1.参照官网配置TiCDC 具体配置如下# 指定配置文件中涉及的库名、表名是否为大小写敏感
# 该配置会同时影响 filter 和 sink 相关配置，默认为 true
case-sensitive = true
# 是否输出 old value，从 v4.0.5 开始支持
enable-old-value = true
[filter]
# 忽略指定 start_ts 的事务
ignore-
1.Flink如何保证Exactly-Once使用checkpoint检查点，其实就是 所有任务的状态，在某个时间点的一份快照；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同 的输入数据的时候。checkpoint的步骤：flink应用在启动的时候，flink的JobManager创建CheckpointCoordinatorCheckpointCoordinator(检查点协调器) 周期性的向该
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2024-03-08 13:38:00
40阅读
我们都知道Flink在流式处理上性能强大，且很好地支持ExactlyOnce语义；且这也是Flink核心的技术点，所以成为面试官喜欢追问的一个话题：Flink恰巧语义一次消费，怎么保证？ 在这个思维导图进行了详细的描述及说明。欢迎阅读及下载超全干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对上述思维导图中也进行了详细地描述：Flink_思维导图（干货）.xm
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2024-04-29 12:17:14
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flink 的对外输出操作都要利用 Sink 完成，常用的 Sink 有 kafka、 redis、elasticsearch、jdbc等。 1、首先引入对应的 connector 依赖 2、创建类实现在 sink 中的方法 3、最后 addSink ...
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2021-09-13 10:16:00
571阅读
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目录1. 基于控制台和文件的Sink2. 自定义Sink3. Scala代码演示1. 基于控制台和文件的SinkAPI：ds.print 直接输出到控制台ds.printToErr() 直接输出到控制台,用红色ds.writeAsText("本地/HDFS的path",WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1)注意：在输出到path的时候,可以在前面设置并行度当并
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2024-02-23 12:28:42
208阅读
查看Flink 1.9.0版本的官方文档 可以看到连接里面是没有Redis，不过Bahir中有
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2021-10-27 15:59:40
192阅读
# Flink如何批量Sink写入MySQL
Apache Flink是一种强大的流式处理框架，适用于大规模数据处理。它不仅能处理实时数据流，也支持批处理作业。在实际应用中，数据最终往往需要存储到数据库中，例如MySQL。本文将介绍如何使用Flink实现批量写入MySQL，并提供相关的代码示例和Flowchart、Sequence Diagram来帮助理解。
## Flink与MySQL的连接
## 实现Flink HDFS Sink
### 概述
在Flink中，将数据写入HDFS是非常常见的操作，可以通过Flink提供的HDFS Sink实现。HDFS Sink可以将Flink流处理应用程序的输出数据写入到HDFS中，实现数据持久化。
### 实现步骤
下面是实现Flink HDFS Sink的步骤以及对应的代码示例：
| 步骤 | 操作
原创
2024-04-30 11:41:15
101阅读
## 实现 Flink Sink 到 MySQL 的流程
### 1. 准备工作
在开始之前，你需要确保已经完成以下准备工作：
1. 安装 Flink：你可以从 Flink 官方网站下载并安装 Flink。
2. 安装 MySQL：确保已经在你的机器上安装了 MySQL 数据库，并且可以通过连接字符串连接到数据库。
### 2. 导入依赖
在你的项目中，你需要导入以下 Flink 和 MyS
原创
2023-08-10 12:14:48
223阅读
## 了解 Flink Sink RedisTemplate
Apache Flink 是一个用于大规模流处理的开源框架，它支持实时处理和批处理。Flink 提供了各种内置的 Sink，用于将处理后的数据写入不同的数据存储系统。其中，Sink RedisTemplate 是用于将数据写入 Redis 的 Sink。
### Sink RedisTemplate 的作用
Sink RedisT
原创
