1、初识 FlinkFlink 起源于 Stratosphere 项目,Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目,2014 年 4 月 Stratosphere 的代 码被 复制 并捐赠 给了 Apache 软件基 金会, 参加 这个 孵化项 目的 初始 成员 是Stratosphere 系统的核心开发人员,2014 年            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-28 03:52:45
                            
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            Windows 属性Windows 就是基于ListState 和 AggregateState来做的存储,Windows里面有三个重要的属性,Assigner、Trigger、Evictor (非必须)。WindowsAssignerTumblingEventTimeWindowsprotected TumblingEventTimeWindows(long size, long offset,            
                
         
            
            
            
            目录1、简介2、Flannel实现原理2.1、原理说明2.2、数据转发流程3、Flannel安装配置3.1、环境准备3.2、安装etcd3.3、安装Flannel3.4、启动Flannel3.5、验证Flannel网络3.6、配置Docker3.7、验证容器互通3.8、配置backend为host-gw1、简介Flannel是一种基于overlay网络的跨主机容器网络解决方案,也就是将TCP数据包            
                
         
            
            
            
            一、状态简述Flink的状态分为三种: MemoryStateBackend:默认的方式,即基于JVM的堆内存进行存储,主要适用于本地开发和调试; FsStateBackend:基于文件系统进行存储,可以是本地文件系统,也可以是HDFS等分布式文件凶系统。需要注意,虽然选择使用 FsStateBackend,但是正在进行的数据仍然存储在 TaskManager的内存中,只有在 checkpoint            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                   在之前的数据同步中,好比咱们想实时获取数据库的数据,通常采用的架构就是采用第三方工具,好比canal、debezium等,实时采集数据库的变动日志,而后将数据发送到kafka等消息队列。而后再经过其余的组件,好比flink、spark等等来消费kafka的数据,计算以后发送到下游系统。  &nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             Flink-dataStream的种类和基本使用mapflatMapfilterkeyBykeyBy使用元组keyBy自定义BeankeyBy多字段分组reducemax/min  官方案例以及说明地址: 官方案例 map取一个元素并产生一个元素。一个映射函数,将输入流的值加倍public static void main(String[] args) throws Exception {
              
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本篇文档将演示如何使用 Apache Doris Flink Connector 结合 Flink CDC 以及 Doris Stream Load 的两阶段提交,实现 MySQL 数据库分库分表实时高效接入,并实现 Exactly Once。一、概述在实际业务系统中为了解决单表数据量大带来的各种问题,我们通常采用分库分表的方式对库表进行拆分,以达到提高系统的吞吐量。但是这样给后面数据分析带来了麻            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言flinkcdc单表同步比较简单,按照官方案例基本都能成功,多表异构同步、整库同步这块一直想尝试一下,社区说使用API可以做到,但是一直没能白嫖到可行方案(代码),然后自己动手尝试了下,咳咳,无奈技术太菜,java各种语法都搞的不是太明白,时间跨度蛮久,中间遇到了不少问题,中途偶然间在群里看到了很久很久以前群友发的一份同步方案,可惜缺少了反序列化的过程,借鉴过来改巴改巴(也改了好几个星期,太菜            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            解决方案描述概述Flink CDC 于 2021 年 11 月 15 日发布了最新版本 2.1,该版本通过引入内置 Debezium 组件,增加了对 Oracle 的支持。本方案主要对 flink-connector-oracle-cdc进行试用。首先在本地对 Oracle CDC 进行调试通过,然后结合腾讯云产品流计算 Oceanus、EMR(Kudu)实现了 Oracle-Oceanus-Ku            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 从Flink CDC到HBase:实时数据处理的完美结合
在实时数据处理领域,Flink是一个备受推崇的流处理引擎,而HBase是一个被广泛应用于 NoSQL 数据库的开源项目。本文将介绍如何将Flink CDC(Change Data Capture)与HBase相结合,实现实时数据处理的完美结合。
## 什么是Flink CDC?
Flink CDC 是 Flink 社区提供的一个用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何实现 MySQL Flink CDC
随着大数据技术的发展,实时数据处理变得越来越重要。在这样的背景下,Flink CDC(Change Data Capture)作为一种高效的流处理方式,得到了广泛关注。本文将教会你如何通过 MySQL 和 Flink CDC 实现实时数据流。
## 流程步骤概览
在实施 MySQL Flink CDC 的过程中,通常遵循如下步骤:
| 步骤编号            
                
