# Flink Sink MySQL 多个表的实现
Apache Flink 是一个分布式流处理框架，支持实时数据流的处理与分析。将数据写入 MySQL 是常见的需求，尤其在数据仓库和监控系统中，当处理不同类型的数据时，往往需要将数据持久化到多个 MySQL 表中。本文将详细介绍如何使用 Flink 将数据分别写入多个 MySQL 表，并提供相应的代码示例。
## 1. Flink 的 MyS
原创
2024-11-01 06:19:04
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对于流式查询，需要声明如何在表和外部连接器之间进行转换与外部系统交换的消息类型，由更新模式(update model)指定,下面3种，能使用那种模式取决于输出的目标，比如如果输出到文件你就没法用更新和撤回模式，因为不知道，只能追加，但是如果换成mysql就都可以用追加模式(Append)--文件系统只支持追加模式表只做插入操作，和外部连接器只交换插入(insert)消息撤回模式(Retract)-
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2024-05-15 07:50:52
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Flink个人学习整理-TableAPI篇（十三）Flink将批数据看作一个有界流数据，将批处理看作流计算的一个特例，从而实现流批统一动态表：与表示批处理数据的静态表不同，动态表是随时间变化的。可以像查询静态批处理表一样查询它们。查询动态表将生成一个连续查询(Continuous Query)动态表与流的转换 将动态表table转换为数据流，有两种方式 1、toAppendStream 追加流 只
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2024-02-20 08:30:17
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# Flink 同时 Sink 多个 MySQL 表
## 流程概述
在本文中，我们将介绍如何使用 Flink 同时将数据 Sink 到多个 MySQL 表中。整个流程包括以下几个步骤：
1. 创建一个 Flink 的流处理作业；
2. 从数据源中读取数据；
3. 对读取到的数据进行转换和处理；
4. 将处理后的数据同时 Sink 到多个 MySQL 表中。
下面我们将详细介绍每个步骤需要
原创
2023-10-02 07:45:33
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一、CDC 概述CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。CDC 技术的应用场景非常广泛：数据同步：用于备份，容灾；数据分发：一个数据源分发给多个下游系统；数据采集：面向数据仓库 / 数据湖的 ETL 数据集成，是非常重要
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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网易互娱基于 Flink 的支付环境全关联分析实践一、从一次 APP 内购买支付聊起二、实时 SDK 与平台化的双线发展三、走向实时全关联 说到网易互娱，大家首先想到的肯定是游戏。作为网易的核心业务线之一，让游戏业务可以稳定可靠地运行自然是重中之重，而游戏业务中最重要就是 APP 内购买服务的可靠性。本文的分享，就从一次 APP 内购买聊起。一、从一次 APP 内购买支付聊起 玩家在游戏内购买道
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2024-09-06 11:07:03
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文章目录一、Flink1、Sink1 直接在控制台打印2 连接写入至 mysql3 写至本地文件二、Flink 集群搭建1、standallone cluster2、提交任务1 web 页面提交2 flink 命令提交任务3 rpc方式提交任务3、flink on yarn4 yarn 集群使用1 yarn-session2 直接提交到 yarn三、运行流程1、standalone2、yarn-
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2024-03-22 14:04:33
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文章目录一、概览二、Hive 方言2.1、使用 Hive 方言2.2、案例三、Hive Read & Write3.1、写3.1.1、批处理模式写入3.1.2、流处理模式写入3.2、读3.3、Temporal Table Join3.3.1、Temporal Join The Latest Partition3.3.2、Temporal Join The Latest Table四、Hi
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2023-07-26 10:39:39
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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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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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目录 时态表（Temporal Table）是一张随时间变化的表 – 在 Flink 中称为动态表，时态表中的每条记录都关联了一个或多个时间段，所有的 Flink 表都是时态的（动态的）。 时态表包含表的一个或多个有版本的表快照，时态表可以是一张跟踪所有变更记录的表（例如数据库表的 changelog，包含多个表快照），也可以是物化所有变更之后的表（例如数据库表，只有最新表快照）。版本:
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2024-02-22 17:27:44
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1.Flink如何保证Exactly-Once使用checkpoint检查点，其实就是 所有任务的状态，在某个时间点的一份快照；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同 的输入数据的时候。checkpoint的步骤：flink应用在启动的时候，flink的JobManager创建CheckpointCoordinatorCheckpointCoordinator(检查点协调器) 周期性的向该
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2024-03-08 13:38:00
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第1章 简介在前面的文章中，介绍了Flink相关环境的准备，并且完成了一个简单的Flink开发环境的搭建；本篇文章介绍一个完整的端到端涵盖Flink计算的案例：客户端=>Web API服务=>Kafka=>Flink=>MySQL。本次仍然以Flink Table API/SQL为例，采用docker-compose的方式进行部署。（文章中只给出关键部分代码，完整代码详见后
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2024-07-31 13:12:25
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flink 的对外输出操作都要利用 Sink 完成，常用的 Sink 有 kafka、 redis、elasticsearch、jdbc等。 1、首先引入对应的 connector 依赖 2、创建类实现在 sink 中的方法 3、最后 addSink ...
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2021-09-13 10:16:00
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我们都知道Flink在流式处理上性能强大，且很好地支持ExactlyOnce语义；且这也是Flink核心的技术点，所以成为面试官喜欢追问的一个话题：Flink恰巧语义一次消费，怎么保证？ 在这个思维导图进行了详细的描述及说明。欢迎阅读及下载超全干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对上述思维导图中也进行了详细地描述：Flink_思维导图（干货）.xm
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2024-04-29 12:17:14
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Sink1. Sink输出1.1 预定义Sink1.1.1 基于控制台和文件的SinkAPI1.ds.print 直接输出到控制台2.ds.printToErr() 直接输出到控制台,用红色3.ds.writeAsText("本地/HDFS的path",WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1)注意:在输出到path的时候,可以在前面设置并行度,如果并行度
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2024-07-31 15:47:28
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导语：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。本文主要从实际案例入手并结合作者的实践经验，向各位读者分享当应用场景中异构集群无法做到负载均衡时，如何通过Flink的自定义多线程来实现异构集群的动态负载均衡。● 1. 前言● 2. 出现的问题与解决方案 ● 2.1 出现问题 ● 2.2 分析思路 ● 2.3 解决方案●
一、 场景描述实时监控文件目录，将目录中的实时产生的数据文件（文件内容非动态）写入动态分区，分区为3级（设备ID/文件产生日期/文件产生的时间（h））.文件名格式如下（日期+时间+产品ID.txt）二、 主要存在的难点由于flume只支持传入一些简单的参数变量（时间/日期/文件名等），所以这里我们如果想动态的识别我们的文件名并直接生成sink的路径及相应文件名有困难。三、&nb
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2024-03-26 07:51:53
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查看Flink 1.9.0版本的官方文档 可以看到连接里面是没有Redis，不过Bahir中有
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2021-10-27 15:59:40
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