Flink把kafa数据写入Doris的N种方法及对比。

用Flink+Doris来开发实时数仓,首要解决是如何接入kafka实时流,下面是参考Doris官方文档和代码,在自己项目开发的实践中总结,包括一些容易踩坑的细节。

目录

Routine Load方法

 接入kafka实时数据

踩坑的问题细节 

Flink Doris Connector方法

完整示例


Routine Load方法

如果Doris是2.1以上,不需要复杂的数据转换的,建议使用Doris自带的Routine Load,实测使用方便,性能高。

 接入kafka实时数据

Doris 可以通过 Routine Load 导入方式持续消费 Kafka Topic 中的数据。在提交 Routine Load 作业后,Doris 会持续运行该导入作业,实时生成导入任务不断消费 Kakfa 集群中指定 Topic 中的消息。

Routine Load 是一个流式导入作业,支持 Exactly-Once 语义,保证数据不丢不重。下面示例如何通过拉入kafka数据(json格式):<

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.mzph.cn/web/66968.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩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

小识JVM堆内存管理的优化机制TLAB

JVM&#xff08;Java虚拟机&#xff09;在堆内存分配空间时&#xff0c;TLAB&#xff08;Thread Local Allocation Buffer&#xff0c;线程本地分配缓存区&#xff09;是一种重要的内存管理优化技术。以下是对TLAB的详细解释&#xff1a; 一、TLAB的定义 TLAB是JVM堆内存管理…

(开源)基于Django+Yolov8+Tensorflow的智能鸟类识别平台

1 项目简介&#xff08;开源地址在文章结尾&#xff09; 系统旨在为了帮助鸟类爱好者、学者、动物保护协会等群体更好的了解和保护鸟类动物。用户群体可以通过平台采集野外鸟类的保护动物照片和视频&#xff0c;甄别分类、实况分析鸟类保护动物&#xff0c;与全世界各地的用户&…

【力扣Hot 100】普通数组2

3. 轮转数组 给定一个整数数组 nums&#xff0c;将数组中的元素向右轮转 k **个位置&#xff0c;其中 k **是非负数。 示例 1: 输入: nums [1,2,3,4,5,6,7], k 3 输出:[5,6,7,1,2,3,4]解释: 向右轮转 1 步:[7,1,2,3,4,5,6] 向右轮转 2 步:[6,7,1,2,3,4,5] 向右轮转 3 步:[…

专题三_穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝_全排列

dfs解决 全排列&子集 1.全排列 link:46. 全排列 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 全局变量回溯 code class Solution { public:vector<vector<int>> ans;vector<int> cur;vector<bool> used;vector<vector<int>> permute…

2_高并发内存池_各层级的框架设计及ThreadCache(线程缓存)申请内存设计

一、高并发内存池框架设计 高并发池框架设计&#xff0c;特别是针对内存池的设计&#xff0c;需要充分考虑多线程环境下&#xff1a; 性能问题锁竞争问题内存碎片问题 高并发内存池的整体框架设计旨在提高内存的申请和释放效率&#xff0c;减少锁竞争和内存碎片。 高并发内存…

JAVA 使用反射比较对象属性的变化,记录修改日志。使用注解【策略模式】,来进行不同属性枚举值到中英文描述的切换,支持前端国际化。

1.首先定义一个接口&#xff0c;接口中有两个方法&#xff0c;分别是将属性转换成英文描述和中文描述。 其实就是将数据库中记录的 0 1 &#xff0c;转换成后面的描述 这边定义了中文转换为默认方法&#xff0c;是因为有些属性不需要进行中文转换&#xff0c;或者该属性的枚举…

webrtc入门系列(五)amazon-kinesis-video-streams-webrtc-sdk-c编译

《webrtc入门系列&#xff08;一&#xff09;easy_webrtc_server 入门环境搭建》 《webrtc入门系列&#xff08;二&#xff09;easy_webrtc_server 入门example测试》 《webrtc入门系列&#xff08;三&#xff09;云服务器coturn环境搭建》 《webrtc入门系列&#xff08;四&…

AIGC大模型详解(ChatGPT,Cursor,豆包,文心一格)

定义与概念 AIGC&#xff08;AI Generated Content&#xff09;大模型是基于人工智能技术&#xff0c;具有海量参数、强大算力支持&#xff0c;能处理和生成多种类型内容的深度学习模型。可自主学习数据中的模式和规律&#xff0c;生成文本、图像、音频等内容&#xff0c;如Ch…

