Flink 学习总结Flink特点高吞吐、低延迟、高性能支持 Event Time支持有状态的计算高度灵活的窗口计算支持轻量级分布式快照CheckpointsFlink和SparkStream对比♥♥♥本质：SparkStream 是以批处理技术为根本，将数据切成一个一个微小的批次从而实现流式处理（伪流处理）Flink 是完全的流式处理，只要数据一来，就会马上对其进行处理数据模型：Spark采用R
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2024-03-28 11:49:35
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前言 Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。异步IO操作的需求 Flink在做流数据计算时，很多时候
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2024-05-11 21:51:18
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# 如何用Flink获取Mysql的source并addSink输出结果
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到这样的情况，新手不知道如何使用一些技术来解决问题。今天，我们就来教一位刚入行的小白如何使用Flink来获取Mysql的source并addSink输出结果。
### 任务
教会新手如何使用Flink获取Mysql的source并addSink输出结果
### 流程概览
原创
2024-03-22 06:37:11
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Kafka Source示例KafkaSource<String> source = KafkaSource.<String>builder()
.setBootstrapServers(brokers)
.setTopics("clicks")
.setGroupId("my-group")
.setStartingOffsets(Offs
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2024-06-26 08:57:11
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本文主要介绍 Flink 的状态管理，非常实用。过去无论是在生产中使用，还是调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何访问和更新 Flink 保存点(savepoint)中保存的 state？Apache Flink 1.9 引入了状态处理器(State Processor)API，它是基于 DataSet API 的强大扩展，允许读取，写入和修改 Flink 的保存点和检查点(che
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2024-04-27 23:25:36
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目录1、CDC 简介1.1、什么是CDC1.2、CDC的种类1.3、Flink-CDC2、Flink CDC 网址3、运行原理5、简要安装6、开发案例7、扩展 1、CDC 简介1.1、什么是CDCCDC 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，写入到消息中间
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2023-09-03 20:45:34
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目录1 自定义的数据源函数_读取1.1 应用场景：1.2 自定义连接器实现1.3 自定义连接器实现注意事项2 SourceFunction和ParallSourceFunction中定义了有两个方法2.1 Run()2.2 Cancel()2.3 代码示例3 自定义函数读取Mysql数据源3.1 代码示例 1 自定义的数据源函数_读取1.1 应用场景： 我将读取到的kafka的数据和mysql
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2023-07-14 17:07:51
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前言社区在Flink 1.12版本通过FLIP-146提出了增强Flink SQL DynamicTableSource/Sink接口的动议，其中的一个主要工作就是让它们支持独立设置并行度。很多Sink都已经可以配置sink.parallelism参数(见FLINK-19937)，但Source还没动静。这是因为Source一直以来有两种并行的标准，一是传统的流式SourceFunction与批式
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2023-08-18 16:47:18
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前言本文是两个月前参加黑马比赛时写了一半的，为了避免烂尾，今天补全发出来。Flink CDC经过长时间的发展，目前无疑是实现数据源端Pipeline的最简单直接的方式。而在1.0时代，因为存在一些主要的缺点，它还不能称得上是production-ready，这些缺点有：Debezium底层需要通过全局锁来保证全量和增量数据的一致性，对线上业务影响大；全量快照阶段只能单线程读取，大表同步非常耗时；全
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2023-08-28 22:07:18
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Kafka原理在Kafka中向topic发送消息者称为Producer，从topic获取数据者称为Consumer，Consumer被定义到一个Consumer Group中，整个Kafka集群通过Zookeeper进行协调 Kafka集群由多个broker实例组成，消息按照topic进行分类存储，每个topic被分为多个分区，每个分区又存在多个副本，保证数据对可用性 Partition内顺序存
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2024-02-20 10:13:53
