flinkx: 袋鼠云的开源项目 对于大多数流数据处理应用程序而言，能够使用处理实时数据的代码重新处理历史数据并产生确定并一致的结果非常有价值。在处理流式数据时，我们通常更需要关注事件本身发生的顺序而不是事件被传输以及处理的顺序，因为这能够帮助我们推理出一组事件（事件集合）是何时发生以及结束的。例如电子商务交易或金融交易中涉及到的事件集合。为了满足上述这类的实时流处理场景，我们通常会使用
1、CDC简介 Change Data CaptureFlinkCDC提供一组源数据的连接器，使用变更数据捕获的方式，直接吸收来自不同数据库的变更数据。通过CDC获取源数据表的更新内容，将更新内容作为数据流下发到下游系统，可以做到mysql数据表数据的实时同步操作。基于Flink CDC的MySQL表数据同步流程大致如下：数据源（MySQL）：首先，一个MySQL数据库作为数据源，其中
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2024-06-19 21:57:27
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一、TableAPI和SQL概述Flink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 SQL，就是直接可以在代码中写SQL，来实
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2023-10-10 08:39:57
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# Flink CDC MySQL 修改时区教程
## 1. 简介
本教程将教会你如何使用 Flink CDC（Change Data Capture）和 MySQL，以修改 MySQL 数据库的时区。Flink CDC 是一种用于实时数据同步的解决方案，可以将数据库中的更改（例如插入、更新和删除）实时推送到 Flink 流处理作业中进行处理。
在这个教程中，我们将使用 Flink CDC
原创
2023-08-18 11:54:48
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在处理“flink java timestamp to string 丢时区”的问题时，我们发现时区的管理成了一个让人头疼的难题。尤其是在大数据环境中，如何确保时间数据在各个环节中不丢失其时区信息，成了构建高可用数据处理架构的一个基础要素。
> **用户原始需求：**
> “在使用 Flink 进行数据处理时，发现 Java 中的时间戳转字符串操作导致时区信息丢失，影响到了数据的准确性。希望
Flink中的时间及时流处理 是有状态流处理的扩展，实现及时流处理的 时间 起到了很大的作用。在Flink的时间概念中主要分为下面两种：事件时间： 事件时间是每个单独事件在其生产设备上发生的时间。处理时间： 处理时间是指执行相应操作的机器的系统时间。在Flink中为了衡量事件时间的进度，引入了 watermark 机制。watermark 将作为数据流的一部分流动，而且带有时间戳的属性，如此在 乱
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2023-12-02 14:40:18
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Time类型在Flink中常用的Time类型：处理时间摄取时间事件时间处理时间是上图中，最后一步的处理时间，表示服务器中执行相关操作的处理时间。例如一些算子操作时间，在服务器上面的时间。如果你以处理时间作为流处理的时间处理方式，那么所有的基于时间的操作都会使用服务器的时间，来运行相关的操作。例如：一个小时的处理时间窗口，将会包含一个小时内的到达服务器内的所有数据。例如应用程序9:15am开始执行，
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2024-05-21 15:04:23
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时间属性Flink中有三种不同的时间概念来处理流数据处理时间(Processing Time )：使用的是机器本身的时间作为标准事件时间(Event Time)： 需要处理的流中的数据发生的时间，以数据中带的时间戳为标准摄取时间(Ingestion Time)：*事件进入Flink的时间;在内部它的处理类似于事件时间。Flink默认使用的是处理时间，如果想使用其他两个时间，可以在执行环境中指定fi
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2023-11-14 09:20:58
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实时计算支持的数据类型数据类型说明值域VARCHAR可变长度字符串VARCHAR最大容量为4MB。BOOLEAN逻辑值取值为TRUE、FALSE或UNKNOWN。TINYINT微整型，1字节整数。-128～127SMALLINT短整型，2字节整数。-32768～32767INT整型，4字节整数。-2147483648～2147483647BIGINT长整型，8字节整数。-9223372036854
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2023-08-15 22:52:44
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一、准备工作在开始研究Flink CDC原理之前(本篇先以CDC1.0版本介绍，后续会延伸介绍2.0的功能)，需要做以下几个工作(本篇以Flink1.12环境开始着手)打开Flink官网(查看Connector模块介绍)打开Github,下载源码(目前不能放链接，读者们自行在github上搜索)apache-flinkflink-cdc-connectorsdebezium开始入坑二、设计提议2.
