这种方法将 Flink 和 Pinot 解耦，允许您独立扩展它们，并可能在您的架构中利用其他基于 Kafka 的系统或应用程序。选项 2：Flink 到Pinot（）另一种选择是使用 Pinot 发行版中的 Flink。这种方法通过让流式（或批处理）Flink 应用程序直接写入指定的 Pinot 数据库来简化集成。这种方法简化了管道，因为它不需要中间...
有几个选项可以将 Flink 与 Pinot 集成,以将处理后的数据写入 Pinot 表。 选项1:Flink 到 Kafka 再到 Pinot 这是一个两步过程,首先使用 Flink Kafka 连接器的组件将数据从 Flink 写入 Kafka。下面是一个示例:KafkaSink 这是一个两步过程,首先使用 Flink Kafka 连接器的组件将数据从 Flink 写入 Kafka。下面...
首先,Flink在处理规模化的连续数据流方面非常强大,具有统一的批处理和流处理引擎。作为Kafka的流处理器,Flink是一个自然的选择,因为它能够无缝集成并支持仅一次语义,确保每个事件仅被处理一次,即使在系统故障的情况下也是如此。 使用它非常简单:连接到Kafka主题,定义查询逻辑,然后连续发射结果,即“设置并忘记”。这使得...
可见，Flink和Druid都是为流数据而构建的。虽然它们有着一些高层次的相似之处，例如：都属于内存内部（in-memory）、都能扩展、都能并行，但是正如前文所述，它们的架构实际上是为完全不同的用例而构建的。下面，我为您整理了一份简单的、基于工作量来判断该如何选择的检查表：(1) 您是否需要对流式数据进行实时...
一、Apache的Kafka、Flink、Pinot介绍 以下深入了解实时流架构的核心技术——Apache Kafka、Apache Flink和Apache Pinot。 1.Apache Kafka Apache Kafka是一个分布式流处理平台,是实时数据管道的中枢神经系统。Apache Kafka的核心是围绕发布-订阅架构构建的,生产者将记录发布到主题,消费者订阅这些主题来处理记录。
数据处理架构随时间发展显著: 1.批处理(如Hadoop)→ 高效但处理延迟大 2.微批处理(如Spark Streaming)→ 短时间批次处理,减少延迟 3.逐记录流处理(如Flink, Kafka Streams)→ 亚秒级延迟,逐事件处理 三大流处理引擎概览 1️⃣Apache Flink eAEZ58 ...
总的说来,Apache Druid完善了数据架构,能够与Kafka和Flink一起成为支持实时分析的数据流消费者。虽然它是一个被用于分析的数据库,但是其设计中心和用途与其他数据库、以及数据仓库有较大的不同。 首先,由于Druid是数据流原生的,因此,Druid和Kafka之间不需要连接器,它可以直接连接到Kafka主题,并且支持精确的一次性语义...
Apache Druid是数据架构的最后一块拼图,与Kafka和Flink一起成为流的消费者,用于支持实时分析。虽然它是用于分析的数据库,但其设计中心和用途与其他数据库和数据仓库不同。 首先,Druid就像Kafka和Flink的兄弟一样。它也是流原生的。事实上,它无需与Kafka连接器连接,直接连接到Kafka主题,支持仅一次语义。Druid还专为在...
Flink + Kafka + ClickHouse 是一种常见的高可用数据湖仓设计架构，它能够实现海量数据的存储、处理、分析和可视化，具有以下特点：● Fink 是一款基于 Apache Flink 的流处理引擎，能够对实时数据进行处理和分析，并将结果写入到 Kafka 中。● Kafka 是一款高吞吐量的消息队列系统，能够实现数据的持久化和传输。● ...