# 使用 Apache Flink 处理层操作 MySQL 的指南
Apache Flink 是一个流处理框架，可以处理无界和有界数据流。在实际项目中，Flink 常常需要与数据库（如 MySQL）进行交互，以读取数据或写入计算结果。本文将带你详细了解如何实现 Flink 处理层操作 MySQL，包括整体流程及每一步的具体代码实现。
## 整体流程
在进行 Flink 与 MySQL 的交互
窗口的计算处理，在实际应用中非常常见。对于一些比较复杂的需求，如果增量聚合函数无法满足，我们就需要考虑使用窗口处理函数。 网站中一个非常经典的例子，就是实时统计一段时间内的热门 url。例如，需要统计最近 10 秒钟内最热门的两个 url 链接，并且每 5 秒钟更新一次。这可以用一个滑动窗口来实现，而“
转载
2023-10-24 08:35:58
54阅读
文章目录1.什么是分流？2. 过滤器(filter)3. 使用侧输出流（SideOutput） ?????1.什么是分流？ 所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream，
转载
2024-03-24 13:41:04
73阅读
每个公司想要进行数据分析或数据挖掘，收集日志、ETL都是第一步的，今天就讲一下如何实时地（准实时，每分钟分析一次）收集日志，处理日志，把处理后的记录存入Hive中，并附上完整实战代码1. 整体架构思考一下，正常情况下我们会如何收集并分析日志呢？首先，业务日志会通过Nginx（或者其他方式，我们是使用Nginx写入日志）每分钟写入到磁盘中，现在我们想要使用Spark分析日志，就需要先将磁盘中的文件上
1.分布式流处理的基本模型 逻辑模型：一个source 一个operation 一个sink物理模型：多个source对应多个operation一个sink不同节点直接的数据传输需要接触到网络 2.流的基本操作单条流的操作：map 两条流的操作：connect：connectedstream，把两条不同数据类型的流合并到一条流中comap：把这
转载
2024-04-04 19:18:21
116阅读
在数据处理领域，Apache Flink 是一个强大的流处理引擎，而批处理 MySQL 数据的需求在许多场景中不可忽视。特别是在大数据处理和异构数据源整合的过程中，能够高效地从 MySQL 中读取和处理数据，会极大提高我们的生产力和数据分析能力。本博文将围绕“Flink 批处理 MySQL”的问题，详细记录问题的背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等方面。
### 问题背景
在大数据实时处理领域，Apache Flink 是一种流行的框架，尤其是在处理批处理数据与 MySQL 的交互时。当前，许多公司面临着将大规模数据批处理与关系型数据库无缝连接的挑战。本文将记录一个在 Flink 批处理 MySQL 过程中的问题及解决方案。
### 问题背景
在一次批处理任务中，我们需要将从多个数据源中收集到的数据写入 MySQL 数据库中。然而，当我们运行任务时经常遇到性能问
一、Flink 处理模型：flink的处理方式主要有两种是流处理与批处理。Flink 专注于无限流处理，有限流处理是无限流处理的一种特殊情况。可以通过调节阈值来设置多少数据处理一次，这是批处理的一种，我们也可以设置时间阈值。这种攒一批再处理的方式可能会有延迟，kafka应该也有这个思路。1、流处理无限流处理：输入的数据没有尽头，像水流一样源源不断数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始，持续不停
转载
2023-12-02 13:34:13
96阅读
# 使用 Flink CDC 处理 MySQL 数据变更
随着数据处理需求的不断增加，实时数据处理变得愈发重要。Apache Flink 作为一款流处理引擎，具有高性能和容错性，被广泛应用于实时数据处理场景。在实时数据处理中，Change Data Capture（CDC）是一种常见的技术，用于捕获数据源中的变更操作并进行处理。
本文将介绍如何使用 Flink CDC 处理 MySQL 数据变
原创
2024-03-15 03:54:27
61阅读
# Flink 和 MySQL 的批处理集成
Apache Flink 是一个流处理框架，同时也支持批处理。与 MySQL 的结合使得数据从流处理和批处理的世界中轻松沟通。本文将介绍如何在 Flink 中进行 MySQL 的批处理，并给出代码示例。
## Flink 批处理简介
Flink 的批处理通常使用 DataSet API 或者 Table API 来处理静态数据集。这种处理方式适合
Flink的流处理与批处理Flink通过执行引擎，能够同时支持批处理与流处理任务。在执行引擎这一层，流处理系统与批处理系统最大的不同在于节点的数据传输方式。流处理系统对于一个流处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，然后立刻通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理。批处理系统而对于一个批处理系统，其节点间数据传输的模型是：当一条数据被处理完成后，序列化
