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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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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## 实现Flink HDFS Sink
### 概述
在Flink中，将数据写入HDFS是非常常见的操作，可以通过Flink提供的HDFS Sink实现。HDFS Sink可以将Flink流处理应用程序的输出数据写入到HDFS中，实现数据持久化。
### 实现步骤
下面是实现Flink HDFS Sink的步骤以及对应的代码示例：
| 步骤 | 操作
原创
2024-04-30 11:41:15
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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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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
官方介绍 Flink 中的 APIFlink 为流式 / 批式处理应用程序的开发提供了不同级别的抽象。 Flink API 最底层的抽象为有状态实时流处理。其抽象实现是 Process Function，并且 Process Function 被 Flink 框架集成到了 DataStream API 中来为我们使用。它允许用户在应用程序中自由地处理来自单流或多流的事件
Flink算子扩缩容过程中的状态迁移根据数据量动态调整Flink应用的算子并行度，在实际业务应用中很常见。对于无状态的算子来说，更改算子并行度非常的容易。但对于有状态的算子来说，调整算子并行度时，需要考虑状态的重新分配。之前文章里提到，Flink中的状态分为键值分区状态、算子列表状态、算子聚合状态、广播状态，那么这些状态在并行度改变时，是如何在子任务实例间迁移的？这篇文章，将分别使用代码示例介绍这
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2024-03-27 17:26:01
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文章目录双流关联大状态问题解决方案SQL 变更状态恢复问题解决方案FlinkSQL 调试繁琐问题解决方案SQL 作业异常定位问题解决方案 双流关联大状态问题首先是双流关联的大状态问题，FlinkSQL 的双流关联会保留左右流的历史数据来互相关联，需要关联的时间间隔越长，保存的历史数据就会越多，状态也就会越大。比如，要关联订单的下单事件和退款事件，并保证计算结果的正确性，需要考虑这两个事件发生的间
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2023-08-18 16:46:26
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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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# 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
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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本文将从源码层面来分析在Flink中是如何保证sink数据到HDFS的exactly-once语义的。Flink中sink数据到HDFS是由BucketingSink来完成。BucketingSink产生的HDFS文件路径格式如下，/{base/path}/{bucket/path}/{part_prefix}-{parallel_task_index}-{count}{part_suffix}其
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2024-03-24 15:44:05
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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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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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flink-connector-redis的使用方式和其他连接器几乎一样，除了一些公共的参数外(connector.type, format.type, or update-mode等)，还支持以下参数 为了满足业务和数据的多样性，根据connector.data.type来确定写入的数据结构1.string取sql的第一个字段为key,第二个字段为value,调用s
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2023-06-04 16:28:47
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背景接入Kafka实时数据经过数据处理写入HBase，后续会应用于类似变量系统以及实时日志中，对于变量系统这类中间需要做实时缓存宽表可能使用HBase连接极其频繁，所以是使用客户端还是Sink的方式就看实际情况而定，具体数据处理后的落库Sink还是比较方便的；摘要关键字Flink，Sink，HBase，数据处理，数据流转设计使用的是Max Well数据源，将业务数据接入Kafka，Flink-So
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2023-07-06 21:30:59
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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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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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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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2评论
Flume-NG中的hdfs sink的路径名(对应参数"hdfs.path"，不允许为空)以及文件前缀(对应参数"hdfs.filePrefix")支持正则解析时间戳自动按时间创建目录及文件前缀。 在实际使用中发现Flume内置的基于正则的解析方式非常耗时，有非常大的提升空间。如果你不需要配置按时间戳解析时间，那这篇文章对你用处不大，hdfs sink对应的解析时间戳的代码位于org.apa
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2024-04-04 18:23:31
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