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2024-02-19 20:41:34
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摘要：本文整理自 Apache Flink Committer，Flink CDC Maintainer，阿里巴巴高级开发工程师徐榜江（雪尽）在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：Flink CDC 技术传统数据集成方案的痛点基于 Flink CDC 的海量数据的实时同步和转换Flink CDC 社区发展点击查看直播回放 & 演讲PDF一、Flink
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2024-02-29 07:27:30
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目录对flink checkpoint的理解与实现背景什么是flink checkpoint链接我的一些理解checkpoint实现流程checkpoint存储checkpoint实现checkpoint和savepoint的区别AB Test 对flink checkpoint的理解与实现背景由于我们公司的实时架构主要是kafka -> spark/storm -> kafka -
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2024-06-19 18:45:31
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Flink之容错机制一、检查点（Checkpoint）1.1、定义1.2、启用及配置检查点二、保存点（savepoint）2.1、保存点的用途2.2、使用保存点2.2.1、创建保存点2.2.2、从保存点重启应用 一、检查点（Checkpoint）1.1、定义有状态流应用中的检查点（checkpoint），其实就是所有任务的状态在某个时间点的一个快照（一份拷贝）。简单来讲，就是一次“存盘”，让我们
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2024-03-07 23:00:35
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MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库读取快照数据和增量数据。本文档根据官网翻译了如何设置MySQL CDC连接器以对MySQL数据库运行SQL查询。依赖关系为了设置MySQL CDC连接器，下表提供了使用构建自动化工具（例如Maven或SBT）和带有SQL JAR捆绑包的SQL Client的两个项目的依赖项信息。1、Maven依赖<dependency>
<gro
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2024-05-24 12:54:36
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前言：主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink
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2023-09-05 20:31:18
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文章目录1.CDC概述1.1 CDC1.2 CDC 分类1.3 Flink-CDC1.4 ETL 分析2.Flink CDC 编码2.1 提前准备2.2 mysql 的设置2.3 java 代码编写3.利用自定义格式编码4.Flink Sql 编码5.Flink CDC 2.0
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2022-05-26 00:37:26
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文章目录简介种类基于日志的 CDC 方案介绍flink作为etl工具应用场景开源地址最新flink cdc官方文档分享流程图1.X痛点目前支持开发方式开发测试大致流程使用mysql开启binlog代码 简介CDC是Change Data Capture（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消
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2023-08-06 11:24:31
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本文介绍了 单表->目标源单表同步，多单表->目标源单表同步。注：1.16版本、1.17版本都可以使用火焰图，生产上最好关闭，详情见文章末尾Flink版本：1.16.2环境：Linux CentOS 7.0、jdk1.8基础文件：flink-1.16.2-bin-scala_2.12.tgz、flink-connector-jdbc-3.0.0-1.16.jar、(
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2024-06-24 20:57:00
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println(dataBaseList, tableList)
val debeziumProps = new Properties()
debeziumProps.setProperty(“debezium.snapshot.mode”,“never”)
val mysqlSource = MySqlSource.builderString .hostname(sourceFormat.
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2024-07-22 16:22:52
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文章目录01 Flink CDC介绍02 Apache Iceberg介绍03Flink CDC打通数据实时导入Iceberg实践3.1 数据入湖环境准备3.2 数据入湖速度测试3.3 数据入湖任务运维3.4 数据入湖问题讨论04未来规划4.1 整合Iceberg到实时计算平台4.2 准实时数仓探索 在构建实时数仓的过程中，如何快速、正确的同步业务数据是最先面临的问题，本文主要讨论一下如何使用
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2024-08-27 11:37:25
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