RFC - 24: Hoodie Flink Writer Proposal在Hudi 0.7.0版本中支持了Flink写Hudi的第一个版本，第一个版本中存在一些瓶颈，该RFC由阿里Blink团队的Danny提出，以解决第一个版本中的一些瓶颈，大部分代码已经合入master主干分支。1. 现有架构现有Flink写Hudi架构如下现有的架构存在如下瓶颈
InstantGeneratorOperat
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2023-08-23 06:44:17
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# 从Flink DataStream写入MySQL的实践
在大数据处理领域，Flink是一个非常流行的流处理引擎，它能够处理大规模的数据，并且具有高性能和可靠性。而MySQL是一个流行的关系型数据库，用于存储结构化数据。在实际应用中，我们经常需要将Flink处理的数据写入MySQL中进行持久化存储。本文将介绍如何使用Flink DataStream将数据写入MySQL，并提供代码示例。
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概述 DataStream（数据流）本身是 Flink 中一个用来表示数据集合的类（Class），我们编写的 Flink 代码其实就是基于这种数据类型的处理，所以这套核心API 就以DataStream 命名。对于批处理和流处理，我们都可以用这同一套 API 来实现。 DataStream 在用法上有些类似于常规的 Java 集合，但又有所不同。我们在代码中往往并不关心集合中具体的数据，而只
1.定义在Flink中，DataStream是一个分布式数据集，表示无限流或有限流的数据流。DataStream可以由一个或多个数据源创建，数据源可以是文件、集合、Kafka主题等。DataStream提供了一组API方法，可以对数据流进行转换、过滤、聚合等操作，并将结果发送到Sink（例如文件、Kafka主题、数据库等）中。2.使用示例在Flink中，DataStream也可以用于处理无限流数据
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2023-09-08 23:45:20
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flink DataStreamAPI流程概述一个完整的flink程序，其执行流程主要包括：数据流输入 -> 转换（transformation） -> 数据流输出 三部分。数据流的起始是从各种源（例如消息队列、套接字流、文件）创建的，然后 DataStream 程序对数据流（例如过滤、更新状态、定义窗口、聚合）进行转换，最后通过 sink 返回，例如可以将数据写入文件或标准输出（例如
有一个这样的场景，有大批量数据在mongo中，其中mongo中数据还会频繁变更，但是几乎不会删除，这样的数据需要产生一个大屏来供用户看统计数据，之前的设计方案是直接通过定时任务每10分钟去mongo计算一次，这种做法除了计算慢还可能会导致影响业务，所以需要通过大数据来计算增加大屏的实时性，且降低对业务的影响。我提供如下解决方案：mongo中数据通过cdc同步到kafka，然后kafka中数据再分别
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2023-09-04 15:09:13
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文章目录将表（Table）转换成流（DataStream）将流（DataStream）转换成表（Table）支持的数据类型全代码展示： 在 Flink 中我们可以将 Table 再转换成 DataStream，然后进行打印输出。这就涉及了表和流的转换。将表（Table）转换成流（DataStream）（1）调用 toDataStream()方法 将一个 Table 对象转换成 DataStrea
继续侃Flink编程基本套路1.1 DataSet and DataStreamDataSet and DataStream表示Flink app中的分布式数据集。它们包含重复的、不可变数据集。DataSet有界数据集，用在Flink批处理。DataStream可以是无界，用在Flink流处理。它们可以从数据源创建，也可以通过各种转换操作创建。1.2共同的编程套路DataSet and
分区策略决定了一条数据如何发送给下游。Flink中默认提供了八大分区策略(也叫分区器)。本文基于Flink 1.9.0总结Flink DataStream中的八大分区策略以及手动实现一个自定义分区器。八大分区策略继承关系图
ChannelSelector: 接口，决定将记录写入哪个Channel。有3个方法:
void setup(int numberOfChannels): 初始化输出Chann
