Flink自定义Catalog之oracle概述Catalog提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。Catalog 提供了一个统一的API，用于管理元数据，并使其可以从 Table API 和 SQL 查询语句中来访问。从Flink1.15后官方提供了oracle版Table的DDL定义未提供catalog的DDL定义。为满足大数据中间件要求，参考
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2024-04-25 11:49:20
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1. 版本说明本文档内容基于flink-1.14.x，其他版本的整理，请查看本人博客的 flink 专栏其他文章。2. 介绍Flink SQL有一组丰富的本地数据类型可供用户使用。数据类型描述表生态系统中值的逻辑类型，它可用于声明操作的输入和/或输出类型。Flink的数据类型类似于SQL标准的数据类型，但也包含了关于值是否为空的信息，以便有效地处理标量表达式。数据类型的例子有:INTINT NOT
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2024-01-28 06:29:33
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1. 版本说明本文档内容基于flink-1.15.x，其他版本的整理，请查看本人博客的 flink 专栏其他文章。2. 简介2.1. 介绍Flink的Table API和SQL程序可以连接到其他外部系统，用于读写批处理表和流处理表。 表source提供对存储在外部系统(如数据库、键值存储、消息队列或文件系统)中数据的访问。表sink向外部存储系统发送数据。根据source和sink的类型，它们支持
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2024-04-28 12:27:38
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Flink系列之：Apache Kafka SQL 连接器一、Apache Kafka SQL 连接器二、依赖三、创建Kafka 表四、可用的元数据五、连接器参数六、特性七、Topic 和 Partition 的探测八、起始消费位点九、有界结束位置十、CDC 变更日志（Changelog） Source十一、Sink 分区十二、一致性保证十三、Source 按分区 Watermark十四、安全十
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2024-07-24 20:38:04
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# 使用Flink SQL连接HBase
在大数据领域，Apache Flink 是一个流处理引擎，它提供了广泛的数据处理功能和灵活的编程接口。而HBase 是一个分布式的非关系型数据库，可以处理大规模的数据集。
本文将介绍如何使用 Flink SQL 连接 HBase，并进行数据的读写操作。首先，我们需要了解 Flink SQL 和 HBase 的基本概念和使用方式。
## Flink S
原创
2024-01-02 03:21:43
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写在前面1、了解upsert kafka、JDBC、FileSystem、等连接器的使用场景，使用过程核心要点， 2、掌握cdc连接器的使用要点，完成源码编译过程； 3、问题：在flinkSQL中，端到端的一致性是通过什么方式保证的？ 答： 1、upsert kafka本身是为了解决flink向kafka写数据是append-only的模式【只有+I这一种Changemode】，使用过程中注意需要
zeppelin简介Flink SQL的默认开发方式是通过Java/Scala API编写，与纯SQL化、平台化的目标相去甚远。目前官方提供的FlinkSQL Client仅能在配备Flink客户端的本地使用，局限性很大。而Ververica开源的Flink SQL Gateway组件是基于REST API的，仍然需要二次开发才能供给上层使用，并不是很方便。
鉴于有很多企业都无法配备专门的团队来
1.概述转载：Flink 源码阅读笔记（19）- Flink SQL 中流表 Join 的实现在使用 SQL 进行数据分析的过程中，关联查询是经常要使用到的操作。在传统的 OLTP 和 OLAP 领域中，关联查询的数据集都是有界的，因此可以依赖于缓存有界的数据集进行查询。但是在 Streaming SQL 中，针对 Stream Join Stream 的情况，由于关联查询的两侧都是连续无界的数据
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2023-09-15 21:37:09
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聊什么在《SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式，介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的，那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢？在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢？本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子，以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理
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2024-01-03 20:39:54
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# Flink SQL 连接 MySQL 时区问题的解决方案
## 概述
在使用 Apache Flink SQL 连接 MySQL 时，时区问题常常导致数据不一致性。本文将指导你如何正确设置时区以避免这些问题，确保在数据流和查询中都是一致的。
### 解决方案流程
以下是实现的流程：
| 步骤 | 动作 | 描述
原创
2024-09-28 05:23:58
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## Flink SQL 连接 MySQL Maven 依赖实现步骤
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建 Maven 项目) --> B(添加 Flink SQL 依赖)