转载
2023-10-27 05:17:06
86阅读
Flink中的state是什么？ 首先flink从消息队列中读取到的每一条数据称之为事件，虽然很多操作中一次只查看一个单独的事件，但是有些操作会记录多个事件信息，这些操作称为有状态的操作。有状态操作的一些示例：当应用程序搜索某些事件模式时，状态将会存储目前为止遇到的时间序列。 当聚合每分钟/小时/天，状态会保存挂起的聚合。 在数据流上训练机器模型，状态会保存当前模型的参数的版本。 当需要管理历史事
转载
2023-11-09 07:09:11
85阅读
目录1. 流数据特征2. Dataflow模型2.1 Dataflow解决难题3. 数据流图4. 流处理操作5. 窗口操作6. 总结7. 参考资料 1. 流数据特征流数据一般具有如下特征：数据连续，实时产生，无结束边界。数据本身可以携带时间标签。数据到达顺序可能和产生时间不一致。数据量大，数据规模可以达亿级别。数据二次处理代价高昂，不存储全量数据。一般来说，流处理应用使用延迟和吞吐量这两个指标来
转载
2023-12-21 14:01:20
0阅读
一、什么是Flink?Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。二、Flink特点1、现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-Once保证，而批处理一般要支持高吞吐、高效处理2、Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；而批处
转载
2023-08-16 09:46:43
74阅读
图文详解CDC技术，看这一篇就够了！Flink CDC Connectors 是 Apache Flink 的一组源端（Source）连接器，通过捕获变更数据（Change Data Capture）从不同数据库中采集数据。项目早期通过集成 Debezium 引擎来采集数据，支持 全量 + 增量 的模式，保证所有数据的一致性。但因为集成了 Debe
转载
2023-10-10 00:20:00
398阅读
问题描述近期业务反馈， 开启了 mini-batch 之后， 出现了数据不准的情况， 关掉了 mini-batch 之后， 就正常了， 因此业务方怀疑，是不是 Flink 的 mini-batch 存在 bug ？问题排查初步分析mini-batch 已经在内部大规模使用， 目前没有发现一例和开启 mini-batch 有关， 同时 mini-batch 本质只是将数据进行攒批然后计算， 并没有修
转载
2023-12-20 06:09:38
126阅读
全文完全由chatGPT生成，不对文中的正确性和严谨性作出保证，仅供参考。 Flink是一个流处理引擎，它提供了快速、可扩展的流处理和批处理能力。本教程将介绍Flink的基本概念、架构、数据处理模式和常用API，并提供详细的案例和图片。基本概念流和批处理在Flink中，有两种数据处理模式：流处理和批处理。流处理是指实时处理无限流数据的过程，而批处理是指处理有限大小的数据集的过程。任
转载
2024-01-10 16:56:33
151阅读
最近遇到个场景，需要对大表进行 Table Scan，使用官方的 jdbc connect, 发现在执行的时候，如果表的数据量很大（百万级别），在 select 阶段会消耗大量的时间，如下：任务执行了 9 分钟多，数据才上来，数据上来后，差不多一批就全部上来了差不多 10 分钟读完，还不能通过增加并行度的方式提高读取速度并行 mysql source 实现在自定义的 mysql lookup so
转载
2023-07-28 22:57:03
247阅读
第1章 需求分析和实现思路
1.1 实时数仓分层
在之前介绍实时数仓概念时讨论过，建设实时数仓的目的，主要是增加数据计算的复用性。每次新增加统计需求时，不至于从原始数据进行计算，而是从半成品继续加工而成。我们这里从kafka的ods层读取用户行为日志以及业务数据，并进行简单处理，写回到kafka作为dwd层。1.2 每层职能
分层数据描述生成计算工具存储媒介ODS
转载
2024-05-29 06:13:58
105阅读
# 如何实现“flink cdc mysql binlog 处理”
## 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(连接到MySQL binlog) --> B(配置Flink CDC)
B --> C(处理binlog数据)
C --> D(写入目标数据库)
```
## 具体步骤
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 连接到MySQL
原创
2024-03-18 06:39:52
131阅读