Flink提供了Table形式和DataStream两种形式，可以根据实际情况自己选择用哪些方式来实现，但实际开发过程中可能会有需求两种形式互相转换，这里介绍下操作方法表可以转换为DataStream或DataSet,这样自定义流处理或批处理程序就可以继续在Table API或SQL查询的结果上运行了将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的
流表转换摘要官网的说法1.Insert-only 类型的流表转化1.1 demo小例子2.change log 表流转换2.1 demo例子3. flink内置的row对象4. Schema5. 流到表转换的列类型推断规则如下5.1 流到表 字段名称映射规则5.11.通过位置映射5.12 原子类型5.13 java 对象（POJO）6.总结 表流转换的时候水位线和时间代码中如何定义6.1. 从D
Data Sinks数据接收器使用DataStreams并将其转发到文件，套接字，外部系统或打印它们。Flink带有多种内置输出格式，这些格式封装在DataStreams的操作后面：writeAsText()/ TextOutputFormat-将元素按行写为字符串。通过调用每个元素的toString（）方法获得字符串。writeAsCsv(…)/ CsvOutputFormat-将元组写为逗号分
# 从 MySQL 数据库中读取数据流（Data Stream）并处理
在实时数据处理中，Apache Flink 是一个广泛使用的流处理框架，它支持从多种不同的数据源中读取数据，并对数据进行实时处理。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Flink 读取 MySQL 数据库中的数据流，并进行简单的处理。
## MySQL 数据库配置
首先，我们需要在 Flink 程序中配置 MySQL 数据库
Flink中的DataStream程序是在数据流上实现转换的常规程序(例如，filtering, updating state, defining windows, aggregating)。数据流最初是由不同的源创建的(例如，message queues, socket streams, files)。结果通过接收器返回，例如，接收器可以将数据写入文件或标准输出(例如the command li
一、DataStream 和 DataSetFlink用DataStream 表示无界数据集，用DataSet表示有界数据集，前者用于流处理应用程序，后者用于批处理应用程序。从操作形式上看，DataStream 和 DataSet 与集合 Collection 有些相似，但两者有着本质的区别：（1）DataStream 和 DataSet 是不可变的数据集合，因此不可以想操作集合那样增加或者删除
1. API基本概念Flink程序可以对分布式集合进行转换（例如： filtering, mapping, updating state, joining, grouping, defining windows, aggregating）集合最初是从源创建的（例如，从文件、kafka主题或本地内存集合中读取）结果通过sink返回，例如，可以将数据写入(分布式)文件，或者写入标准输出(例如，命令行
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2021-05-06 14:51:28
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一.简介基本转换做一个概述，基于时间算子（窗口，水位线）以及其他一些特殊转换会在后面文章介绍。DataStream API的转换分为四大类：作用于单个事件的基本转换。
原创
2022-01-23 17:31:03
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一 .流处理基本概念对于什么是流处理，从不同的角度有不同的定义。其实流处理与批处理这两个概念是对立统一的，它们的关系有点类似于对于 Java 中的 ArrayList 中的元素，是直接看作一个有限数据集并用下标去访问，还是用迭代器去访问。流处理系统本身有很多自己的特点。 一般来说，由于需要支持无限数据集的处理，流处理系统一般采用一种数据驱动的处理方式。它会提前设置一些算子，然后等到数据到达后对数据
Flink_DataStream一、基本算子的使用2.1、Map富函数2.2、FlatMap2.3、Filter的使用2.4 、KeyBy 字符统计2.5 、Reduce2.6、Aggregation(聚合的统称)2.7、fold2.8、ProcessFunction2.9、apply二、数据的计算2.1、增量的聚合统计2.2、全量的聚合统计三、DataStream数据源DataSource3.
# 为小白解释如何使用 Flink DataStream API
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你介绍如何使用 Flink DataStream API。Flink 是一个流式处理框架，可以用于处理无边界和有边界的数据流。在 Flink 中，DataStream API 用于处理无边界数据流。
## 整体流程
在使用 Flink DataStream API 的过程中，一般会经历以下
