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datasource相关知识

  • Flink的DataSource三部曲之二:内置connector
    内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等; 本篇概览 本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第二篇,上一篇[《Flink的DataSource三部曲之一:直接API》]学习了StreamExecutionEnvironment的API创建DataSource,今天要练习的是Flink内置的connector,即下图的红框位置,这些connector可以通过StreamExecutionEnvironment的addSource方法使用: 今天的实战选择Kafka作为数据源来操作,先尝试接收和处理String型的消息,再接收JSON类型的消息,将JSON
  • Flink的DataSource三部曲之一:直接API
    欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等; 本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第一篇,该系列旨在通过实战学习和了解Flink的DataSource,为以后的深入学习打好基础,由以下三部分组成: 直接API:即本篇,除了准备环境和工程,还学习了StreamExecutionEnvironment提供的用来创建数据来的API; 内置connector:StreamExecutionEnvironment的addSource方法,入参可以是flink内置的con
  • 利用 Spark DataSource API 实现Rest数据源
    Spark DataSource API 的提出使得各个数据源按规范实现适配,那么就可以高效的利用Spark 的计算能力。典型如Parquet,CarbonData,Postgrep(JDBC类的都OK)等实现。本文则介绍如何利用Spark DataSource 对标准Rest接口实现读取引子先说下这个需求的来源。通常在一个流式计算的主流程里,会用到很多映射数据,譬如某某对照关系,而这些映射数据通常是通过HTTP接口暴露出来的,尤其是外部系统,你基本没有办法直接通过JDBC去读库啥的。上面是一个点,其次是从HTTP读到的JSON数据,我其实需要做扁平化处理的。现在如果SQL作用于JSON数据可以解决简单的嵌套问题,但是更复杂的方式是没有太大办法的。比如下面格式的:{  "status":"200",  "data":[   "id":1, &nbsp
  • Spark整合HBase(自定义HBase DataSource)
    背景Spark支持多种数据源,但是Spark对HBase 的读写都没有相对优雅的api,但spark和HBase整合的场景又比较多,故通过spark的DataSource API自己实现了一套比较方便操作HBase的API。写 HBase写HBase会根据Dataframe的schema写入对应数据类型的数据到Hbase,先上使用示例:import spark.implicits._import org.apache.hack.spark._ val df = spark.createDataset(Seq(("ufo",  "play"), ("yy",  ""))).toDF("name", "like")// 方式一val options =&n

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