B --> C(编写 Flink SQL 代码)
C --> D(运行 Flink SQL 代码)
```
### 状态图
```mermaid
stateD
原创
2024-01-23 07:27:28
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滚动策略分区提交分区提交触发器分区时间的抽取分区提交策略完整示例定义实体类自定义source写入fileflink提供了一个file system connector，可以使用DDL创建一个table，然后使用sql的方法写入数据，支持的写入格式包括json、csv、avro、parquet、orc。一个最简单的DDL如下：CREATE TABLE fs_table ( user_id STRI
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2024-05-03 14:51:51
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Flink-FilesystemConnector和HiveConnector摘要本文基于Flink 1.11，主要讲解最新的基于Flink StreamingFileSink的FilesystemConnector和HiveConnector，包括理论、配置和源码分析。1 FileSystemConnector1.1 概述可读写本地或分布式文件系统（如HDFS）。注意，File System C
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2023-08-03 18:56:19
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# 使用 Flink SQL 连接 Redis 参数详情
## 简介
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用 Flink SQL 连接 Redis。我们将通过以下步骤实现目标：
1. 准备工作
2. 安装 Flink
3. 安装 Redis
4. 创建 Flink 作业
5. 使用 Flink SQL 连接 Redis
让我们逐步进行，确保你能够轻松理解并成功实现目标。
## 1. 准备工作
原创
2023-10-15 13:20:22
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如今的大数据批计算，随着 Hive 数仓的成熟，普遍的模式是 Hive metastore + 计算引擎。常见的计算引擎有 Hive on MapReduce、Hive on Tez、Hive on Spark、Spark integrate Hive、Presto integrate Hive，还有随着 Flink 1.10 发布后生产可用的 Flink Batch SQL。Flink 作为一个
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2023-08-03 18:56:54
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Flink Table API 和 Flink-SQL使用详解 1.Table API & Flink SQL-核心概念 Apache Flink 有两种关系型 API 来做流批统一处理：Table APITable API 是用于 Scala 和 Java 语言的查询API，它可以用一种非常直观的方式来组合使用选取、过滤、join 等关系型算子Flink SQLFlink SQL 是
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2024-03-29 06:40:10
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Flink 1.10.0 于近期刚发布，释放了许多令人激动的新特性。尤其是 Flink SQL 模块，发展速度非常快，因此本文特意从实践的角度出发，带领大家一起探索使用 Flink SQL 如何快速构建流式应用。本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana，使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用。本文所有的实战演练都将在 Flink SQ
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2024-08-07 21:08:09
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上一篇我们介绍了Flink CEP的API，这一篇我们将以结合一个案例来练习使用CEP的API编写应用程序，以强化对API的理解。所选取的案例是对网络遭受的潜在攻击进行检测并给出告警。当下互联网安全形势仍然严峻，网络攻击屡见不鲜且花样众多，这里我们以DDOS（分布式拒绝服务攻击）产生的流入流量来作为遭受攻击的判断依据。假定一家云服务提供商，有多个跨地区的数据中心，每个数据中心会定时向监控中心上报其
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2024-05-28 07:55:38
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1. 简单介绍1.1 什么是 Table API 和 Flink SQLFlink本身是批流统一的处理框架，所以Table API和SQL，就是批流统一的上层处理API。 目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。 Table API是一套内嵌在Java和Scala语言中的查询API，它允许我们以非常直观的方式，组合来自一些关系运算符的查询（比如select、filter和join）。而对于Flink
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2024-04-12 11:47:52
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FlinkSql 传统数据库/批处理场景下数据集是有限的，天然避免了流计算面临的两大问题：1. 流计算中两条流数据的输入可能存在时间差，如何能保证在时间不一致情况下Join的准确性。2. 流计算中数据是无限的，历史数据不能一直被保存，否则会带来极大内存、磁盘压力，如何做取舍。针对第一个问题，Flink采用了retract操作，对于没有Join到的数据会先下发Null，后续等J
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2024-07-26 16:25:01
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