;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;// 配置 Kafka 消费者
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "flink-consumer-group");
FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>("your-kafka-topic", new SimpleStringSchema(), properties);// 创建 Flink 执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 添加 Kafka 消费者到数据流
DataStream<String> stream = env.addSource(kafkaConsumer);// 对数据流进行处理（例如，解析 JSON 或进行字符串处理）
DataStream<Row> processedStream = stream.map(data -> {// 假设数据是一个 JSON 字符串，这里进行简单的解析// 实际上应该使用 JSON 解析库来解析String[] parts = data.split(",");return Row.of(parts[0], parts[1], parts[2]); // 假设有三个字段
});// 配置 HBase 连接和表信息
Configuration hbaseConf = HBaseConfiguration.create();
hbaseConf.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost");
hbaseConf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");HBaseConnectionOptions.HBaseConnectionOptionsBuilder connectionOptionsBuilder = new HBaseConnectionOptions.HBaseConnectionOptionsBuilder().withHBaseConfiguration(hbaseConf);HBaseTableSchema hbaseTableSchema = new HBaseTableSchema() {@Overridepublic String tableName() {return "your-hbase-table";}@Overridepublic String rowKeyField() {return "field0"; // 假设第一个字段是 row key}@Overridepublic TypeInformation<?>[] getFieldTypes() {// 返回字段的类型信息，这里应该是 Row 类型中的字段类型return new TypeInformation<?>[]{Types.STRING, Types.STRING, Types.STRING};}@Overridepublic TypeInformation<Row> getRowTypeInfo() {return Types.ROW(Types.STRING, Types.STRING, Types.STRING);}@Overridepublic void addFamilyField(String familyName, String... columnNames) {// 添加列族和列名信息this.addFamilyField("cf", "field1", "field2");}
};// 将处理后的数据流写入 HBase
processedStream.addSink(new FlinkHBaseOutputFormat<>(connectionOptionsBuilder.build(), hbaseTableSchema) {@Overrideprotected void writeRecord(Row row, Context context) throws IOException {Put put = new Put(Bytes.toBytes(row.getField(0).toString())); // 设置 row keyput.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("field1"), Bytes.toBytes(row.getField(1).toString()));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("field2"), Bytes.toBytes(row.getField(2).toString()));getBufferedMutator().mutate(put);}
});// 执行 Flink 任务
env.execute("Flink Kafka to HBase Stream Processing");

批处理示例

以下是一个简单的 Flink 批处理示例，演示如何从文件系统读取数据，经过处理后写入 HBase：

// 引入必要的依赖和包
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.connector.hbase.HBaseInputFormat;
import org.apache.flink.connector.hbase.HBaseOutputFormat;
import org.apache.flink.connector.hbase.table.HBaseTableSchema;
import org.apache.flink.types.Row;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;// 创建 Flink 执行环境
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 配置 HBase 连接和表信息
Configuration hbaseConf = HBaseConfiguration.create();
hbaseConf.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost");
hbaseConf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");// 从文件系统读取数据（例如 CSV 文件）
DataSet<String> text = env.readTextFile("path/to/your/input.csv");// 对数据进行处理（例如，解析 CSV 并转换为 Row 类型）
DataSet<Row> rows = text.map(new MapFunction<String, Row>() {@Overridepublic Row map(String value) throws Exception {String[] fields = value.split(",");return Row.of(fields[0], fields[1], fields[2]); // 假设有三个字段}
});// 配置 HBase 表的 schema
HBaseTableSchema hbaseTableSchema = new HBaseTableSchema() {@Overridepublic String tableName() {return "your-hbase-table";}@Overridepublic String rowKeyField() {return "field0"; // 假设第一个字段是 row key}@Overridepublic TypeInformation<?>[] getFieldTypes() {return new TypeInformation<?>[]{Types.STRING, Types.STRING, Types.STRING};}@Overridepublic TypeInformation<Row> getRowTypeInfo() {return Types.ROW(Types.STRING, Types.STRING, Types.STRING);}@Overridepublic void addFamilyField(String familyName, String... columnNames) {this.addFamilyField("cf", "field1", "field2");}
};// 将处理后的数据写入 HBase
rows.output(new HBaseOutputFormat<>(hbaseConf, hbaseTableSchema) {@Overrideprotected void writeRecord(Row row) throws IOException {Put put = new Put(Bytes.toBytes(row.getField(0).toString())); // 设置 row keyput.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("field1"), Bytes.toBytes(row.getField(1).toString()));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("field2"), Bytes.toBytes(row.getField(2).toString()));getBufferedMutator().mutate(put);}
});// 执行 Flink 任务
env.execute("Flink Batch Processing to HBase");

