常用命令1. 解析 binlog 排查问题如果只是解析出来查看，可以加 --base64-output=decode-rows 不显示行格式的内容：mysqlbinlog --no-defaults -vv --base64-output=decode-rows mysql-bin.0002012. 解析指定 GTID 的事务用来分析某个事务做了什么：mysqlbinlog --no-defaul
## Flink CDC读取不到MySQL解决方案
### 起因
最近在使用Flink进行数据处理时，遇到了一个问题：Flink CDC无法读取到MySQL中的数据。经过排查，发现是连接配置或权限问题导致的。下面将介绍如何解决这个问题。
### 问题分析
一般来说，Flink CDC读取MySQL数据需要正确配置MySQL连接信息，并确保用户有足够的权限来进行读取操作。如果出现读取不到数据
前言前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector。其中包括了 Source 和 Sink 的，后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink。那么今天要做的事情是啥呢？就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector，我们今天就用他来做 Sink，将 Kafka 中的数据经过 Flink 处理后然后存
1、前提背景准备
Flink在1.11之后就已经支持从
MySQL增量
读取Binlog日志的方式。pom文件如下：<properties>
<scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
<scala.version>2.11.12</scala.version>
&
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2023-08-31 08:30:56
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众所周知，Flink 是当前最为广泛使用的计算引擎之一，它使用 Checkpoint 机制进行容错处理 [1]，Checkpoint 会将状态快照备份到分布式存储系统，供后续恢复使用。在 Alibaba 内部，我们使用的存储主要是 HDFS，当同一个集群的 Job 到达一定数量后，会对 HDFS 造成非常大的压力，本文将介绍一种大幅度降低 HDFS 压力的方法——小文件合并。背景不管使用 FsSt
风雨送春归，飞雪迎春到。已是悬崖百丈冰，犹有花枝俏。俏也不争春，只把春来报。待到山花烂漫时，她在丛中笑。选自《卜算子·咏梅》图片来自网络，如侵权，请联系删除有不少读者反馈，参考上篇文章《Hive 终于等来了 Flink》部署 Flink 并集成 Hive 时，出现一些 bug 以及兼容性等问题。虽已等来，却未可用。所以笔者增加了这一篇文章，作为姊妹篇。回顾在上篇文章中，笔者使用的 CDH 版本为
FlinkStreamETL0.功能说明概括：利用Flink实时统计Mysql数据库BinLog日志数据，并将流式数据注册为流表，利用Flink SQL将流表与Mysql的维表进行JOIN，最后将计算结果实时写入Greenplum/Mysql。1.需求分析1.1需求实时统计各个地区会议室的空置率，预定率，并在前端看板上实时展示。源系统的数据库是Mysql，它有三张表，分别是：t_meeting_i
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2023-07-25 22:25:50
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目前跑通的读写MySQL的方式有三种，一种是直接使用flink自带的JDBCInputFormat和JDBCOutputFormat，一种是自定义source和sink，最后一种是通过DDL连接MySQL进行读写（但是这种只在idea调试通了，打包上传后运行报错，因此比较的时候只比较前两种）。引入依赖<!-- https://mvnrepository.com/artifact/mysql/
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2023-06-02 11:45:56
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目录一、功能需求说明二、前期准备工作2.1 需要导入mysql驱动2.2 mysql建立表及插入数据2.3 启动Kafka的topic2.4 编写 Flink相关应用代码三、 启动Flink 应用程序及向Kafka生产数据 3.1 可以在idea本地启动 C01_QueryActivityName 3.2 通过向Kafka-producer生产数据
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2023-09-20 16:33:44
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作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将为您详细介绍如何取 MySQL 数据，
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2023-05-25 13:51:14
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目录1. 写入方式1.1 CDC Ingestion1.2 Bulk Insert1.3 Index Bootstrap2. 写入模式2.1 Changelog Mode2.2 Append Mode3. write写入速率限制4. 读取方式4.1 Streaming Query4.2 Incremental Query 1. 写入方式1.1 CDC Ingestion有两种方式同步数据到Hud
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2023-07-14 17:09:34
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什么是CDC？CDC是（Change Data Capture 变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。1. 环境准备mysqlHiveflink 1.13.5 on yarn说明：如果没有安装hadoop，那么可以不用
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2023-07-28 23:08:12
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Flink提供了基于JDBC的方式，可以将读取到的数据写入到MySQL中；本文通过两种方式将数据下入到MySQL数据库，其他的基于JDBC的数据库类似，另外，Table API方式的Catalog指定为Hive Catalog方式，持久化DDL操作。另外，JDBC 连接器允许使用 JDBC 驱动程序从任何关系数据库读取数据并将数据写入其中。 本文档介绍如何设置 JDBC 连接器以针对关系数据库运行
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2023-06-11 08:40:03
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问题描述使用flink sql语法创建源表，使用flink-mysql-cdc读取mysql的binlog：CREATE TABLE mysql_binlog (
user_id STRING NOT NULL,
birthday INT,
PRIMARY KEY (user_id) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'mysq
Alink是基于Flink的机器学习算法平台，欢迎访问Alink的github获取更多信息。
基本操作我们先下载个csv文件用作后面的测试数据。将数据文件 http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data下载到本地，文件路径为 /Users/yangxu/flinkml/data/iris/i
</dependency>使用的是 0.3 这个版本，该版本就包含上述3方CH jdbc包<!-- CH JDBC版本推荐使用 0.3, 0.4的版本是要 JDK 17 -->
<clickhouse-jdbc.version>0.3.2-patch11</clickhouse-jdbc.version>## 自定义Source
测试表映射实体
# Flink读取MySQL示例
## 介绍
Apache Flink是一个流处理和批处理框架，能够处理大规模的数据，并提供稳定性和容错性。与传统的批处理框架相比，Flink能够实时处理数据，而不需要等待所有数据都到达。
在实际的数据处理过程中，我们经常需要从各种数据源（如MySQL、Hadoop等）中读取数据并进行处理。本文将以读取MySQL数据为例，介绍如何使用Flink实现。
##
## Flink MySQL增量读取简介
在实时数据处理中，数据源的选择非常重要。MySQL数据库作为一种常见的关系型数据库，被广泛应用于各种场景。本文将介绍如何使用Apache Flink作为数据处理框架，实现对MySQL数据库的增量读取。
### Flink简介
Apache Flink是一个基于流的分布式数据处理引擎，提供了丰富的API和库，支持实时数据处理和批处理。通过Flink，可
# Flink定时读取MySQL实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我来教你如何实现"flink定时读取mysql"的需求。下面是整个实现流程的步骤表格：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建Flink环境 |
| 步骤二 | 创建MySQL连接 |
| 步骤三 | 设计数据库查询语句 |
| 步骤四 | 定义flink的source |
| 步骤五 | 解
Flink系列Table API和SQL之：动态表、持续查询、将流转换成动态表、更新查询、追加查询、将动态表转换为流、更新插入流一、表和流的转换二、动态表三、持续查询四、将流转换成动态表五、更新查询六、追加查询七、将动态表转换为流八、更新插入流(Upsert) 一、表和流的转换Flink中使用表和SQL基本上跟其他场景是一样的。不过对于表和流的转换，却稍显复杂。当我们将一个Table转换成Dat
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2023-07-26 13:39:05
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