Flink提供了Kafka连接器，用于从或向Kafka读写数据。本文总结Flink与Kafka集成中的问题,并对一些疑点进行总结和梳理。问题一: 读Kafka的方式## 读取一个Topic
FlinkKafkaConsumer010#FlinkKafkaConsumer010(String topic, DeserializationSchema<T> valueDeserialize
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2023-07-12 03:02:54
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Flink提供了基于JDBC的方式，可以将读取到的数据写入到MySQL中；本文通过两种方式将数据下入到MySQL数据库，其他的基于JDBC的数据库类似，另外，Table API方式的Catalog指定为Hive Catalog方式，持久化DDL操作。另外，JDBC 连接器允许使用 JDBC 驱动程序从任何关系数据库读取数据并将数据写入其中。 本文档介绍如何设置 JDBC 连接器以针对关系数据库运行
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2023-06-11 08:40:03
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流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将为您详细介绍如何使用 MySQL 接入数据，经过流计算 Oceanus 对数据进行处理分析
同步sql server到kafka
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2019-06-30 13:42:46
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本文基于Flink 1.8 和ES 6.2.4 总结Flink写入Elasticsearch的问题点。在使用ElasticsearchSink时，需要注意以下几点:ElasticsearchSink内部使用RestHighLevelClient(ES>=6.x)或TransportClient(ES<6.x)与Elasticsearch集群进行通信。ElasticsearchSink内
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INSER
原创
2022-09-17 00:37:10
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在上一课时中我们提过在实时计算的场景下，绝大多数的数据源都是消息系统，而 Kafka 从众多的消息中间件中脱颖而出，主要是因为高吞吐、低延迟的特点；同时也讲了 Flink 作为生产者像 Kafka 写入数据的方式和代码实现。这一课时我们将从以下几个方面介绍 Flink 消费 Kafka 中的数据方式和源码实现。Flink 如何消费 KafkaFlink 在和 Kafka 对接的过程中，跟 Kafk
Flink CDC读取MySQL数据并将其写入Kafka
在实时数据处理领域，Flink是一个非常强大的工具。它提供了强大的流式处理能力和丰富的连接器，用于将数据从各种数据源读取并将其写入各种数据接收器。这篇文章将介绍如何使用Flink CDC将MySQL数据库中的数据读取并写入Kafka。
首先，让我们来了解一下Flink CDC和Kafka。
Flink CDC是一种用于捕获数据库变更的
KafkaConnector使用方法引言Flink通过Kafka Connector提供从Kafka读取数据和向Kafka写入数据的功能，并通过Checkpoint机制实现了Exactly-Once的操作语义，在保证数据读取和写入准确性的同时能够查询对应的offset信息。KafkaConsumner基本使用篇Flink通过KafkaConsumer从Kafka的一个（或多个）Topic中读取数据
## Flink实时消费Kafka到Hive
### 引言
随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始使用流式处理框架来处理实时数据。Apache Flink作为一款开源的流式处理框架，具有高吞吐、低延迟、容错性强等优势，成为业内流行的选择之一。本文将介绍如何使用Flink实时消费Kafka消息，并将结果存储到Hive中。
### 什么是Kafka？
Kafka是一个分布式的流处理平台，最初
原创
2023-10-15 11:01:00
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在 Flink 中使用表和 SQL基本上跟其他场景是一样的；不过对于表和流的转换，却稍显复杂。当我们将一个 Table 转换成 DataStream 时，有“仅插入流”（Insert-Only Streams）和“更新日志流”（Changelog Streams）两种不同的方式，具体使用哪种方式取决于表中是否存在更新（update）操作。这种麻烦其实是不可避免的。我们知道，Table API 和
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2023-07-28 10:38:22
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使用Kafka的Connect监听Mysql数据并同步到ElasticSearch-刘宇一、安装zookeeper1、解压zookeeper的tar包2、创建zookeeper所使用到的文件夹3、修改zookeeper配置文件4、添加zookeeper唯一标识5、启动zookeeper二、安装kafka1、解压2、修改配置文件3、后台启动kafka三、安装Elasticsearch1、解压Ela
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2023-09-15 19:55:50
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# 使用Flink实时读取日志文件并写入MySQL
Flink作为一种强大的流处理框架，可以高效地处理实时数据流。以下将介绍如何使用Flink实时读取日志文件并将数据写入MySQL数据库。整件事情的流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------
# Flink 读取 Kafka 数据并写入 MySQL
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 Apache Kafka 是一个广泛使用的分布式消息队列。将这两个技术结合起来，能够实现实时数据处理和持久化。本文将带你探讨如何使用 Flink 从 Kafka 中读取数据，并将其写入 MySQL 数据库。
## 环境准备
在开始之前，你需要准备以下环境：
1. **Apache
问题描述最近在开发flink程序时，需要开窗计算人次，在反复测试中发现flink的并行度会影响数据准确性，当kafka的分区数为6时，如果flink的并行度小于6，会有一定程度的数据丢失。而当flink 并行度等于kafka分区数的时候，则不会出现该问题。例如Parallelism = 3，则会丢失近1/2的数据，但是丢失数据并不确定，会在0–1/2直接浮动。问题查证针对该问题，初步怀疑是sour
1、首先导入依赖<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
<maven
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2023-09-03 19:34:57
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文章目录1. Flink Standalone Cluster安装1）Flink下载地址2）在虚拟机中进行解压安装3）修改配置文件4）在bin目录下启动Flink5）查看启动节点，检查是否启动成功6）进入Flink的Web UI界面7）测试Flink自带WordCount案例2. Zookeeper伪分布式安装1）下载并解压安装zookeeper-3.4.5-cdh5.3.62）修改配置文件3）
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2023-08-27 22:18:36
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1．背景最近研究了mysql 数据库实时转移 hive 的方案，目的是要把数据库中某些表的指定数据实时的转移到 hive 数据库中。在调研的过程中了解到Confluent平台可以很好的实现这个功能，于是开始逐步深入探究其使用方法和工作原理。2．Confluent初探Confluent 官网资料很多，本章主要对一些必要的概念或者是和本实验有关的东西进行重点讲解。2.1. Confluent Plat
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2023-09-22 20:36:34
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FlinkSQL:source端字段太多导致——64KB 问题Flink 版本1.13，使用 https://github.com/zhp8341/flink-streaming-platform-web平台上传 Job。背景需要同步 kafka 数据到 hive 表，但是需要从 kafka 端提取 1500+ 个字段。提交任务后，显示失败。问题追溯FlinkSQL 提交 Job 后失败，观察 F
# 使用 MySQL 数据到 Kafka 和 Flink 的实现流程
在现代数据处理中，实时数据流非常重要。将 MySQL 数据导入到 Kafka，再由 Kafka 传递给 Flink 进行实时处理，是一项常见的任务。本文将指导你如何完成这一过程。
## 流程概述
下面是实现这一目标的基本流程：
| 步骤 | 描述
