实时计算 Flink版产品使用合集之可以支持批量写入HBase吗
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
实现HBase表和RDB表的转化(附Java源码资源)
该文介绍了如何将数据从RDB转换为HBase表，主要涉及三个来源：RDB Table、Client API和Files。文章重点讲解了RDB到HBase的转换，通过批处理思想，利用RDB接口批量导出数据并转化为`List<Put>`，然后导入HBase。目录结构包括配置文件、RDB接口及实现类、HBase接口及实现类，以及一个通用转换器接口和实现。代码中，`RDBImpl`负责从RDB读取数据并构造`Put`对象，`HBaseImpl`则负责将`Put`写入HBase表。整个过程通过配置文件`transfer.properties`管理HBase和RDB的映射关系。
【HBase入门与实战】一文搞懂HBase!
该文档介绍了HBase，一种高吞吐量的NoSQL数据库，适合处理大规模数据。HBase具备快速读写、列式存储和天然支持集群部署的特点，常用于高并发场景。NoSQL与关系型数据库的主要区别在于数据模型、查询语言和可伸缩性。HBase的物理架构包括Client、Zookeeper、HMaster和RegionServer，其中RegionServer管理数据存储。HBase的读写流程利用MemStore和Bloom Filter提高效率。此外，文档还提到了HBase的应用，如时间序列数据、消息传递和内容服务。
ZooKeeper详解
ZooKeeper是大数据组件中的协调器，确保高可用性和一致性。它用于监控主备节点切换（如Hadoop YARN的ResourceManager，HBase的RegionServer，Spark的Master）并实现数据同步。设计基于文件系统和通知机制，通过Znodes的状态变化（创建、删除、更新、子节点变化）进行协调。ZooKeeper使用观察者模式，当Znode变化时，通知客户端。其数据结构为树形，提供CLI工具如`zkCli.sh`进行交互。ZooKeeper有三个默认端口：2181（客户端连接），2888（服务器间同步），3888（选举）。选举采用半数机制，确保集群稳定性。