目录1.基本程序结构2.创建表环境2.1 配置老版本 planner2.2 配置 blink planner3.在 Catalog 中注册表3.1 表的概念3.2 连接到文件系统（Csv 格式）3.3 连接到 Kafka4.代码示例1.基本程序结构 Table API 和 SQL 的程序结构，与
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2024-03-21 09:33:47
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目录0. 相关文章链接1. 系统内置函数1.1. 比较函数1.2. 逻辑函数1.3. 算术函数1.4. 字符串函数1.5. 时间函数1.6. 聚合函数2. UDF2.1. 注册用户自定义函数UDF2.2. 标量函数（Scalar Functions）2.3. 表函数（Table Functions）2.4. 聚合函数（Aggregate Functions）
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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# Flink Sink 多表 MySQL Java
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，提供了丰富的数据处理和分析能力。Flink 提供了多种 Sink（输出）的选项，包括将数据写入 MySQL 数据库。本文将介绍如何在 Java 中使用 Flink Sink 将数据写入 MySQL 数据库的多个表格。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备一些必要的工具和环境：
1.
原创
2023-09-28 23:02:02
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目录1 介绍1.1 场景描述1.2 Bucket和SubTask、PartFile2 案例演示3 File Sink介绍3.1 案例演示1 介绍https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/connectors/streamfile_sink.html1.1 场景描述StreamingFileSink是Flink1
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2024-03-19 16:35:16
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问题 目前官网暂时不支持es8.x版本的connector，但是目前项目组用的es已经是8.6.2版本，针对flink写入es这个问题展开了一系列的debug。 问题1：兼容问题 问题2：异常解决
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2024-06-21 23:37:45
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## 将 Flink Sink 批量写入 HBase 的指南
在大数据处理中，Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 HBase 则是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库。将 Flink 的数据批量写入 HBase 是一个常见的需求。本文将指导你如何实现这一点。
### 流程概述
下面是将 Flink 写入 HBase 的流程步骤：
| 步骤 | 描述
# Flink SQL写入MySQL Sink实现教程
## 1. 概述
本文将介绍如何使用Flink SQL将数据写入MySQL Sink。Flink是一个流处理框架，它提供了强大的SQL支持，可以通过SQL语句对流数据进行处理和分析。MySQL是一个常用的关系型数据库，可以用来存储和查询数据。通过将Flink和MySQL结合起来，我们可以实现实时的数据写入和查询功能。
## 2. 整体流
原创
2023-08-21 03:34:15
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内容框架：背景介绍功能介绍如何配置如何使用背景介绍Apache Flink 简介Apache Flink 是新一代大数据计算引擎的代表，以分布式流计算为核心，同时支持批处理。特点：低延时：Flink 流式计算可以做到亚秒甚至毫秒级延时，相比之下 Spark 流计算很难达到秒级高吞吐：Flink 以分布式快照算法实现容错，对吞吐量的影响很小高容错：基于分布式快照算法，Flink 实现了低代价、高效的
原创
精选
2021-11-09 17:23:41
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功能说明： 对kafka中的流数据进行清洗，其中相关的配置文件存放在数据库中，需要将流数据与数据库中的配置文件进行关联，输出相应的结果。方式一：异步查询使用异步查询的方式，对数据流中的数据进行查询。代码如下：package flink.stream.asyncIOSide;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.g
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2024-03-18 09:23:09
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# 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
ES 作为一个分布式搜索引擎，从扩展能力和搜索特性上而言无出其右，然而它有自身的弱势存在，其作为近实时存储系统，由于其分片和复制的设计原理，也使其在数据延迟和一致性方面都是无法和 OLTP（Online Transaction Processing）系统相媲美的。也正因如此，通常它的数据都来源于其他存储系统同步而来，做二次过滤和分析的。这就引入了一个关键节点，即 ES 数据的同步写入方式，本文介绍
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2024-06-01 12:51:14
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摘要：类似于Hive UDF，Flink SQL提供了丰富的函数类型来自定义函数，从而为Flink SQL统计分析复杂的数据格式提供了重要手段。1 Flink SQL自定义函数分类说到UDF函数，通过HiveSQL的人会想到UDF、UDAF、UDTF，在Flink Table API/SQL中没有可以提这几个概念，函数划分的会细一些，但是它们跟UDF、UDAF、UDTF有对应的关系。2 Flink
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2023-07-14 10:21:19
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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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Streamworks，袋鼠云基于SQL的流计算开发平台，其通过扩展FlinkSQL，实现FlinkSQL与界面化配置映射结合的方式，完成Kafka源数据的读入，并支持流数据与Mysql/Oracle/MongDB等数据源进行维表关联，将最终结果数据导出至Hbase/ES/Greenplum/Oracle/OceanBase等目标数据库，进行一站式的流数据开发。 为什么扩展Flink-
文章目录flink table & sql 基本API使用1 maven 依赖引用2 API2.1 创建表执行环境2.2 创建表2.3 表查询2.4 输出表2.5 表和流得相互转换2.5.1 将表（Table）转换成流（DataStream）2.5.2 将流（DataStream）转换成表（Table）2.4 SQL开窗滚动查询案例 flink table & sql 基本API
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2024-06-01 19:35:04
75阅读
【代码】flink: 通过Sink将数据写入MySQL。
原创
2024-03-21 15:28:16
52阅读
【代码】flink: 通过Sink把数据写入elasticsearch。
原创
2024-03-21 15:28:19
89阅读
【代码】flink:通过Sink把数据写入kafka。
原创
2024-03-21 15:28:48
56阅读
Flink提供了多种流式join操作，我们可以根据实际情况选择最适合自己的类型。下面开始介绍不同的join类型。Regular Joins（常规join）Regular Joins是最通用的join类型，和传统数据库的 JOIN 语法完全一致。对于输入表的任何更新（包含插入、更新、删除），都会触发实时计算和更新，因此它的结果是“逐步逼近”最终的精确值，也就是下游可能看到变来变去的结果。为了支持结果
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2023-07-29 10:23:55
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