## 实现“flink 采集mysql”教程
### 一、流程概述
在这个教程中，我们将使用Apache Flink来实现从MySQL数据库中采集数据的过程。整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Flink环境 |
| 2 | 配置MySQL连接信息 |
| 3 | 从MySQL中读取数据 |
| 4 | 对数据进行处理 |
| 5
原创
2024-04-01 04:13:28
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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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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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# 使用 Flink 采集 MySQL Binlog 的探索之旅
## 引言
随着大数据技术的发展，实时数据处理变得越来越重要。MySQL 作为一个流行的关系型数据库，它的 Binlog（Binary Log）记录了所有对数据库的更改，是实现数据变更捕获的理想选择。而 Apache Flink 作为一个强大的流处理框架，可以轻松地从 MySQL 的 Binlog 中实时提取数据。
在本篇文章
# Flink SQL 采集 MySQL
## 概述
Flink 是一个流式数据处理框架，可以用于实时数据流的计算和分析。Flink SQL 是 Flink 提供的一种处理数据的语言，可以通过 SQL 语句来操作和分析数据。本文将介绍如何使用 Flink SQL 采集 MySQL 数据库的数据。
## 准备工作
在开始之前，需要确保已经安装并配置好以下环境：
- Java Develop
原创
2024-02-01 09:15:40
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## Flink CDC采集MySQL
### 什么是Flink CDC？
Flink CDC（Change Data Capture）是Apache Flink的一个功能，用于实时捕获和处理数据源中的更改。它可以监控任何支持事务日志的数据库，并将更改事件流式传输到Flink中进行实时处理。在本文中，我们将介绍如何使用Flink CDC来采集MySQL数据库中的数据，并进行实时分析和处理。
原创
2024-01-31 11:08:32
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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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根据[1]:'''这里面的核心就是 checkpoint 机制，Flink 使用 checkpoint 机制来进行状态保证，在 Flink 中 checkpoint 是一个定时触发的全局异步快照，并持久化到持久存储系统上（通常是分布式文件系统）。发生故障后，Flink 选择从最近的一个快照进行恢复。有用户的作业状态达到 GB 甚至 TB 级别，对这么大的作业状态做一次 checkpoint 会非常
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2023-08-03 18:50:33
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### Flink 实现 Kafka 到 Mysql 数据采集
在实时数据处理领域，Apache Flink 是一个非常流行的流处理引擎，而 Kafka 是一个高性能、分布式的消息队列系统。本文将介绍如何使用 Flink 从 Kafka 中读取数据，并将数据写入到 Mysql 数据库中。
### 环境准备
在开始之前，需要确保以下环境已经准备好：
- JDK 8+
- Apache Fli
原创
2024-07-11 04:27:24
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上周六在深圳分享了《Flink SQL 1.9.0 技术内幕和最佳实践》，会后许多小伙伴对最后演示环节的 Demo 代码非常感兴趣，迫不及待地想尝试下，所以写了这篇文章分享下这份代码。希望对于 Flink SQL 的初学者能有所帮助。完整分享可以观看 Meetup 视频回顾 ：https://developer.aliyun.com/live/1416演示代码已经开源到了 GitHub 上：htt
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2024-07-18 10:42:07
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# 使用 Flink CDC 采集 MySQL 数据并写入 Kafka Topic
在现代数据工程中，实时数据流处理成为了一项必要技术。Apache Flink 是一种分布式流处理框架，Flink CDC（Change Data Capture）使得从数据库中实时捕捉变更数据成为可能。以下将帮助你了解如何使用 Flink CDC 从 MySQL 采集数据并将其写入 Kafka Topic。
#
# Flink CDC配置增量采集MySQL的指南
Apache Flink是一款强大的流处理框架，尤其适合用于大规模数据处理。Flink CDC（Change Data Capture）是一种非常实用的技术，可以实时捕获数据库中的数据变更。在本文中，我们将详细介绍如何配置Flink CDC来实现对MySQL的增量采集，并提供相关的代码示例。
## 什么是Flink CDC？
Flink C
1 概述1.1 CDC 的全称：Change Data Capture 。在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，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。 Flink 从 1.11 版本开始原生支持 CDC 数据（changelog）的处理，目前已经是非常成熟的变更数据处理方案。 Flink CDC Connectors 是
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2023-09-23 13:11:39
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一. 背景数据准实时复制（CDC）是目前行内实时数据需求大量使用的技术，随着国产化的需求，我们也逐步考虑基于开源产品进行准实时数据同步工具的相关开发，逐步实现对商业产品的替代。我们评估了几种开源产品，canal,debezium,flink CDC等产品。作了如下的对比：组件CanalDebeziumFlink开源方阿里redhatflink社区+阿里开发语言JavaJavaJ
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2023-10-08 22:08:48
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ApacheFlink? - 是针对于数据流的状态计算，Flink具有特殊类DataSet和DataStream来表示程序中的数据。您可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。在DataSet的情况下，数据是有限的，而对于DataStream，元素的数量可以是无限的。这些集合在某些关键方面与常规Java集合不同。首先，它们是不可变的，这意味着一旦创建它们就无法添加或删除元素。你也不能简单地检
项目中需要使用Flink消费Kafka中的数据，然后使用事务的方式写入到MySQL里面。网上找到了一大堆相关的例子，但是没有一个是能非常稳定的运行的......开发加调试，搞了将近两天的时间，哎，其实主要还是应该怪自己太菜了。所以本文就是解析下Flink二阶段提交的源码，然后给出自己的二阶段提交的实现。如果文章中有错误，非常欢迎大家的指正，多多交流！TwoPhaseCo
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2023-07-11 17:22:06
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什么是大数据采集数据采集是大数据的基石，不论是现在的互联网公司，物联网公司或者传统的IT公司，每个业务流程环节都会产生大量的数据，同时用户操作的日志也会产生大量的数据，为了将这些结构化和非结构化的数据进行采集，我们必须要有一套完整的数据采集方案流程，为后续的数据分析应用提供数据基础。根据不同业务场景，对于数据采集的时效性要求也是不一样的，一般分为离线数据采集和实时数据采集。离线数据采集离线数据采集
# 从头开始学习 Flink 数据采集
## 摘要
在本文中，我们将探讨如何使用 Apache Flink 进行数据采集。我们将介绍整个数据采集的流程，包括环境搭建、代码实现和数据处理等步骤。
## 环境搭建
在开始之前，您需要先安装 Apache Flink。您可以在官方网站下载最新版本，并按照官方文档进行安装和配置。确保 Flink 集群正常运行后，您可以开始下面的步骤。
## 数据采集
原创
2024-05-23 10:54:19
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1.创建表环境 对于 Flink 这样的流处理框架来说，数据流和表在结构上还是有所区别的。所以使用 TableAPI 和 SQL 需要一个特别的运行时环境，这就是所谓的“表环境”（TableEnvironment）。它主要负责：（1）注册 Catalog 和表；（2）执行 SQL 查询；（3）注册用户自定义函数（UDF）；（4）DataStream 和表之间的转换。 这里的 Catalog 就是“
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2023-11-27 03:25:18
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