sink专题

大数据-117 - Flink DataStream Sink 案例：写出到MySQL、写出到Kafka

点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！目前已经更新到了： Hadoop（已更完）HDFS（已更完）MapReduce（已更完）Hive（已更完）Flume（已更完）Sqoop（已更完）Zookeeper（已更完）HBase（已更完）Redis （已更完）Kafka（已更完）Spark（已更完）Flink（正在更新！）章节内容上节我们完成了如下的内容： Sink 的基本概念等内

大数据-116 - Flink DataStream Sink 原理、概念、常见Sink类型配置与使用附带案例1：消费Kafka写到Redis

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innovus：如何让部分sink长到target insertion delay的长度

我正在「拾陆楼」和朋友们讨论有趣的话题，你⼀起来吧？拾陆楼知识星球入口来自星球提问：参考命

spdlog日志库源码：输出通道sink

概述在 spdlog 日志库中，sinks 并不是一个单独的类，而是一系列类的集合，这些类以基类-派生类的形式组织，每一个 sink 派生类代表了一种输出日志消息的方式。输出目标可以是普通文件、标准输出 (stdout)、标准错误输出 (stderr)、系统日志 (syslog) 等等。其文件位于include/spdlog/sinks中 sink类类sink是所有sinks系列类的基类

ECP5701 做为PD受电端取电sink芯片，可广泛应用在带锂电的终端设备上，例如电动工具，照明灯具，音箱设备，摄影设备，筋膜枪小家电等

随着科技的发展，USB-C接口逐渐成为手机、平板电脑、小型家电等新型电子设备的主流接口，相较于过去繁杂的传统接口，USB-C不仅简化了消费者的使用体验，也降低了制造商的生产成本。特别是随着PD协议的普及，Type-C接口因其支持正反插和高达240W的充电功率，正逐渐取代microUSB以及各类专用DC适配器。而为了实现USB-C接口的高效电力和数据传输，设备内部需要集成符合USB PD标准的握手协

flume的项目实现自定义sink的输出端

详细的flume工程代码见百度网盘：实现的功能：监听某个文件的最新输入，让后将其输入到制定文件中。 #配置文件：push.conf # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the

Android14音频进阶之dump各阶段音频数据＜Tee Sink方案＞(七十五)

简介： CSDN博客专家，专注Android/Linux系统，分享多mic语音方案、音视频、编解码等技术，与大家一起成长！优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】🚀 优质专栏：多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】🚀 优质视频课程：AAOS车载系统+AOSP14系统攻城狮入门实战课【原创干货持续更新中……】🚀 人生格言：

Flink（3）：DataSet的Source、Transform和Sink算子，以及计数器

一、概述 Flink批处理DataSet的处理流程Source、Transform和Sink算子。二、source 【参考：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.7/dev/batch/#data-sources】 1.基于文件创建（1）readTextFile(path) / TextInputForma

Flink error：No data sinks have been created yet. A program needs at least one sink that consumes dat

一、问题描述 Flink程序，批处理程序，执行报错： Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: No data sinks have been created yet. A program needs at least one sink that consumes data. Examples are writing the

Attention Sink

论文发现自回归LLM存在的一个有趣现象：对于输入文本最靠前的少量几个token，无论它们在语义上与语言建模任务的相关性如何，大量的注意力分数都会分配给他们，如下图所示：模型的前两层还能保持attention score更多分配给当前token附近位置的特性，而在其他层，靠前的几个token都会接受到大量的注意力。尽管这些token在语义上很可能并没有什么重要性，但它们却聚集了大量的注意力分数

【DDR 终端稳压器】Sink and Source DDR Termination Regulator [C] S0 S1 S2 S3 S4 S5 6状态

TPS51200A-Q1 器件通过 EN 功能提供 S3 支持。EN引脚可以连接到终端应用中的SLP_S3信号。当EN = 高电平（S0 状态）时，REFOUT 和 VO 引脚均导通。当EN = 低电平（S3状态）时，VO引脚关断并通过内部放电MOSFET放电时，REFOUT引脚保持不变。当EN = 低电平且REFIN电压小于0.390 V时，TPS51200A-Q1器件进入伪S5状态。当伪S5

Flink写出数据到Hbase的Sink

文章目录一、MyHbaseSink1、继承RichSinkFunction<输入的数据类型>类2、实现open方法，创建连接对象3、实现invoke方法，批次写入数据到Hbase4、实现close方法，关闭连接二、HBaseUtil工具类一、MyHbaseSink 1、继承RichSinkFunction<输入的数据类型>类 public class MyHbaseS

flume source、sink、Channels测试

3.一个简单的例子 #设置配置文件 [root@cc-staging-loginmgr2 conf]# cat example.conf # example.conf: A single-node Flume configuration # Name the components on this agent a1.sources = r1

