今日需求kafakasource -> flinkcep -> kafkasink mysqlsink模拟数据设计表设计cep事件匹配逻辑设计json转javabeanjson格式：如果javabean中字段为字符串，则一定要用“字段”：“数据”格式，不能“字段”：数据，否则JSON…parseObject识别不出mysqlsink//数据写入MySQL策略
JdbcE
10、Flink join1、Regular Joins将两个关联表长存再状态中，可以一直关联上
会导致状态越来越大
和批处理关联结果是一样的-- 创建学生表流表，数据再kafka中
drop table student_join;
CREATE TABLE student_join (
id String,
name String,
age int,
gender STRING,
cl
1.流关联1.1 joinDataStream<Integer> orangeStream = ...
DataStream<Integer> greenStream = ...
orangeStream.join(greenStream)
.where(<KeySelector>)
.equalTo(<KeySelector>)
1. Regular Joins历史数据也能关联上，进行关联的两个表长久保存在状态里，关联结果也是更新的 优点：可以保证两个表的数据一直可以关联上，数据不是同时到达的也可以关联上 缺点：两个表都缓存在状态中，会越来越大，每次进行checkpoint所需的时间就越长，最后导致flink反压，如果chenkpoint多次超时任务就会失败-- 创建学生表流表，数据再kafka中
CREATE TABLE
目录
前言一、flink是什么？1.flink api层级2.flink sql api二、安装步骤步骤 1：下载 #步骤 2：启动集群 #步骤 3：提交作业（Job） #步骤 4：停止集群 #三、SQL 客户端 #1、准备sql涉及的lib包2、编写sql脚本3、web ui查看总结前言
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2023-09-20 16:31:18
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目录11.6 联结（Join）查询11.6.1 常规联结查询11.6.2 间隔联结查询11.7 函数11.7.1 系统函数11.7.2 自定义函数（UDF）11.6 联结（Join）查询按照数据库理论，关系型表的设计往往至少需要满足第三范式（3NF），表中的列都直接依赖于主键，这样就可以避免数据冗余和更新异常。例如商品的订单信息，我们会保存在一个 “订单表”中，而这个表中只有商品 ID，详情则需要
# Flink SQL 关联 MySQL 表的实践与探索
随着大数据的快速发展，Apache Flink 作为一种流处理框架，越来越受到关注。Flink 不仅可以处理实时数据流，还能够与关系型数据库进行紧密的结合，尤其是 MySQL。本文将为大家展示如何使用 Flink SQL 关联 MySQL 表，并提供相关的代码示例。
## 什么是 Flink SQL？
Flink SQL 是 Apac
# 如何使用flink关联外部数据MySQL
## 一、流程概览
在flink中关联外部数据MySQL通常包括以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建flink环境 |
| 2 | 从MySQL中读取数据 |
| 3 | 在flink中处理数据 |
| 4 | 将处理后的数据写回MySQL |
## 二、具体操作步骤
### 1. 创建flin
目录 1.实时查询维表 2.预加载全量数据3.LRU 缓存4.广播变量1.实时查询维表 优点：维表数据实时更新，可以做到实时同步到。
缺点：访问压力大，如果失败会造成线程阻塞。实时查询维表是指用户在Flink算子中直接访问外部数据库。这种方式可以保证数据是最新的，但是当我们流计算数据过大，会对外部系统带来巨大的访问压力，比如：连接失败，连接池满等情况，就
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2023-08-04 11:56:56
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随着Flink 1.10的发布，对SQL的支持也非常强大。Flink 还提供了 MySql, Hive，ES, Kafka等连接器Connector，所以使用起来非常方便。 接下来咱们针对构建流式SQL应用文章的梗概如下： 1. 搭建流式SQL应用所需要的环境准备。 2. 构建一个按每小时进行统计购买量的应用。 3. 构建每天以10分钟的粒度进行统计应用。 4. 构建按分类进行排行，
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2023-08-30 19:49:38
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上篇博客提到 Flink SQL 如何 Join 两个数据流，有读者反馈说如果不打算用 SQL 或者想自己实现底层操作，那么如何基于 DataStream API 来关联维表呢？实际上由于 Flink DataStream API 的灵活性，实现这个需求的方式是非常多样的，但是大部分用户很难在设计架构时就考虑得很全面，可能会走不少弯路。针对于此，笔者根据工作经验以及社区资源整理了用 DataStr
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2023-08-03 15:21:25
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Flink SQL客户端1.概述Flink 的 Table & SQL API 可以处理 SQL 语言编写的查询语句，但是这些查询需要嵌入用 Java 或 Scala 编写的表程序中。此外，这些程序在提交到集群前需要用构建工具打包。这或多或少限制了 Java/Scala 程序员对 Flink 的使用。SQL 客户端 的目的是提供一种简单的方式来编写、调试和提交表程序到 Flink 集群上，
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2023-09-17 13:32:09
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文章目录一.基本程序结构二.创建表环境三.在 Catalog 中注册表3.1 表（Table）的概念3.2 连接到文件系统（Csv 格式）3.3 连接到 Kafka四. 表的查询4.1 Table API 的调用4.2 SQL 查询五. 将DataStream 转换成表5.1 代码表达5.2 数据类型与 Table schema 的对应六. 创建临时视图（Temporary View）七. 输出
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2023-08-25 16:41:44
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使用 Flink CDC（Change Data Capture) 实现数据同步被越来越多的人接受。本文介绍了在数据同步过程中，如何将 Schema 的变化实时地从 MySQL 中同步到 Flink 程序中去。背景MySQL 存储的数据量大了之后往往会出现查询性能下降的问题，这时候通过 Flink SQL 里的 MySQL CDC Connector 将数据同步到其他数据存储是常见的一种处理方式。
0 摘要 在Flink实时流数据处理中，经常用到keyBy算子, 虽然能够大致不差的使用它，实现自己的需求。然而这个算子到底做了什么事情，心里一直没有底。这篇文章算是对keyBy算子稍微深入一点的探究。1 Spark中的按key分组操作 对于经常使用spark的同学而言，分组操作数据，那是再熟悉
几乎所有的 Flink 应用程序(包括批处理与流处理程序)都需要依赖外部配置参数。例如，可以用来指定输入和输出源(如路径或者地址)，系统参数(并发数，运行时配置)以及应用程序特定参数(通常用在自定义函数中)。从 0.9 版本开始，Flink 提供了一个叫 ParameterTool 的简单程序，提供一些基础的工具来解决上述问题，当然你也可以不用这里描述的 ParameterTool，你可以使用其他
Inner Join 的用法SELECT *
FROM Orders
INNER JOIN Product
ON Orders.productId = Product.id优点：使用简单和离线数仓一样缺点：因为历史数据默认不会被清理，因为资源问题一般只用做有界数据流的 Join，或者需要设置状态，设置过期时间。Outer Joinouter join包括left join和right
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2023-08-18 16:36:10
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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。本文将您详
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2023-07-27 19:50:59
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记录一次使用Flink对Kafka数据流与Mysql广播流关联使用的踩坑接到一个这样的需求：kafka接收实时数据流，需要根据MySQL中的一张表的某个字段进行过滤，然后再写入到MySQL中Kafka中的数据格式为json格式，跟后端沟通发现MySQL中配置表基本上是不会变化的，但是保险起见还是使用Flinkcdc了，读取MySQL形成配置流在广播出去首先，准备一些测试数据，读取kafka数据和m
概述 无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，我们都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景。本章我们就来讨论 Flink 中对多条流进行转换的操作。 简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类。目前分流的操作一般是通过侧输出流（side output）来实现