注意：上述代码仅作为示例，实际使用时可能需要根据具体需求进行调整，包括错误处理、性能优化等方面。同时，Flink 和 HBase 的版本兼容性也需要考虑。

Flink SQL流处理示例

Flink SQL允许用户使用SQL语句来处理和分析数据流。以下是一个简单的Flink SQL流处理示例，它展示了如何从一个Kafka主题中读取数据，通过SQL查询进行处理，然后将结果输出到另一个Kafka主题中。

-- 创建Kafka Source表
CREATE TABLE kafka_source (user_id STRING,item_id STRING,behavior STRING,ts TIMESTAMP(3),WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'source_topic','properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092','format' = 'json','scan.startup.mode' = 'earliest-offset'
);-- 创建Kafka Sink表
CREATE TABLE kafka_sink (user_id STRING,item_count BIGINT
) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'sink_topic','properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092','format' = 'json'
);-- 编写SQL查询语句，计算每个用户的点击次数，并将结果写入kafka_sink表
INSERT INTO kafka_sink
SELECT user_id, COUNT(item_id) AS item_count
FROM kafka_source
WHERE behavior = 'click'
GROUP BY user_id;

在这个示例中，首先创建了一个名为kafka_source的Kafka Source表，用于从Kafka主题中读取数据。然后，创建了一个名为kafka_sink的Kafka Sink表，用于将处理后的数据写入另一个Kafka主题中。最后，编写了一个SQL查询语句，用于计算每个用户的点击次数，并将结果写入kafka_sink表中。

Flink SQL批处理示例

除了流处理外，Flink SQL还支持批处理。以下是一个简单的Flink SQL批处理示例，它展示了如何从一个CSV文件中读取数据，通过SQL查询进行处理，然后将结果输出到另一个CSV文件中。

-- 创建Source表，用于从CSV文件中读取数据
CREATE TABLE csv_source (user_id INT,item_id INT,category STRING,sales DOUBLE
) WITH ('connector' = 'filesystem','path' = 'file:///path/to/input.csv','format' = 'csv'
);-- 创建Sink表，用于将处理后的数据写入CSV文件中
CREATE TABLE csv_sink (category STRING,total_sales DOUBLE
) WITH ('connector' = 'filesystem','path' = 'file:///path/to/output.csv','format' = 'csv'
);-- 编写SQL查询语句，计算每个类别的总销售额，并将结果写入csv_sink表
INSERT INTO csv_sink
SELECT category, SUM(sales) AS total_sales
FROM csv_source
GROUP BY category;

在这个示例中，首先创建了一个名为csv_source的Source表，用于从CSV文件中读取数据。然后，创建了一个名为csv_sink的Sink表，用于将处理后的数据写入另一个CSV文件中。最后，编写了一个SQL查询语句，用于计算每个类别的总销售额，并将结果写入csv_sink表中。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.rhkb.cn/news/475864.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

大数据新视界 -- Impala 性能优化：量子计算启发下的数据加密与性能平衡（下）（30 / 30）

大数据新视界 -- Impala 性能优化：量子计算启发下的数据加密与性能平衡（下）（30 / 30）

&#x1f496;&#x1f496;&#x1f496;亲爱的朋友们&#xff0c;热烈欢迎你们来到 青云交的博客&#xff01;能与你们在此邂逅&#xff0c;我满心欢喜&#xff0c;深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代&#xff0c;我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而 我的…
阅读更多...
RPC框架负载均衡

RPC框架负载均衡

什么是负载均衡&#xff1f; 当一个服务节点无法支撑现有的访问量时&#xff0c;会部署多个节点&#xff0c;组成一个集群&#xff0c;然后通过负载均衡&#xff0c;将请求分发给这个集群下的每个服务节点&#xff0c;从而达到多个服务节点共同分担请求压力的目的。 负载均衡主…
阅读更多...
JMeter监听器与压测监控之 InfluxDB

