本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第二篇，上一篇《Flink的DataSource三部曲之一：直接API》学习了StreamExecutionEnvironment的API创建DataSource，今天要练习的是Flink内置的connector，即下图的红框位置，这些connector可以通过StreamExecutionEnvironment的addSource方法使用：
前言 不同 Flink 的 API 拥有不同或者相同的 Data source，那么在此针对于 Flink -1.8.0 版本，总结
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2022-11-03 14:04:53
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一、数据为什么会乱序？在了解为什么会乱序之前我们先来看一下在Flink中的时间语序。1.1 Flink Time 时间语义Event Time：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。Ingestion Time：事件进入Flink的时间。Processing Time：事件被处理时当前系统的时间。这三种时间的对应关系如下图所示：1.2 数据乱序的产生在使用
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2024-02-10 15:55:19
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一、程序结构Flink 程序的基本构建块是流和转换（Flink 的 DataSet API 中使用的 DataSet 也是内部流 ）。从概念上讲，流是（可能永无止境的）数据记录流，而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的操作。输入，并产生一个或多个输出流。Flink 应用程序结构就是如上图所示：Source: 数据源，Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类：基于本地集合的
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2023-12-07 16:25:55
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Flink 1.12 与Flink 1.13 状态后端、检查点机制之间的差异1. 目标2. 现状2.1 命名2.2 实现2.3 使用3. 重构拆分3.1 功能拆分：CheckpointStorage3.2 重新命名：新 StateBackend API4. 迁移4.1 MemoryStateBackend4.2 FsStateBackend4.3 RocksDBStateBackend 1. 目
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2024-03-18 13:58:25
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Flink学习 - 5. Flink之DataSourceDataSourceFlink自带的DataSourcesocket给定元素基于集合文件生成自定义DataSourceRichSourceFunction DataSource简单来说，DataSource是指数据来源，也是其字面意思，Flink无论是实时流计算还是批计算都基于数据进行，其数据源是非常重要的一部分，Flink在命名这一方面
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2023-06-09 08:40:07
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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。你也不能简单地检查
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2024-03-19 22:45:32
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一 、flink 进阶开发目标 0~ 1:52掌握常见的DataStream常见的source掌握常见的DataStream的transformation操作掌握常见的DataStream的sink操作1、Flink之数据源（DataStream）0：20~0：451 source简介 source是程序的数据源输入，你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSourc
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2024-03-20 23:12:26
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本文是《Flink的DataSource三部曲》的终篇，前面都是在学习Flink已有的数据源功能，但如果这些不能满足需要，就要自定义数据源（例如从数据库获取数据），也就是今天实战的内容，如下图红框所示：环境和版本本次实战的环境和版本如下：JDK：1.8.0_211Flink：1.9.2Maven：3.6.0操作系统：macOS Catalina 10.15.3 （MacBook Pro 13-in
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2023-08-24 21:53:31
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Flink 提供了专门的 Kafka 连接器，向 Kafka topic 中读取或者写入数据。Flink Kafka Consumer 集成了 Flink 的 Checkpoint 机制，可提供 exactly-once 的处理语义。为此，Flink 并不完全依赖于跟踪 Kafka 消费组的偏移量，而是在内部跟踪和检查偏移量。本文内容较长，可以关注收藏。
引言当我们在使
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2024-03-22 10:44:56
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文章目录说明DataSource 数据接入内置数据源文件socketflink集合数据源第三方数据源kafka Connector解析类自定义数据源连接器单线程数据源连接器并发数据源连接器DataSink 数据输出基本输出类型第三放输出类型总结 说明本博客每周五更新一次。flink数据处理过程分为三部分：DataSource、Transformation、DataSink，分别处理数据的接入、处
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2023-07-11 16:58:18
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Flink的DataStream API的使用 文章目录***Flink的DataStream API的使用***一、Flink的DataStream API的使用------执行环境（Execution Environment）二、Flink的DataStream API的使用------源算子（Source）1、准备工作2、读取有界流数据2.1、从文件读取数据2.2、从集合中读取数据2.3、从
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2024-01-25 17:01:55
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1 概述多流转换：在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条数据流拆分开，所以经常会对多条流进行处理的场景，具体可以分为 “分流” 和 “合流”“分流”：一般是通过侧输出流（side output）来实现。“合流”：根据不同的需求，可以使用 union、connect、join 以及 coGroup 等方式进行连接合并操作。一条流可以分开成多条流，多条流也可以合并
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2023-12-25 10:25:56
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Flink可以从各种来源获取数据，然后构建DataStream进行转换处理。一般将数据的输入来源称为数据源（data source），而读取数据的算子就是源算子（source operator）。所以，source就是我们整个处理程序的输入端。一、源算子（Source） Flink代码中通用的添加source的方式，是调用执行环境的addSource()方法：DataStream<
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2024-01-11 06:49:59
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Flink 基础学习(三)数据源 DataSource
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2022-02-22 15:43:31
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# DataSource 在 Java 中的使用
在 Java 中，我们经常需要与数据库进行交互。而连接数据库的一个重要步骤就是获取数据库连接。Java 提供了 `DataSource` 接口来管理数据库连接，方便我们在程序中使用。本文将介绍 `DataSource` 的概念、使用方法以及相关的代码示例。
## 什么是 DataSource？
`DataSource` 是 Java 提供的一
原创
2023-12-22 09:54:09
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package com.shujia.spark.sql import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession} object Demo2DataSource { def main(args: Array[String]): U ...
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2021-07-21 16:50:00
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大家好！今天是 Flink 系列的第四篇：《每天5分钟Flink - 自定义 DataSource 案例》。目标：通过每天一小会儿，熟悉 Flink 的方方面面，为后面算法实现提供工具基础。本节内容本节 1 个目的：熟悉 Flink 自定义 Source 的具体使用方法引例，今天用一个自定义 MySQL 的数据源案例进行说明！自定义Source，实现消费MySQL中的数据这里，咱们通过实现一个自定
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2022-01-04 11:37:21
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# 自定义 Java 数据源 (DataSource) 的实现指南
在 Java 项目中，自定义 DataSource 可以帮助我们灵活地管理数据库连接。本文将逐步带你实现自定义 DataSource，并介绍每一步的具体实现和代码。以下是整个流程的概述：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建自定义 DataSource 类 |
| 2
核心提示：JDBC2.0提供了javax.sql.DataSource接口，它负责建立与数据库的连接，在应用程序中访问数据库时不必编写连接数据库的代码，可以直接从数据源获得数据库连接1.数据库和连接池 在Da...JDBC2.0提供了javax.sql.DataSource接口，它负责建立与数据库的连接，在应用程序中访问数据库时不必编写连接数据库的代码，可以直接从数据源获得数据库连接1.数据库和
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2023-07-14 15:18:22
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