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本文主要分享 Flink connector 相关内容，分为以下三个部分的内容：第一部分会首先介绍一下 Flink Connector 有哪些。第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的 kafka connector 的基本的原理以及使用方法。第三部分答疑，对社区反馈的问题进行答疑。一.Flink Streaming ConnectorFlink 是新一代流批统一的计算引擎，它需要从不同的第三方存
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2023-10-18 16:37:25
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最近flink已经变得比较流行了，所以大家要了解flink并且使用flink。现在最流行的实时计算应该就是flink了，它具有了流计算和批处理功能。它可以处理有界数据和无界数据，也就是可以处理永远生产的数据。具体的细节我们不讨论，我们直接搭建一个flink功能。总体的思路是source -> transform -> sink，即从source获取相应的数据来源，然后进行数据转换，
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2023-07-06 16:03:57
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前言 接着上次写剩下的查询继续学习。Flink SQL 查询环境准备：# 1. 先启动 hadoop
myhadoop start
# 2. 不需要启动 flink 只启动yarn-session即可
/opt/module/flink-1.17.0/bin/yarn-session.sh -d
# 3. 启动 flink sql 的环境 sq
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2024-08-23 22:53:14
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一、可行性分析Flink是一款分布式的计算引擎，它可以用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流处理，即实时地处理一些实时数据流，实时地产生数据的结果。既然是一个实时计算平台，这里主要用到他的流处理能力。他被称之为继storm、sparkStreaming 之后的第三代流处理引擎。对于应用Flink的开发者来说关系的是数据源是什么，做什么处理，数据落到哪里去。这是一个通用的数据
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2023-07-14 17:14:33
669阅读
摘要：本文将介绍如何将 MySQL 中的数据，通过 Binlog + Canal 的形式导入到 Kafka 中，继而被 Flink 消费的案例。内容包括：背景介绍环境介绍部署 TiDB Cluster部署 Zookeeper 环境部署 Kafka部署 Flink部署 MySQL部署 Canal配置数据流向一、背景介绍为了能够快速的验证整套流程的功能性，所有的组件都以单机的形式部署。如果手上的物理资
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2024-08-23 12:58:11
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背景适用于配置化操作流，无需终止流式程序实现配置，并且以广播流的形式在流式程序中使用；实现MySQL_Source配置信息动态定时更新；实现MySQL_Source广播流，此处使用最常用的keyby广播流KeyedBroadcastProcessFunction；摘要关键字MySQL_Source、Flink广播流；设计MyJdbcSource日常创建一个继承源富函数的类；初始化单连接；配置更新时
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2023-07-26 10:52:02
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作者：孙金城
摘要：本文为 Flink 生产环境应用中的疑问剖析，Flink 无法实时写入 MySQL 是初学者常见问题之一，由社区同学罗鹏程提出，Apache Flink PMC 孙金城（金竹）老师分享该问题的解决方案及分析思路。主要分为以下四部分：
问题描述解决思路原因剖析举一反三Tips：更多生产环境问题交流及反馈请订阅 Flink 中文邮件列表～问题描述Flink 1.10 使用
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2024-08-09 23:16:26
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相信从事大数据开发的人员，越来越多的人从事实时计算方向，flink技术就显示十分重要，说该技术重要，不仅仅是因为它的流式计算，更多的是和其他技术的整合比较强大，在开发过程中，除了写入消息中间件等场景，有的时候也需要写入传统的数据库，如Oracle或者MySql。我们习惯于连接关系型数据库的时候采用一些连接池如c3p0，在传统的业务开发或者数据量不是很大的时候，是没有问题的，但是在大数据量的情况，这
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2023-08-30 18:56:08
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一、DataSource1、Flink 做为一款流式计算框架，它可用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流处理，即实时的处理些实时数据流，实时的产生数据流结果，只要数据源源不断的过来，Flink 就能够一直计算下去，这个 Data Sources 就是数据的来源地。 2、Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironm
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2023-11-08 18:16:18
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flink Data Sink 介绍(六)首先 Sink 的意思是：大概可以猜到了吧！Data sink 有点把数据存储下来(落库)的意思。如上图，Source 就是数据的来源，中间的 Compute 其实就是 Flink 干的事情，可以做一系列的操作，操作完后就把计算后的数据结果 Sink 到某个地方。(可以是 MySQL、ElasticSearch、Kafka、Cassa
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2024-02-02 19:50:56
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