JMeter监听器与压测监控之 InfluxDB

1. 简介 在本文中&#xff0c;我们将介绍如何在 Kali Linux 上通过 Docker 安装 InfluxDB&#xff0c;并使用 JMeter 对其进行性能监控。InfluxDB 是一个高性能的时序数据库&#xff0c;而 JMeter 是一个开源的性能测试工具&#xff0c;可以用于对各种服务进行负载测试和性能监…
阅读更多...
Banana Pi BPI-CanMV-K230D-Zero 采用嘉楠科技 K230D RISC-V芯片设计

Banana Pi BPI-CanMV-K230D-Zero 采用嘉楠科技 K230D RISC-V芯片设计

概述 Banana Pi BPI-CanMV-K230D-Zero 采用嘉楠科技 K230D RISC-V芯片设计,探索 RISC-V Vector1.0 的前沿技术&#xff0c;选择嘉楠科技的 Canmv K230D Zero 开发板。这款创新的开发板是由嘉楠科技与香蕉派开源社区联合设计研发&#xff0c;搭载了先进的勘智 K230D 芯片。 K230…
阅读更多...
如何判断注入点传参类型--理论

如何判断注入点传参类型--理论

注入点传参类型 在我们找到注入点后&#xff0c;首先要判断传参的类型&#xff0c;才能以正确的形式向数据库查询数据。 注入点传参一般分为数字型和字符型。 数字型&#xff1a;当传入的参数为整形时&#xff0c;存在SQL注入漏洞&#xff0c;就可以认为是数字型注入。 字符…
阅读更多...
HarmonyOS(57) UI性能优化

HarmonyOS(57) UI性能优化

性能优化是APP开发绕不过的话题&#xff0c;那么在HarmonyOS开发过程中怎么进行性能优化呢&#xff1f;今天就来总结下相关知识点。 UI性能优化 1、避免在组件的生命周期内执行高耗时操作2、合理使用ResourceManager3、优先使用Builder方法代替自定义组件4、参考资料 1、避免在…
阅读更多...
AI Prompt Engineering

AI Prompt Engineering

AI Prompt Engineering 简介 Prompt Engineering, 提示工程&#xff0c;是人工智能领域的一项技术&#xff0c;它旨在通过设计高效的提示词&#xff08;prompts&#xff09;来优化生成式 AI&#xff08;如 GPT、DALLE 等&#xff09;的输出。提示词是用户与生成式 AI 交互的核…
阅读更多...
NVR接入录像回放平台EasyCVR视频融合平台加油站监控应用场景与实际功能

NVR接入录像回放平台EasyCVR视频融合平台加油站监控应用场景与实际功能

在现代社会中&#xff0c;加油站作为重要的能源供应点&#xff0c;面临着安全监管与风险管理的双重挑战。为应对这些问题&#xff0c;安防监控平台EasyCVR推出了一套全面的加油站监控方案。该方案结合了智能分析网关V4的先进识别技术和EasyCVR视频监控平台的强大监控功能&#…
阅读更多...
大语言模型中ReLU函数的计算过程及其函数介绍

大语言模型中ReLU函数的计算过程及其函数介绍

文章目录 概要ReLU定义 概要 **ReLU 作用&#xff1a;**主要用于为神经网络引入非线性能力&#xff0c;作用是将输入中的整数保留原值&#xff0c;负数置为 0。 从而在层与层之间引入非线性&#xff0c;使神经网络能够拟合复杂的非线性关系。 **ReLU使用场景&#xff1a;**Lla…
阅读更多...
【图像检测】深度学习与传统算法的区别（识别逻辑、学习能力、泛化能力）

【图像检测】深度学习与传统算法的区别（识别逻辑、学习能力、泛化能力）

识别逻辑 深度学习 使用了端到端的学习策略&#xff0c;直接学习从图像到检测结果的映射关系&#xff0c;自动提取特征&#xff0c;并且根据特征与特征之间的关系&#xff0c;计算出检测结果。 传统算法 则是人工提取特征&#xff0c;比如边缘特征&#xff0c;直线特征&#x…
阅读更多...
C++-第25课-哈希表性能的分析

C++-第25课-哈希表性能的分析

目录 一、哈希表概述 1. 什么是哈希表​编辑 2. 哈希表的优点 3. 哈希表的缺点 二、哈希函数 常见哈希函数 三. 哈希冲突的原因和解决方法 一.哈希冲突的原因 二、哈希冲突的解决方法 1. 链表法&#xff08;Separate Chaining&#xff09; 2. 开放寻址法&#xff08;…
阅读更多...
HDMI数据传输三种使用场景

