首先,我们需要创建一个简单的 Flink Job,该 Job 将从一个文本流中读取一些数据,并将其存储到 Redis 中。 importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;importredis.cli...
Flink 可以通过连接器与 Redis 进行交互,支持将数据实时写入 Redis,也能从 Redis 中读取数据。这种整合在实时数据分析、实时监控、缓存等场景下非常有用。 1. 环境准备 在使用 Flink 和 Redis 之前,需要准备好相关的环境和库。在 Gradle 或 Maven 中添加 Redis 连接器的依赖: <dependency><groupId>org.apache....
最后编写主程序类,该类中使用了socketTextStream数据源,通过前面定义LineSplitter完成解析,然后根据单词进行分组统计,最后写入redis packagecom.jike.flink.examples.redis;importorg.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;importorg.apache.flink.streaming.api.datastre...
简介:现在有一批流数据想要存储到 Redis 中,离线可以使用 Spark + foreach 搞定,由于是多流 join 且带状态,所以 SparkStreaming + foreach 也无法实现,而 Flink 不支持 foreach 操作触发 execute,这里采用 RedisSink 代替实现 foreach 逻辑。 一.引言 现在有一批流数据想要存储到 Redis 中,离线可以使用 Spark +...
最近有个需求,需要使用flinksql读写redis,由于官网上并没有redis的connector,在网上找了很久,开源的几个connector又没法满足要求,所有这里就自己动手实现了一个。已经适配了各个版本的flink,从flink1.12到flink1.15。 简单介绍一下功能吧: 将redis作为流表时支持BLPOP、BRPOP、LPOP、RPOP、SPOP等命令;使用lua脚本封装的...
使用Redis作为状态后端,通过Redis的Set数据结构来存储已见过的数据ID。 ```javaimport org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.connector.redis.common.config.FlinkRedisConfigBase;import org.apache.flink...
近期,我们基于Flink SQL的实时数仓逐渐过渡到DWS层,接到一些对于最终计算指标需要入HBase和Redis等存储引擎以便于下游的各类数据服务可以获取。所以需要一个Redis Connector。 于是,基于Apache Bahir的Redis Connector我做了一些定制化开发,最终使得其支持Flink SQL将带有撤回语义的Upsert流入Redis。但是,我始终对于这个Redis...
Apache Flink作为一个开源的流处理框架,提供了低延迟、高吞吐量的数据处理能力,而Redis则以其高性能的键值存储著称,广泛应用于缓存场景。将Flink与Redis集成,可以有效地缓存实时计算的结果,提高数据的读取效率,同时为多种应用场景提供支持。本文将深入探讨Flink与Redis集成的技术细节及其优势。首先,Flink与Redis的集成能够...
https://bahir.apache.org/docs/flink/current/flink-streaming-redis/ RedisSink核心类是RedisMapper 是一个接口,使用时我们要编写自己的redis 操作类实现这个接口中的三个方法,如下所示 1.getCommandDescription() : 设置使用的redis 数据结构类型,和key 的名称,通过RedisCommand设置数据结构类型 ...