# 使用 Apache Flink 抽取 MongoDB 数据的指南
Apache Flink 是一种强大的流处理框架，而 MongoDB 是一款流行的 NoSQL 数据库。本指南将向您展示如何使用 Flink 从 MongoDB 中抽取数据，我们将一步步讲解实现这个过程。
## 实现流程
首先，让我们看看整个过程的概览。下面的表格展示了实现“从 MongoDB 中抽取数据”的主要步骤：
Flink算子基本转换算子：将会作用在数据流中的每一条单独的数据上。KeyedStream转换算子：在数据有key的情况下，对数据应用转换算子。多流转换算子：合并多条流为一条流或者将一条流分割为多条流。分布式转换算子：将重新组织流里面的事件。基本转换算子基本转换算子可以将一个event中的内容转换.是一个流到另外一个流,包括Map,flatMap,filter三个转换算子.功能就不详谈了.键控流转
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2023-12-27 21:55:53
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# Flink CDC 抽取 MongoDB
## 引言
随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始关注数据的实时处理和分析能力。而 Flink 作为一个流式大数据处理框架，因其高性能、低延迟和易用性而受到广泛关注。在实时数据处理过程中，CDC（Change Data Capture）技术非常重要，它能够实现对数据源变化的实时捕获和处理。本文将介绍如何使用 Flink CDC 抽取 MongoD
原创
2023-11-12 13:07:45
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官网博客中： Apache Flink中的端到端精确一次处理概述 对Flink 端到端精确一次处理和两段提交的原理，有详尽的描述这里要写的是，关于 Flink kafka 端到端精确一次的测试之前就大概测试过相应内容，应该是测试失败了的，只得到了至少一次的结果（之前的关注点不在这个上面，下面会说明为什么只得到 至少一次这一次是要做Flink
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2024-02-16 10:15:42
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大数据课程之Flink第一章 Flink简介1、初识Flink Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。 Flink起源于Stratosphere项目，Stratosphere是在2010~2014年由3
#### 1.1 普通实时计算与实时数仓比较 普通的实时计算优先考虑时效性，所以从数据源采集经过实时计算直接得到结果。如此做时效性更好，但是弊端是由于计算过程中的中间结果没有沉淀下来，所以当面对大量实时需求的时候，计算的复用性较差，开发成本随着需求增加直线上升。实时数仓基于一定的数据仓库理念，对数据处理流程进行规划、分层，目的是提高数据的复用性。 #
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2023-09-22 12:53:21
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在Apache Flink中，ValueStateDescriptor 是用于定义状态的一种数据结构，它允许你为每个键（key）存储一个值（value）。状态是 Flink 流处理模型的核心概念之一，它允许你在任务失败和恢复时保持数据的一致性。
ValueStateDescriptor 的主要特性：键控状态（Keyed State）：
ValueStateDescriptor&
最近在使用kettle这个工具,如果你看到我这篇文章,那么你一定是寻找相关工具或者正在使用,而本文的适用对象是使用此工具的新手或者想了解一些关于kettle的人群,如果你对此工具应用比较熟练,发现文章中的错误请告知我,我会尽快修改避免误导他人,感谢你的建议和阅读 通过上面的镜像地址 或者 kettle 官方网站下载下载完成后得到 data-integration.zip&nbs
最近在使用kettle这个工具,如果你看到我这篇文章,那么你一定是寻找相关工具或者正在使用,而本文的适用对象是使用此工具的新手或者想了解一些关于kettle的人群,如果你对此工具应用比较熟练,发现文章中的错误请告知我,我会尽快修改避免误导他人,感谢你的建议和阅读 通过上面的镜像地址 或者 kettle 官方网站下载下载完成后得到 data-integration.zip&nbs
Flink处理类型的方式比较特殊，包括它自己的类型描述，一般类型抽取和类型序列化框架。该文档描述这些概念并解释其机理。 Java API和Scala API处理类型信息的方式有根本性的区别，所以本文描述的问题仅与其中一种API相关一、Flink中对类型的处理一般处理类型时，我们并不干涉，而是让编程语言和序列化框架来自动处理类型。与之相反的，Flink想要尽可能掌握进出用户函数的数据类型的
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2023-07-11 17:44:57
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# 如何使用kettle抽取mongodb数据
## 一、流程概述
首先，我们先来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