2024-03-27 07:04:06
29阅读
一、CDC 概述CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。CDC 技术的应用场景非常广泛：数据同步：用于备份，容灾；数据分发：一个数据源分发给多个下游系统；数据采集：面向数据仓库 / 数据湖的 ETL 数据集成，是非常重要
前言Flink 是一种流式计算框架，为什么我会接触到 Flink 呢？目前在做的项目是平台业务的告警部分，负责告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到终端数据，并将读取到的终端数据做一些 聚合/转换/计算 等操作，然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较，然后做出相应的告警措施。画了个简单的图如下：Flink是什么？批处理 （处理历史数据集）流处理 （处理实时数据流）事件监控 (监
文章目录背景篇-关于 sql定义篇-sql source、sink实战篇-sql source、sink 的用法原理剖析篇-sql source、sink 是怎么跑起来的connector 怎样映射到具体算子？format 怎样映射到具体 serde？其他配置属性怎么加载？ 本文从以下五个小节介绍 flink sql source\sink\format 的概念、原理。 背景篇-关于 sql关
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2024-09-12 20:52:21
85阅读
## 实现 Flink MySQL Sink 的步骤
### 1. 引言
在使用 Flink 进行实时数据处理的过程中，我们通常需要将处理结果存储到外部系统中，如 MySQL 数据库。本文将介绍如何在 Flink 中实现一个 MySQL Sink。
### 2. 整体流程
下面的表格展示了实现 Flink MySQL Sink 的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-08-14 11:39:55
192阅读
在使用Flink处理实时数据流时，经常需要和外部系统进行交互。例如，在构建实时数据仓库的时候，通常需要将消息和外部维表进行关联，以获得额外的维度数据。由于外部系统的响应时间和网络延迟可能会很高，如果采用同步调用的方式，那么外部调用的高延迟势必会影响到系统的吞吐量，进而成为系统的瓶颈。这种情况下，我们需要采用异步调用的方式。异步调用相比于同步调
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2024-03-28 10:17:47
153阅读
## Flink MongoDB Sink实现流程
### 1. 整体流程
使用Flink实现将数据写入MongoDB的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Flink环境 |
| 2 | 定义数据源 |
| 3 | 定义MongoDB Sink |
| 4 | 将数据源与MongoDB Sink连接 |
| 5 | 启动Flin
原创
2023-10-23 05:48:17
139阅读
## Flink Redis Sink: 将数据流写入Redis的解决方案
### 简介
Flink是一个强大的分布式流处理框架，它提供了丰富的连接器（Connectors）来与各种数据存储进行集成。其中之一就是Redis，一个流行的内存数据存储系统。Flink提供了一个Redis Sink，可以方便地将数据流写入Redis中。
本文将介绍Flink Redis Sink的使用方法，并提供代
原创
2023-08-03 03:04:20
214阅读
本文整理自阿里云开源大数据平台吕宴全关于新一代实时数据集成框架 Flink CDC 3.0 的核心技术架构解析，内容主要分为以下四部分：Flink CDC 演进历程Flink CDC 3.0 的架构设计Flink CDC 3.0 的核心实现未来规划一、Flink CDC 演进历程Flink CDC 是基于数据库日志 CDC（Change Data Capture）技术的实时数据集成框架，配合 Fl
1、反压产生的场景反压经常出现在促销、热门活动等场景。短时间内流量陡增造成数据的堆积或者消费速度变慢。它们有一个共同的特点：数据的消费速度小于数据的生产速度。2、反压危害Flink会因为数据堆积和处理速度变慢导致checkpoint超时，而checkpoint是Flink保证数据一致性的关键所在，最终会导致数据的不一致发生。3. 反压原因及定位数据倾斜：可以在 Flink 的后台管理页面
Async I/O的原理和基本用法简单的来说，使用 Async I/O 对应到 Flink 的 API 就是 RichAsyncFunction 这个抽象类实现里面的3个方法open（初始化）asyncInvoke（数据异步调用）close（停止的一些操作） 使用Async I/O的模板方法：/**
* An implementation of the 'AsyncFunction' that
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2024-06-05 13:16:12
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