Flink 是流计算引擎在Flink任务开发过程中经常会遇到从外部存储获取数据的场景，比如处理日志数据时，需要获取到用户的信息。最近在做一个指标，用到了异步IO，借此来记录下Flink Async I/O 读取MySql的方式。需求：用户的行为数据通过Stream进入flink计算引擎，需要知道每个用户的注册时间、最近一次登录时间。用户注册时间和登录时间是存放在User表中User 表-
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2023-08-18 16:33:33
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实现“flink guava 定时刷新mysql数据”的流程如下所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建一个Flink Job |
| 步骤二 | 设置定时器来触发刷新操作 |
| 步骤三 | 使用Guava的缓存机制来缓存MySQL数据 |
| 步骤四 | 实现定时刷新MySQL数据的逻辑 |
下面是每一步需要做的事情以及相应的代码：
**步骤一：创
1.窗口概念在大多数场景下，我们需要统计的数据流都是无界的，因此我们无法等待整个数据流终止后才进行统计。通常情况下，我们只需要对某个时间范围或者数量范围内的数据进行统计分析：如每隔五分钟统计一次过去一小时内所有商品的点击量；或者每发生1000次点击后，都去统计一下每个商品点击率的占比。在 Flink 中，我们使用窗口 (Window) 来实现这类功能。按照
本文介绍了不同源单表-单表同步，不同源多表-单表同步。注：此版本支持火焰图Flink版本：1.17.1环境：Linux CentOS 7.0、jdk1.8基础文件：flink-1.17.1-bin-scala_2.12.tgz、flink-connector-jdbc-3.0.0-1.16.jar、(maven仓库目录：corg.apache.flink/flink-connector
1. ProcessFunctionProcessFunction 函数是低阶流处理算子，可以访问流应用程序所有（非循环）基本构建块：事件 (数据流元素)状态 (容错和一致性)定时器 (事件时间和处理时间)ProcessFunction 可以被认为是一种提供了对 KeyedState 和定时器访问的 FlatMapFunction。每在输入流中接收到一个事件，就会调用来此函数来处理。对于容错的状态
前言社区在Flink 1.12版本通过FLIP-146提出了增强Flink SQL DynamicTableSource/Sink接口的动议，其中的一个主要工作就是让它们支持独立设置并行度。很多Sink都已经可以配置sink.parallelism参数(见FLINK-19937)，但Source还没动静。这是因为Source一直以来有两种并行的标准，一是传统的流式SourceFunction与批式
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2023-08-18 16:47:18
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目录1 自定义的数据源函数_读取1.1 应用场景：1.2 自定义连接器实现1.3 自定义连接器实现注意事项2 SourceFunction和ParallSourceFunction中定义了有两个方法2.1 Run()2.2 Cancel()2.3 代码示例3 自定义函数读取Mysql数据源3.1 代码示例 1 自定义的数据源函数_读取1.1 应用场景： 我将读取到的kafka的数据和mysql
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2023-07-14 17:07:51
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1 注册定时器机制1.0@Override
public void registerProcessingTimeTimer(N namespace, long time) {
InternalTimer<K, N> oldHead = processingTimeTimersQueue.peek();
if (processingTimeTimersQueue.a
随着互联网飞速发展，企业业务种类会越来越多，业务数据量会越来越大，当发展到一定规模时，传统的数据存储结构逐渐无法满足企业需求，实时数据仓库就变成了一个必要的基础服务。以维表 Join 为例，数据在业务数据源中以范式表的形式存储，在分析时需要做大量的 Join 操作，降低性能。如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成 Join，那么分析时就无需再次 Join，从而提升查询性能。
 
# 实现flink的mysql source
## 一、流程概述
首先，我们需要创建一个Flink作业，并使用Flink的MySQL connector来从MySQL数据库中读取数据作为source，然后将数据进行处理和分析。
以下是实现“flink 的mysql source”的具体步骤：
```mermaid
erDiagram
Flink -->|MySQL Source|