journey
title Kettle抽取MongoDB数据流程
section 数据准备
开始 --> 连接MongoDB
section 数据抽取
连接MongoDB --> 读取数据
sect
原创
2024-04-15 04:11:53
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# 从MySQL数据库中抽取数据使用Flink
Flink是一个流式计算框架，可以用于实时数据处理和分析。在实际应用中，我们经常需要从数据库中抽取数据进行处理。本文将介绍如何使用Flink链接MySQL数据库，并从中抽取数据的方法。
## 链接MySQL数据库
在使用Flink链接MySQL数据库之前，我们需要添加相应的依赖。在`pom.xml`文件中添加以下依赖：
```xml
原创
2024-06-07 04:48:14
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# 数据抽取MongoDB
## 1. 流程
下面是实现“dataworks抽取mongodb数据”的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接MongoDB数据库 |
| 2 | 查询需要抽取的数据 |
| 3 | 将查询结果导出到DataWorks |
## 2. 详细步骤
### 步骤 1: 连接MongoDB数据库
首先需要连接MongoD
原创
2023-12-10 03:31:53
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场景： 用户请求信息通过kafka到flink计算引擎，flink拿到请求信息后去查询三方数据处理，数据处理完成后把处理结果放回到kafka中。 这里三方数据源两种：1.mysql数据源 2.http三方接口 项目地址：https://github.com/1105748319/flinkDemoTest.git 下面直接上代码：主要的类：package com.flink;
import org
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2024-02-19 01:32:41
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我们都知道Flink在可迭代的流处理中引入了反馈边来将本次迭代的结果反馈给迭代头以进行下一次迭代，这在执行拓扑中引入了环（反馈环）。Flink主要应对的执行拓扑还是有向无环图（DAG），最终它选择了将反馈环进行化解使其能够适配有向无环图的结构，而如何对反馈环进行化解是我们这一篇主要探讨的话题。任何提交给Flink执行的程序在提交之前都必须先生成作业图，对于用DataStream API编写的流处理
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2024-04-18 12:51:30
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闲扯最近Spark2.3正式发布，流处理不再试Beta版，Spark的Structure Streaming几乎是拥有了Flink的所有功能，生态社区做得好就是不一样，Flink该加把劲了…引言Exactly-once是一个经常提到的语义，也是程序开发中，需要尽可能做到的一个理想状态。这种语义其实放在分布式程序中有很多种理解，比如读取数据源Exactly-once，Process过程Exactly
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2024-03-21 15:40:51
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# 如何实现“kettle增量抽取mongodb数据”
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用kettle实现对mongodb数据的增量抽取。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成这个任务。
## 流程概述
首先，让我们通过一个流程图来展示整个流程：
```mermaid
flowchart TD
Start --> 连接MongoDB数据库
连接MongoDB数据库
原创
2024-05-03 05:50:00
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搭建前准备
MongoDB版本：4.0
安装之前最好先确定一下几点：
防火墙关闭
MongoDB的端口号对需要访问你的服务器开放
在安装的过程中，可以说遇到问题多多，下面就介绍一下问题情况，以及解决方法：
问题一(连接被拒绝)：
{
"operationTime" : Timestamp(, ),
"ok" : ,
"errmsg" : "replSetInitiate quorum check
# Flink抽取数据插入到MySQL的完整流程
Apache Flink 是一个流处理框架，能够高效地处理实时数据流。结合 MySQL 这样的关系型数据库，Flink 可以帮助我们抓取、处理数据，并将处理后的结果存储到数据库中。本文将详细介绍如何使用 Flink 抽取数据并插入到 MySQL 中，并附上相关的代码示例。
## 待解决的问题
在许多应用场景中，我们需要从各种数据源（如 Kaf
前言 在上一期内容基于flink的电商用户行为数据分析【1】| 项目整体介绍中，小菌已经为大家介绍了电商用户行为数据分析的主要功能和模块介绍。本期内容，我们需要介绍的是实时热门商品统计模块的功能开发。 &n
