# Flink抽取数据插入到MySQL的完整流程
Apache Flink 是一个流处理框架，能够高效地处理实时数据流。结合 MySQL 这样的关系型数据库，Flink 可以帮助我们抓取、处理数据，并将处理后的结果存储到数据库中。本文将详细介绍如何使用 Flink 抽取数据并插入到 MySQL 中，并附上相关的代码示例。
## 待解决的问题
在许多应用场景中，我们需要从各种数据源（如 Kaf
Transformation数据源读入数据之后，我们就可以使用各种转换算子，将一个或多个DataStream转换为新的DataStream，如上图所示。一个Flink程序的核心，其实就是所有的转换操作，它们决定了处理的业务逻辑。我们可以针对一条流进行转换处理，也可以进行分流、合流等多流转换操作，从而组合成复杂的数据流拓扑。但是我们在使用诸如 map,flatMap,filter 时都需要传入一个参
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2023-11-02 01:09:07
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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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背景： ods平台的一个很简单的数据抽取需求： 上游系统有一个月表，每个月出上个月数据并放在新建的月表里。例如：20150401出3月份表和数据 TB_B_FT_BROADBAND_201503，20150501出4月份表和数据 TB_B_FT_BROADBAND_201504。而ods需要每月初等他们数据出来后再抽取过来。需求很简单，用kettle最常见的表输入和输出
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2024-06-07 17:40:01
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# 从MySQL数据库中抽取数据使用Flink
Flink是一个流式计算框架，可以用于实时数据处理和分析。在实际应用中，我们经常需要从数据库中抽取数据进行处理。本文将介绍如何使用Flink链接MySQL数据库，并从中抽取数据的方法。
## 链接MySQL数据库
在使用Flink链接MySQL数据库之前，我们需要添加相应的依赖。在`pom.xml`文件中添加以下依赖：
```xml
原创
2024-06-07 04:48:14
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# 使用 Apache Flink 从 MySQL 抽取数据的指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，可以用于实时数据流的处理。本篇文章将教你如何使用 Flink 从 MySQL 数据库抽取数据。我们将提供一系列步骤和代码示例，帮助你快速入门。
## 流程概览
在开始之前，让我们先看一下 Flink 从 MySQL 抽取数据的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-22 04:12:09
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由于logstash更新不是实时而是采用了轮训的方式,去触法更新,对于实时性要求比较高的场景显然不能满足需求,于是衍生出用canal方案解决实时更新入库es的方案方法1.安装canal（阿里的开源组件,可以从https://github.com/alibaba/canal/releases找到比较新的版本下载）,下载canal.deployer-1.1.4.tar.gz c
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2024-03-25 17:19:32
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# 教你如何实现“hana抽取数据到mysql”
作为一名刚入行的小白，你可能会对“hana抽取数据到mysql”感到困惑。不用担心，接下来我将为你详细解释整个流程，并提供每一步的代码示例。
## 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装并配置MySQL数据库 |
| 2 | 安装并配置HANA客户端 |
|
原创
2024-07-19 08:07:06
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MysqlToMsSql是一款专门用于进行对数据转换的专业工具。强大的功能可以帮助用户们进行对MySQL数据转换为SQLServer数据库的操作，快速便捷的转换操作非常的简单方便。MysqlToMsSql介绍1、MySQL是用客户机/服务器结构实现的，这种结构由服务器卫士MySQL和许多不同的客户机程序列和库组成。2、SQL是一种标准化的语言，它使信息的存储、更新和访问更加容易。3、您可以使用SQ
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2023-10-20 15:44:36