Flume-0.9.4配置Hbase sink实践

在下载好的Flume-0.9.4里面有两个用于测试Hbase sink的插件类，但是默认情况下，这个插件类是没有被启用的，读完这篇文章你将会了解到如何配置Hbase sink。　　1、修改$FLUME_HOME/conf/flume-site.xml的配置文件，在里面添加以下配置： <property> <name>flume.plugin.classes

Flume_Flume常用配置5_header + filter taildir.source_memory.channel_hdfs.sink

以下配置基于版本 apache-flume-1.8.0-bin 我们假定已经对Flume有一定了解，并且对Flume 的各个组件有一定了解。我们演示一个基本的 source 为 taildir源channel 为 memorysink 为 hdfs 类型的配置示例：上一个配置中，我们对spooldir 源进行了简单的讲解，也提出了spooldir 中存在的问题，这一章我们对 1

Flume_Flume常用配置4_taildir.source_memory.channel_hdfs.sink

以下配置基于版本 apache-flume-1.8.0-bin 我们假定已经对Flume有一定了解，并且对Flume 的各个组件有一定了解。我们演示一个基本的 source 为 taildir源channel 为 memorysink 为 hdfs 类型的配置示例：上一个配置中，我们对spooldir 源进行了简单的讲解，也提出了spooldir 中存在的问题，这一章我们对 1

Flume_Flume常用配置3_spooldir.source_memory.channel_hdfs.sink

以下配置基于版本 apache-flume-1.8.0-bin 我们假定已经对Flume有一定了解，并且对Flume 的各个组件有一定了解。我们演示一个基本的 source 为 spooldir源channel 为 memorysink 为 hdfs 类型的配置示例：这里我们要对spooldir 源进行简单讲解： spooldir 可以避免 exec 中利用 tail -f

Flume_Flume常用配置2_exec.source_memory.channel_hdfs.sink

以下配置基于版本 apache-flume-1.8.0-bin 我们假定已经对Flume有一定了解，并且对Flume 的各个组件有一定了解。我们演示一个基本的 source 为 exec源channel 为 memorysink 为 hdfs类型的配置示例：请确保先安装了HDFS , 并对Hadoop 有一定了解，不懂得请自行百度，或者参看博主的Hadoop 相关搭建的文章。

Flume_Flume常用配置1_exec.source_memory.channel_logger.sink

以下配置基于版本 apache-flume-1.8.0-bin 我们假定已经对Flume有一定了解，并且对Flume 的各个组件有一定了解。我们演示一个基本的 source 为 exec源channel 为 memorysink 为 logger 类型的配置示例：我们在解压好的目录下创建 2个子目录 my-conf, my-binmy-conf 存放了对 agent (sour

《从0到1学习Flink》—— 如何自定义 Data Sink ？

前言前篇文章《从0到1学习Flink》—— Data Sink 介绍介绍了 Flink Data Sink，也介绍了 Flink 自带的 Sink，那么如何自定义自己的 Sink 呢？这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去。准备工作我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo，首先你

《从0到1学习Flink》—— Data Sink 介绍

前言再上一篇文章中《从0到1学习Flink》—— Data Source 介绍讲解了 Flink Data Source ，那么这里就来讲讲 Flink Data Sink 吧。首先 Sink 的意思是：大概可以猜到了吧！Data sink 有点把数据存储下来（落库）的意思。如上图，Source 就是数据的来源，中间的 Compute 其实就是 Flink 干的事情，

Flink 常用的 Source 和 Sink Connectors 介绍

通过前面我们可以知道 Flink Job 的大致结构就是 Source ——> Transformation ——> Sink。那么这个 Source 是什么意思呢？我们下面来看看。 Data Source 介绍 Data Source 是什么呢？就字面意思其实就可以知道：数据来源。 Flink 做为一款流式计算框架，它可用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流

如何自定义 Flink Connectors（Source 和 Sink）？

在前面文章 3.6 节中讲解了 Flink 中的 Data Source 和 Data Sink，然后介绍了 Flink 中自带的一些 Source 和 Sink 的 Connector，接着我们还有几篇实战会讲解了如何从 Kafka 处理数据写入到 Kafka、ElasticSearch 等，当然 Flink 还有一些其他的 Connector，我们这里就不一一介绍了，大家如果感兴趣的话可以去官

Flume之使用Loadbalancing Sink Processor实现sink负载均衡

前言 Load balancing Sink Processor，顾名思义，即能够对Sink组中的每个Sink实现负载均衡，默认采用的是轮询round_robin的方式，还可以使用随机方式random，或者用户自己实现AbstractSinkSelector抽象类定义自己的Sink Selector类，并提供FQCN（Full Qualified Class Name）全类名来进行配置，并且

Flume之使用Failover Sink Processor实现sink故障转移

前言 Failover Sink Processor 维护着Sink组中Sinks的优先级表，根据优先级尝试将Event传输给不同的Sink直到Event成功发送。当优先级高的Sink不可用时，会将Event传输给下一优先级Sink，以此来确保每个Event都能被投递。当Sink不可用时，Failover Sink Processor和Load balancing Sink Processo