         
            
            
            
             Flink开发笔记1. pom.xml2. 并行度优先级问题3. wordcount再standalone结点(默认配置)提交资源不足的问题4. 集群提交常用命令5. 执行图6. slot共享组7. 自定义Source8. KeyedStream9. SplitStream(Please use side outputs instead of split/select)10. Connected            
                
         
            
            
            
            1.1 早期手动部署代码方式1、纯手工scp上传2、纯手工登录,git pull、svn update3、纯手工xftp往上拉4、开发给打一个压缩包,rz 上去然后解压缺点1、运维全程参与,占用大量时间2、上线速度太慢3、人为失误过多,管理混乱4、回滚的太慢、不及时、并且难以回滚1.2 如何设计自动代码部署系统1、规划2、实现3、总结和扩展4、在生产环境中应用1.2.1 自动化部署环境1、开发环境            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-18 14:09:34
                            
                                80阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
             Flink系列之:Flink CDC深入了解MySQL CDC连接器一、增量快照特性1.增量快照读取2.并发读取3.全量阶段支持 checkpoint4.无锁算法5.MySQL高可用性支持二、增量快照读取的工作原理三、全量阶段分片算法四、Chunk 读取算法五、Exactly-Once 处理六、MySQL心跳事件支持七、启动模式八、DataStream Source九、动态加表十、数据类型映射             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-30 09:02:49
                            
                                391阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            SeaTunnel教程第1章 Seatunnel概述1.1 SeaTunnel是什么SeaTunnel是一个简单易用的数据集成框架,在企业中,由于开发时间或开发部门不通用,往往有多个异构的、运行在不同的软硬件平台上的信息系统同时运行。数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享。SeaTunnel支持海量数据的实时同步。它每天可以稳定高效地同步            
                
         
            
            
            
            # JAVA flinkCDC实现流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(配置Flink环境和依赖)
C(编写FlinkCDC应用程序)
D(构建和运行FlinkCDC应用程序)
E(监控和调试)
F(结束)
A-->B
B-->C
C-->D
D-->E
E-->F
```
## 甘特图
```mermaid
gantt
dateFormat            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-10-25 06:33:00
                            
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            背景介绍上一章和带大家了解了一下Iceberg的元数据文件特殊之处,也简单的给大家描述了一下Iceberg是如何从快速定位到数据文件的,上一章将的比较干,因为都是一些理论知识,这一章我们从iceberg-flink模块的源码出发,带大家更加深入的了解Iceberg注意:本次源码分析基于Iceberg 0.11x分支,主要是讲解iceberg-flink模块,其余模块因为暂未深入了解所以会跳过,敬请            
                
         
            
            
            
             文章目录一、传统的数据同步方案与 Flink SQL CDC 解决方案1.1 Flink SQL CDC 数据同步与原理解析1.2 基于日志的 CDC 方案介绍1.3 选择 Flink 作为 ETL 工具二、 基于 Flink SQL CDC 的数据同步方案实践2.1 CDC Streaming ETL2.2 Flink-CDC实践之mysql案例 来源互联网多篇文章总结一、传统的数据同步方案与            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-09-14 21:42:58
                            
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            配置修改修改conf/example/instance.properties,修改内容如下:mysql serverIdcanal.instance.mysql.slaveId = 1234#position info,需要改成自己的数据库信息canal.instance.master.address = kms-1.apache.com:3306#username/password,需要改成自己            
                
         
            
            
            
            # 实现Flink CDC MySQL
## 流程概述
下面是使用Flink CDC将MySQL数据源实时同步到其他系统的流程:
```mermaid
journey
    title Flink CDC MySQL实现流程
    section 提交Flink SQL作业
    SubmitJob
    section 创建MySQL源表
    CreateTable
    s            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-12-29 04:27:50
                            
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