一、DataSource1、Flink 做为一款流式计算框架，它可用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流处理，即实时的处理些实时数据流，实时的产生数据流结果，只要数据源源不断的过来，Flink 就能够一直计算下去，这个 Data Sources 就是数据的来源地。 2、Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironm
摘要：本文将介绍如何将 MySQL 中的数据，通过 Binlog + Canal 的形式导入到 Kafka 中，继而被 Flink 消费的案例。内容包括：背景介绍环境介绍部署 TiDB Cluster部署 Zookeeper 环境部署 Kafka部署 Flink部署 MySQL部署 Canal配置数据流向一、背景介绍为了能够快速的验证整套流程的功能性，所有的组件都以单机的形式部署。如果手上的物理资
一、可行性分析Flink是一款分布式的计算引擎，它可以用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流处理，即实时地处理一些实时数据流，实时地产生数据的结果。既然是一个实时计算平台，这里主要用到他的流处理能力。他被称之为继storm、sparkStreaming 之后的第三代流处理引擎。对于应用Flink的开发者来说关系的是数据源是什么，做什么处理，数据落到哪里去。这是一个通用的数据
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2023-07-14 17:14:33
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标题：使用Flink实现MySQL数据源的更新
## 引言
Flink是一种开源流处理框架，可以实现高效的数据处理和分析。在实际开发中，我们经常需要将MySQL作为数据源，不断更新其中的数据。本文将向刚入行的开发者介绍如何在Flink中使用MySQL作为数据源，并实现数据的实时更新。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建Flink环境] --> B[
1.Flink预定义Source操作在flink中，source主要负责数据的读取。flink预定义的source中又分为「并行source(主要实现ParallelSourceFunction接口)「和」非并行source(主要实现了SourceFunction接口)」附上官网相关的说明：you can always write your own custom sources by implem
source 是flink的数据源，简单介绍四种读取数据的方式: 1.从集合中读取 2.从文件中读取 3.从kafka中读取 4.自定义Source 1 package com.jy.bjz.source; 2 3 import org.apache.flink.api.common.seriali ...
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2021-09-09 15:29:00
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## Flink与MySQL源：海量数据处理
### 引言
随着互联网的快速发展，海量数据的处理和分析成为了企业和个人关注的焦点。在数据处理领域，Flink是一种流式处理和批处理的开源框架，它可以高效地处理和分析海量的实时数据。而MySQL则是一种常用的关系型数据库，被广泛应用于各种应用场景中。本文将介绍如何在Flink中使用MySQL作为数据源，并对海量数据进行处理和分析。
### Fli
原创
2023-09-12 05:39:46
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## Flink Source MySQL 性能问题
### 引言
在实时数据处理领域，Apache Flink 是一个非常受欢迎的分布式流处理引擎。Flink 提供了丰富的 API 和工具，可以帮助开发者快速构建高效可靠的实时数据处理应用。然而，在某些情况下，Flink 的性能可能会受到限制，特别是在与 MySQL 数据源集成时。本文将介绍 Flink Source MySQL 的性能问题，
## 用 Flink 批处理从 MySQL 中读取数据
### 背景介绍
Apache Flink 是一个流式处理引擎，可以用于实时数据处理、数据分析和批处理。它提供了丰富的 API 和工具，可以方便地实现各种数据处理任务。在实际的应用中，我们常常需要从关系型数据库中读取数据进行处理，本文将介绍如何使用 Flink 批处理从 MySQL 中读取数据。
### 准备工作
在开始之前，我们需要
1. 写在前面Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件，即可以用作基于离线分布式计算，也可以应用于实时计算。Flink的核心是转化为流进行计算。Flink三个核心：Source,Transformation,Sink。其中Source即为Flink计算的数据源，Transformation即为进行分布式流式计算的算子，也是计算的核心，Sink即为计算后的数据输出端。Flink Source原生支持
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2023-07-11 17:31:35
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