Flink流处理的Source
基于集合基于文件基于Socket自定义数据源使用Kafka作为数据源使用MySql作为数据源Flink流处理的Transformation
keybyconnectsplit和selectFlink流处理的Sink
sink到kafkasink到mysqlFlink的Window操作
时间窗口计数窗口自定义窗口Flink的水印机制1. 输入数
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2023-12-06 20:52:11
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## MongoDB插入的流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(连接到MongoDB数据库)-->B(选择要插入数据的集合)
B-->C(创建要插入的文档)
C-->D(插入文档到集合中)
```
### 步骤和代码
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 连接到MongoDB数据库
原创
2023-12-08 07:59:38
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第1章 简介接上一篇文章，启动TaskManager之后；本篇文章介绍TaskManager向ResourceManager注册Slot，然后提供给JobManager。第2章 具体步骤2.1 启动TaskExecutor org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutor#startTaskExecutorServicesprivate
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2024-03-20 20:55:09
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Flink 的部署方式跟 Spark 一样，是非常灵活的，可以支持Local、Standalone、Yarn、Mesos、Docker、Kubernetes等现在常见的部署模式。这些部署模式是 Flink 计算时所需资源的管理的不同方式，所以可以理解为是资源管理方式。在具体的应用场景中，如何跟计算资源交互，对于集群资源分配和占用的方式，可能会有特定的需求。所以 Flink 为各种场景提
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2023-09-08 10:57:55
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Flink算子基本转换算子：将会作用在数据流中的每一条单独的数据上。KeyedStream转换算子：在数据有key的情况下，对数据应用转换算子。多流转换算子：合并多条流为一条流或者将一条流分割为多条流。分布式转换算子：将重新组织流里面的事件。基本转换算子基本转换算子可以将一个event中的内容转换.是一个流到另外一个流,包括Map,flatMap,filter三个转换算子.功能就不详谈了.键控流转
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2023-12-27 21:55:53
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一. 集群的基本架构Flink 整个系统主要由两个组件组成，分别为 JobManager 和 TaskManager，Flink 架构也遵循 Master-Slave 架构设计原则，JobManager 为 Master 节点，TaskManager 为 Worker （Slave）节点。所有组件之间的通信都是借助于 Akka Framework，包括任务的状态以及Checkpoint 触发等信息
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2024-01-22 20:22:00
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一、描述：通过flnk 连接带有用户名和密码 mongodb报错信息如下com.mongodb.MongoSecurityException: Exception authenticating MongoCredential{mechanism=SCRAM-SHA-1, userName='test01', source='test', password=<hidden>, mecha
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2023-07-27 16:42:23
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# Flink SQL 插入 MySQL：一站式数据流处理的艺术
随着大数据技术的快速发展，Apache Flink因其高效的流处理能力而备受关注。Flink不仅支持批处理，还具备强大的流处理功能，使其成为实时数据分析的首选工具。本篇文章将探讨如何使用Flink SQL将数据插入到MySQL数据库中，并提供相关的代码示例。
## Flink SQL 简介
Flink SQL是Apache F
目录0. 相关文章链接1. 系统内置函数1.1. 比较函数1.2. 逻辑函数1.3. 算术函数1.4. 字符串函数1.5. 时间函数1.6. 聚合函数2. UDF2.1. 注册用户自定义函数UDF2.2. 标量函数（Scalar Functions）2.3. 表函数（Table Functions）2.4. 聚合函数（Aggregate Functions）