HDMI数据传输三种使用场景

视频和音频的传输 在HDMI传输音频中有3种方式进行传输&#xff0c;第一种将音频和视频信号被嵌入到同一数据流中&#xff0c;通过一个TMDS&#xff08;Transition Minimized Differential Signaling&#xff09;通道传输。第二种ARC。第三张种eARC。这三种音频的传输在HDMI线中…
阅读更多...
LCR 184.设计自助结算系统

LCR 184.设计自助结算系统

1.题目要求: 2.题目代码: class Checkout { public:deque<int> array;Checkout() {array.clear();}//求最大值int get_max() {if(array.size() 0){return -1;}else{vector<int> temp(array.begin(),array.end());vector<int> :: iterator it max_element…
阅读更多...
Vue3-小兔鲜项目出现问题及其解决方法（未写完）

Vue3-小兔鲜项目出现问题及其解决方法（未写完）

基础操作 &#xff08;1&#xff09;使用create-vue搭建Vue3项目 要保证node -v 版本在16以上 &#xff08;2&#xff09;添加pinia到vue项目 npm init vuelatest npm i pinia //导入creatPiniaimport {createPinia} from pinia//执行方法得到实例const pinia createPinia()…
阅读更多...
VUE：基于MVVN的前端js框架

VUE：基于MVVN的前端js框架

文章目录 vue框架v-show vue框架 注意是 先写函数名&#xff0c;再写function。 handle:function (){}下面是错误的 function:handle(){}3 v-show 本质上等于号后面还是判断条件&#xff0c;所以不能写赋值语句&#xff0c;下面是正确的 下面是错误的 v-show " ge…
阅读更多...
金融数据中心容灾“大咖说” | Veritas的“高举高打”之道

金融数据中心容灾“大咖说” | Veritas的“高举高打”之道

中国人民银行发布的《金融数据中心容灾建设指引》&#xff08;JR/T 0264—2024&#xff09;已于2024年7月29日正式实施。这一金融行业标准对金融数据中心容灾建设中的“组织保障、需求分析、体系规划、建设要求、运维管理”进行了规范和指导。面对不断增加的各类网络、业务、应…
阅读更多...
VUE字符串转日期加天数

VUE字符串转日期加天数

文章为本新手菜鸡的问题记录&#xff0c;如有错误和不足还行大佬指正 文章目录 问题描述解决方法 问题描述 得到一串字符串的日期&#xff0c;因为不是规范的日期格式&#xff0c;无法使用moment().add()方法&#xff0c;那么如何实现增加天数的操作&#xff1f; 解决方法 1…
阅读更多...
高校企业数据挖掘平台推荐

高校企业数据挖掘平台推荐

TipDM数据挖掘建模平台是由广东泰迪智能科技股份有限公司自主研发打造的可视化、一站式、高性能的数据挖掘与人工智能建模服务平台&#xff0c;致力于为使用者打通从数据接入、数据预处理、模型开发训练、模型评估比较、模型应用部署到模型任务调度的全链路。平台内置丰富的机器…
阅读更多...
《TCP/IP网络编程》学习笔记 | Chapter 14：多播与广播

《TCP/IP网络编程》学习笔记 | Chapter 14：多播与广播

《TCP/IP网络编程》学习笔记 | Chapter 14&#xff1a;多播与广播 《TCP/IP网络编程》学习笔记 | Chapter 14&#xff1a;多播与广播多播多播的数据传输方式和特点路由&#xff08;Routing&#xff09;和 TTL&#xff08;Time to Live&#xff0c;生存时间&#xff09;&#xf…
阅读更多...
利用 TensorFlow Profiler：在 AMD GPU 上优化 TensorFlow 模型

利用 TensorFlow Profiler：在 AMD GPU 上优化 TensorFlow 模型

TensorFlow Profiler in practice: Optimizing TensorFlow models on AMD GPUs — ROCm Blogs 简介 TensorFlow Profiler 是一组旨在衡量 TensorFlow 模型执行期间资源利用率和性能的工具。它提供了关于模型如何与硬件资源交互的深入见解&#xff0c;包括执行时间和内存使用情…
阅读更多...
最新文章
推荐文章

Copyright @ 2022~2023