Flink 异步 IO 是 Apache Flink 提供的一种处理外部系统数据的方式,它允许 Flink 任务在不需要阻塞主计算线程的情况下,异步地从外部系统(如数据库、缓存、文件系统等)读取或写入数据。这种方式可以显著提高 Flink 应用的吞吐量和响应速度,特别是在与外部系统交互频繁的场景中。 2. Flink 异步 IO 的工作原理 Flink...
这是官网的代码模板,这里给出Flink异步IO访问mysql数据的例子。 数据库有一张people表,字段姓名和国家,Flink从nc读取数据,根据空格切分人名,从mysql查出每个人对应的国家,然后打印出来。真实大数据场景可能会遇到其它的外部存储,需要在Flink程序里面访问这些数据库,扩充数据维度,组成大宽表。比如redis、hbase等数据库。 m...
使用flink的异步IO时,需要所连接的数据库支持异步客户端。幸运的是很多流行的数据库支持这样的客户端。假如没有异步客户端,也可以创建多个同步客户端,放到线程池里,使用线程池来完成异步功能。当然,该种方式相对于异步客户端更低效。 二、flink异步IO的使用 2.1 异步IO的使用方式 flink异步IO的API支持用户在data...
这是官网的代码模板,这里给出Flink异步IO访问mysql数据的例子,数据库有一张people表,字段姓名和国家,Flink从nc读取数据,根据空格切分人名,从mysql查出每个人对应的国家,然后打印出来。真实大数据场景可能会遇到其它的外部存储,需要在Flink程序里面访问这些数据库,扩充数据维度,组成大宽表。比如redis、hbase等数据库。 mysq...
Flink Async I/O API 允许用户在数据流中使用异步请求客户端访问外部存储。该API处理与数据流的集成,以及消息顺序性(Order)、事件时间(event time)、一致性(容错)等脏活累活。用户只需要专注于业务。 如果目标数据库有异步客户端,则三步即可实现异步流式转换操作(针对该数据库异步): ...
1.1 异步IO操作的需求 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/stream/operators/asyncio.html Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性,于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。流计算系统中经常需要与外部系统进行交互,我们通常的...
Flink Asynchronous IO异步操作 一.简介 2.1 API 一.简介 在流式处理的过程中, 在中间步骤的处理中, 如果涉及到一些费事的操作或者是外部系统的数据交互, 那么就会给整个流造成一定的延迟。在 Flink 的 1.2 版本中引入了 Asynchronous I/O,能够支持异步的操作,以提高 flink 系统与外部数据系统交互...
一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联:全量加载 三、Hbase维表关联:LRU策略 四、Redis维表关联:实时查询 五、kafka维表关联:广播方式 六、自定义异步查询 一、维表服务 维度或者是维表概念熟知应该从数据仓库维度建模开始了解的,区别于事实表业务真实发生的数据,通常用来表示业务属性,比喻订单业务中,商品...
分布式快照机制是为了保证状态的一致性。在Flink异步IO中并不是所有的元素都需要做快照的,首先,已完成回调且已发向下游算子的元素是不需要做快照的, 否则会导致请求的重发,就不能保证exactly-once了。需要做快照的元素包括未完成回调的元素以及已完成回调但是未发往下游的元素(即上述队列中的所有元素) 。
import io.vertx.ext.sql.SQLClient; import io.vertx.ext.sql.SQLConnection; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; import org.apache.flink.configuration.Configuration; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.AsyncDataStream; ...