.NET9增强OpenAPI规范,不再内置swagger

ASP.NETCore in .NET 9.0 OpenAPI官方文档ASP.NET Core API 应用中的 OpenAPI 支持概述 | Microsoft Learnhttps://learn.microsoft.com/zh-cn/aspnet/core/fundamentals/openapi/overview?viewaspnetcore-9.0https://learn.microsoft.com/zh-cn/aspnet/core/fundamentals/ope…

第38周:猫狗识别 (Tensorflow实战第八周)

目录 前言 一、前期工作 1.1 设置GPU 1.2 导入数据 输出 二、数据预处理 2.1 加载数据 2.2 再次检查数据 2.3 配置数据集 2.4 可视化数据 三、构建VGG-16网络 3.1 VGG-16网络介绍 3.2 搭建VGG-16模型 四、编译 五、训练模型 六、模型评估 七、预测 总结 前言…

我的2024年年度总结

序言 在前不久&#xff08;应该是上周&#xff09;的博客之星入围赛中铩羽而归了。虽然心中颇为不甘&#xff0c;觉得这一年兢兢业业&#xff0c;每天都在发文章&#xff0c;不应该是这样的结果&#xff08;连前300名都进不了&#xff09;。但人不能总抱怨&#xff0c;总要向前…

Trimble三维激光扫描-地下公共设施维护的新途径【沪敖3D】

三维激光扫描技术生成了复杂隧道网络的高度详细的三维模型 项目背景 纽约州北部的地下通道网络已有100年历史&#xff0c;其中包含供暖系统、电线和其他公用设施&#xff0c;现在已经开始显露出老化迹象。由于安全原因&#xff0c;第三方的进入受到限制&#xff0c;在没有现成纸…

QT 中 UDP 的使用

目录 一、UDP 简介 二、QT 中 UDP 编程的基本步骤 &#xff08;一&#xff09;包含头文件 &#xff08;二&#xff09;创建 UDP 套接字对象 &#xff08;三&#xff09;绑定端口 &#xff08;四&#xff09;发送数据 &#xff08;五&#xff09;接收数据 三、完整示例代…

开源鸿蒙开发者社区记录

lava鸿蒙社区可提问 Laval社区 开源鸿蒙项目 OpenHarmony 开源鸿蒙开发者论坛 OpenHarmony 开源鸿蒙开发者论坛

Git上传了秘钥如何彻底修改包括历史记录【从安装到实战详细版】

使用 BFG Repo-Cleaner 清除 Git 仓库中的敏感信息 1. 背景介绍 在使用 Git 进行版本控制时&#xff0c;有时会不小心将敏感信息&#xff08;如 API 密钥、密码等&#xff09;提交到仓库中。即使后续删除&#xff0c;这些信息仍然存在于 Git 的历史记录中。本文将介绍如何使用…

多层 RNN原理以及实现

数学原理 多层 RNN 的核心思想是堆叠多个 RNN 层&#xff0c;每一层的输出作为下一层的输入&#xff0c;从而逐层提取更高层次的抽象特征。 1. 单层 RNN 的数学表示 首先&#xff0c;单层 RNN 的计算过程如下。对于一个时间步 t t t&#xff0c;单层 RNN 的隐藏状态 h t h_t…

RNA 测序技术概览(RNA-seq)

前言 转录组测序&#xff08;RNA-seq&#xff09;是当下最流行的二代测序&#xff08;NGS&#xff09;方法之一&#xff0c;使科研工作者实现在转录水平上定量、定性的研究&#xff0c;它的出现已经革命性地改变了人们研究基因表达调控的方式。然而&#xff0c;转录组测序&…

C语言练习(16)

猴子吃桃问题。猴子第一天摘下若干个桃子&#xff0c;当即吃了一半&#xff0c;还不过瘾&#xff0c;又多吃了一个。第二天早上又将剩下的桃子吃掉一半&#xff0c;又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半加一个。到第10天早上想再吃时&#xff0c;见只剩一个桃子了…

【机器学习】自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合

一、使用框架的线性回归方法 1. 基础原理 在自求导线性回归中&#xff0c;我们需要先自定义参数&#xff0c;并且需要通过数学公式来对w和b进行求导&#xff0c;然后在反向传播过程中通过梯度下降的方式来更新参数&#xff0c;从而降低损失值。 2. 实现步骤 ① 散点输入 有一…

pytest执行报错:found no collectors

今天在尝试使用pytest运行用例的时候出现报错&#xff1a;found no collectors&#xff1b;从两个方向进行排查&#xff0c;一是看文件名和函数名是不是符合规范&#xff0c;命名要是"test_*"格式&#xff1b;二是是否存在修改文件名的情况&#xff0c;如果修改过文件…