# Flink 同步 MongoDB 的实现指南
在实时数据处理的时代，Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 MongoDB 则是一个非常流行的 NoSQL 数据库。这篇文章将带你了解如何使用 Flink 同步数据到 MongoDB，并提供一份详细的实现步骤，帮助刚入行的小白快速上手。
## 1. 流程概述
实现 Flink 同步 MongoDB 的过程可以分为以下几个步骤：
# Flink 监听 MongoDB 的小知识
Apache Flink 是一个流式处理框架，广泛应用于实时数据处理和分析中。而 MongoDB 是一个流行的 NoSQL 数据库，具有很高的灵活性和可伸缩性。将 Flink 与 MongoDB 集成，可以实现对实时数据流的处理与分析，下面就来探讨一下如何在 Flink 中监听 MongoDB 的数据更改。
## 1. 准备工作
首先，你需要安
原创
2024-10-25 06:59:44
67阅读
# 使用 Flink 实现 MongoDB CDC（变更数据捕获）
在大数据处理领域，Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 MongoDB 是一个流行的 NoSQL 数据库。通过将两者结合，我们可以实现对 MongoDB 数据的实时变更捕获（CDC，Change Data Capture）。本文将详细介绍如何使用 Apache Flink 从 MongoDB 捕获数据变更，并示例
原创
2024-10-22 05:15:50
88阅读
# Flink读取MongoDB
## 什么是Flink和MongoDB？
Apache Flink是一个流处理引擎，可以处理无界和有界数据流。它提供了高效的数据处理能力，支持实时和批处理应用程序。而MongoDB是一个NoSQL数据库，以其灵活性和可伸缩性而闻名，适用于各种应用场景。
## 为什么要将Flink与MongoDB结合使用？
Flink和MongoDB都是被广泛应用的技术，将
原创
2024-06-28 04:33:04
35阅读
# Java与Flink如何与MongoDB进行交互
## 简介
在大数据领域，Flink是一个非常流行的数据处理引擎，而MongoDB是一个常用的文档数据库。本文将介绍如何使用Java和Flink与MongoDB进行交互，并提供一些代码示例。
## 连接MongoDB
首先，我们需要连接MongoDB。在Java中，我们可以使用MongoDB的官方Java驱动程序来完成这个任务。以下是一
原创
2023-07-22 11:01:48
128阅读
## Flink MongoDB Sink实现流程
### 1. 整体流程
使用Flink实现将数据写入MongoDB的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Flink环境 |
| 2 | 定义数据源 |
| 3 | 定义MongoDB Sink |
| 4 | 将数据源与MongoDB Sink连接 |
| 5 | 启动Flin
原创
2023-10-23 05:48:17
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导言MongoDB 是一个比较成熟的文档数据库，在业务场景中，通常需要采集 MongoDB 的数据到数据仓库或数据湖中，面向分析场景使用。Flink MongoDB CDC 是 Flink CDC 社区提供的一个用于捕获变更数据（Change Data Capturing）的 Flink 连接器，可连接到 MongoDB 数据库和集合，并捕获其中的文档增加、更新、替换、删除等变更操作。Apache
在大数据领域，Apache Flink 被广泛应用于实时数据处理，而 MongoDB 则是流行的 NoSQL 数据库之一。将 Flink 和 MongoDB 结合使用，不仅实现了数据处理的低延迟，高吞吐量，同时也得到了更灵活的数据存储解决方案。然而，在对 MongoDB 进行离线数据处理时，许多团队面临着技术痛点，这些痛点需要系统化的分析与解决方案。
## 背景定位
在开始解决问题之前，我们首
概述 DataStream（数据流）本身是 Flink 中一个用来表示数据集合的类（Class），我们编写的 Flink 代码其实就是基于这种数据类型的处理，所以这套核心API 就以DataStream 命名。对于批处理和流处理，我们都可以用这同一套 API 来实现。 DataStream 在用法上有些类似于常规的 Java 集合，但又有所不同。我们在代码中往往并不关心集合中具体的数据，而只
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2023-12-08 14:53:35
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我们在做实时数据开发的时候，通常要用spark、flink去消费kafka的数据，拿到数据流后会和外部数据库(Hbase、MySQL等)进行维表关联来把数据流打宽。当然了，有些外部数据库不只是存储维度数据，也会有很多事实数据，并且这些数据更新频繁，数据量巨大，但是我们的Flink流也会去实时的join这些巨大的事实表，这就需要选择一个合适的外部数据库作为支持，这个外部数据库一定要满足
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2023-07-18 13:17:19
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# Flink CDC MongoDB
## 什么是Flink CDC？
Flink CDC是Apache Flink的一个模块，用于连接和捕获外部数据源的变化，例如关系型数据库、消息队列等。CDC代表"Change Data Capture"，即变化数据捕获。Flink CDC通过捕获数据源的变化来实时地获取增量数据，并将其转化为流数据，使得我们可以在Flink中对这些数据进行实时处理和分析
原创
2023-11-03 05:10:27
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