【大数据】Flink CDC 实时同步mysql数据
Flink CDC 实时同步 MySQL 数据Flink CDC（Change Data Capture）是一个用于实时数据流处理的强大工具，可以用于捕捉和同步数据库中的数据变化。在实际业务场景中，实时同步 MySQL 数据是一个常见的需求，特别是在数据分析、报告生成和数据仓库建设等方面。本文将介
flink
大数据-156 Apache Druid 案例实战 Scala Kafka 订单统计
使用Apache Druid进行订单统计的案例实战在现代的数据分析和实时数据处理场景中，Apache Druid作为一个高性能的实时分析数据库，越来越受到欢迎。它的高吞吐量、快速查询能力与灵活的数据建模，非常适合用于时序数据分析。本文将通过一个实际案例，使用Scala和Kafka，结合Apache
java.lang.SecurityException: JCE cannot authenticate the provider BC 问题在大数据工具中的解决
在大数据工具中，我们可能会遇到各种各样的错误和异常，其中之一就是Java中的安全异常：java.lang.SecurityException: JCE cannot authenticate the provider BC。这个问题通常与Java的加密体系（Java Cryptography Ext
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
大数据：Flink 基本概述概述Apache Flink 是一个开源的流处理框架，能够处理大规模的数据流。它最初由德国柏林工业大学开发，并于2014年成为Apache顶级项目。Flink 最主要的特点是提供了低延迟、高吞吐量的实时数据处理能力，同时也支持批量数据处理。其设计理念是优雅地处理复杂的
湖仓一体架构解析：数仓架构选择（第48天）
湖仓一体架构解析：数仓架构选择在大数据时代，数据的快速增长和多样化使得企业在数据存储与处理上面临挑战。为了高效地管理和分析海量数据，湖仓一体架构（Lakehouse Architecture）应运而生。湖仓一体是一种结合了数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）优点的
大数据-143 - ClickHouse 集群 SQL 超详细实践记录！
ClickHouse 集群 SQL 超详细实践记录在大数据的背景下，ClickHouse作为一个高性能的列式数据库，受到了广泛的关注和应用。本文将详细记录如何搭建和使用ClickHouse集群，并且提供一些常用的SQL语句及示例。1. ClickHouse 集群搭建在开始前，请确保你的环境中已
Flink架构底层原理详解：案例解析（43天）
Apache Flink 是一个分布式流处理框架，主要用于实时数据处理和分析。其架构与底层原理为开发者提供了强大的实时计算能力。本文将通过一个案例来解析 Flink 的核心概念，以帮助读者更好地理解其工作原理。Flink 架构概述Flink 的基本架构由以下几个主要组件组成：JobManag
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
ClickHouse 集群表引擎详解 - MergeTree 和 CollapsingMergeTreeClickHouse 是一个开源的列式数据库管理系统，专为在线分析查询而设计。其核心是在高吞吐量和低延迟的场景中提供快速的数据读取性能。本文将着重讲解两种常用的表引擎——MergeTree 和
大数据-155 Apache Druid 架构与原理详解 数据存储 索引服务 压缩机制
Apache Druid是一个高性能的实时分析数据存储系统，广泛用于大数据分析和商业智能场景中。其架构设计具有高可扩展性、低延迟的数据查询性能，支持复杂的聚合和维度查询。本文将详细探讨Apache Druid的架构与原理，尤其是其数据存储、索引服务与压缩机制。一、架构概述Apache Druid
【Flink 面试指南】Flink 详解（一）：基础篇（架构、并行度、算子）
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，主要用于实时数据流处理和批处理。Flink 的设计理念是简化大数据处理的复杂性，提供高性能的计算能力，同时确保高可用性和可扩展性。本文将对 Flink 的基础架构、并行度及常用算子进行详细介绍，并附带代码示例。一、架构Flink 的架构主要包括以