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要将 MySQL 数据抽取到另一个 MySQL 数据库，我们可以使用 Apache Sqoop 工具来完成这一任务。Sqoop 是一个用于在 Hadoop 和关系数据库之间高效传输大规模数据的工具。下面将详细记录该执行过程。
### 协议背景
在企业级环境中，数据的传输与整合显得尤为重要。使用 Sqoop 进行 MySQL 到 MySQL 的数据抽取，不仅可以节省时间，还能保持数据的一致性及完
在大数据时代，处理海量的实时数据已成为许多企业的迫切需求。在这个背景中，Apache Flink 作为一种流处理引擎，为我们提供了便捷的工具来实现高效的数据处理。然而，当我们面临需要并行从 MySQL 数据库抽取数据的任务时，技术的复杂性、数据的一致性和性能的需求，往往成为了我们面临的初始技术痛点。
### 初始技术痛点
我们意识到在进行 MySQL 数据的抽取时，会遭遇几个主要问题：
- 数据
1. 版本说明本文档内容基于flink-1.16.x，其他版本的整理，请查看本人博客的 flink 专栏其他文章。2. 介绍Flink SQL有一组丰富的本地数据类型可供用户使用。数据类型描述表生态系统中值的逻辑类型，它可用于声明操作的输入和/或输出类型。Flink的数据类型类似于SQL标准的数据类型，但也包含了关于值是否为空的信息，以便有效地处理标量表达式。数据类型的例子有:INTINT NOT
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2024-01-26 10:10:20
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# 使用 Apache Flink 抽取 MongoDB 数据的指南
Apache Flink 是一种强大的流处理框架，而 MongoDB 是一款流行的 NoSQL 数据库。本指南将向您展示如何使用 Flink 从 MongoDB 中抽取数据，我们将一步步讲解实现这个过程。
## 实现流程
首先，让我们看看整个过程的概览。下面的表格展示了实现“从 MongoDB 中抽取数据”的主要步骤：
在Apache Flink中，ValueStateDescriptor 是用于定义状态的一种数据结构，它允许你为每个键（key）存储一个值（value）。状态是 Flink 流处理模型的核心概念之一，它允许你在任务失败和恢复时保持数据的一致性。
ValueStateDescriptor 的主要特性：键控状态（Keyed State）：
ValueStateDescriptor&
如何在Flink中写入数据到Hive分区插入
作为一名经验丰富的开发者，你可以教给刚入行的小白如何在Flink中写入数据到Hive分区插入。下面是整个过程的流程图和步骤详解。
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title Flink写入数据到Hive分区插入流程
section 创建Hive表
创建Hive表
原创
2024-01-27 05:30:43
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目录1.抽取CSV文件1.1打开kettle工具，创建转换1.2配置“CSV文件输入“控件” 1.3配置“表输出”控件 1.4运行转换csv_extract、查看数据表csv中的数据2.抽取JSON文件2.1创建转换2.2配置JSON input控件 2.3配置“表输出”控件2..4运行转换json_extract、查看数据表json中的数据 1.抽取CSV文件1.1
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2024-07-01 19:58:05
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4.1抽取文本数据①TSV文件的抽取 案例介绍：通过Kettle工具抽取TSV文件tsv_extract.tsv中的数据保存至数据库extract中的数据表tsv中。步骤：一：打开kettle工具，创建转换①通过使用Kettle工具，创建一个转换tsv_extract，添加“文本文件输入”控件、“表输出”控件以及Hop跳连接线。二：配置文本文件输入控件②双击“文本文件输入”控件，进入“文本文件输入
kafka+zookeeper搭建见文章flume安装：1、下载http://101.96.8.157/www.apache.org/dyn/closer.lua/flume/1.8.0/apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz2、安装-下图新建数据库和表3、配置新增conf/mysql-flume.conf[root@node191apache-flume-1.8.0-bin]
原创
2018-10-15 16:15:58
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# 使用Kettle将MySQL数据抽取到Elasticsearch
在大数据处理的时代，企业往往需要将来自不同数据源的数据整合到一起，以便进行分析和决策。Kettle（也称为Pentaho Data Integration, PDI）是一个强大的 ETL 工具，可以方便地将数据从 MySQL 抽取到 Elasticsearch（ES）。本文将介绍如何使用 Kettle 将数据从 MySQL 抽
