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
# Flink定时读取MySQL实现步骤 作为一名经验丰富的开发者,我来教你如何实现"flink定时读取mysql"的需求。下面是整个实现流程的步骤表格: | 步骤 | 说明 | | --- | --- | | 步骤一 | 创建Flink环境 | | 步骤二 | 创建MySQL连接 | | 步骤三 | 设计数据库查询语句 | | 步骤四 | 定义flink的source | | 步骤五 | 解
原创 2023-12-20 06:40:33
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# FlinkMySQL定时批量保存实现 随着大数据技术的快速发展,Apache Flink以其强大的流处理和批处理能力受到广泛关注。在此文中,我们将探讨如何使用Flink将处理结果批量保存到MySQL中,并结合定时机制进行数据的定期更新。 ## 1. Flink概述 Apache Flink是一个框架,用于处理无界和有界的数据流。其独特之处在于,它能够在高吞吐量低延迟的情况下处理数据。
原创 11月前
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目前跑通的读写MySQL的方式有三种,一种是直接使用flink自带的JDBCInputFormat和JDBCOutputFormat,一种是自定义source和sink,最后一种是通过DDL连接MySQL进行读写(但是这种只在idea调试通了,打包上传后运行报错,因此比较的时候只比较前两种)。引入依赖<!-- https://mvnrepository.com/artifact/mysql/
转载 2023-06-02 11:45:56
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```mermaid journey title Flink 定时读取 MySQL 数据 section 整体流程 开始 --> 步骤1: 设置 Flink 环境 步骤1 --> 步骤2: 创建 Flink 作业 步骤2 --> 步骤3: 实现定时读取 MySQL 数据 步骤3 --> 结束 ``` ### 整体流程
原创 2024-02-27 04:30:05
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目录前言解决方案方案1. 可以使用flink cdc进行消费方案2:三个时间点,T0开始订阅,T1是做初始化,T2是进行增量merge(第一次merge)前言之前探讨的,整理一下简单的思路mysql -> hive 进行同步。主要的问题点在于,订阅增量 以及初始化,之间是有时间间隔的。怎么做才能保证数据的准确性前提:都是通过canal 读取binlog。canal进行抽数。弄到kafka 然
转载 2023-07-14 17:07:45
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1、JDBC SQL 连接器FlinkSQL允许使用 JDBC连接器,向任意类型的关系型数据库读取或者写入数据添加Maven依赖<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-jdbc</artifactId> <v
转载 2024-08-27 10:13:45
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触发器定义了window何时会被求值以及何时发送求值结果。触发器可以到了特定的时间触发也可以碰到特定的事件触发。例如:观察到事件数量符合一定条件或者观察到了特定的事件。默认的触发器将会在两种情况下触发 处理时间:机器时间到达处理时间 事件时间:水位线超过了窗口的结束时间触发器可以访问流的时间属性以及定时器,还可以对state状态编程。所以触发器和process function一样强大。例如我们可
## Flink SQL 定时读取 MySQL 数据 在大数据处理中,Flink 是一个强大的流处理引擎,它提供了 SQL 接口来处理数据。Flink SQL 允许开发人员使用标准的 SQL 查询语言来处理和分析数据。本文将介绍如何使用 Flink SQL 定时读取 MySQL 数据。 ### 环境准备 在开始之前,确保已经安装了以下环境: - Java JDK 8 或以上版本 - Apa
原创 2023-07-23 04:29:58
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Flink定时读取MySQL数据 ## 简介 Flink是一个流处理框架,它支持实时数据处理和批处理任务。在实际应用中,很常见的需求是定时从外部数据源(如MySQL数据库)中读取数据,并进行实时处理。本文将介绍如何在Flink定时加载外部数据,并提供相应的代码示例。 ## Flink定时加载外部数据的方法 在Flink中,我们可以使用定时器和外部数据源来实现定时加载外部数据。下面将详细介绍
原创 2023-11-29 05:29:36
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    在http://dufengx201406163237.iteye.com/blog/2102054中描述了工程的配置,在此记录一下如何使用MyBatis访问数据库;1、主要配置为:  <!-- 其中p:mapperLocations指定数据库操作文件的地址 --> <bean id="sqlSessionFactory" class="
转载 7月前
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Flink是一个用于实时流处理和批处理的开源框架,它提供了强大的数据处理能力和灵活的扩展性。在实际应用中,我们经常需要将数据从MySQL读取批量写入MySQL,本文将介绍如何使用Flink来完成这个任务。 ## 1. 准备工作 在开始之前,我们需要完成以下准备工作: - 安装Flink:可以从Flink官方网站( - 安装MySQL:可以从MySQL官方网站( ## 2. Flink读取
原创 2023-08-19 12:02:45
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序其实大多数 Flink Timer 实现的都是根据  LittleMagics 发表的文章进行加工改造,但是大佬的思路有点跳跃,有些地方个人认为没有表现很清楚,所以摸索着大佬的主线,自己啃了一遍源码写出这篇文章。全文word显示5K字,CSDN显示9K字,推荐阅读时间1hour(跟随源码)。最后的图还是放到前面来,跟随图来查询事半功倍:Timer 简介Ti
转载 2023-10-11 23:19:53
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Flink 是流计算引擎在Flink任务开发过程中经常会遇到从外部存储获取数据的场景,比如处理日志数据时,需要获取到用户的信息。最近在做一个指标,用到了异步IO,借此来记录下Flink Async I/O 读取MySql的方式。需求:用户的行为数据通过Stream进入flink计算引擎,需要知道每个用户的注册时间、最近一次登录时间。用户注册时间和登录时间是存放在User表中User 表-
转载 2023-08-18 16:33:33
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1、Mysql数据准备(1)创建实时同步数据库create database flink_gmall(2)将Mysql.sql文件导入到Mysql中source /opt/data/Mysql.sql(3)查看数据库表show tables;2、开启数据库的binlog(1)在mysql中对需要进行实时数据监测的库开启binlogsudo vim /etc/my.cnf #添加数据库的binlo
转载 2023-08-18 16:48:48
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注:Oracle Bulk Loader组件其实用的就是Oracle SQL Loader,可在windows和linux等环境使用。1.Oracle SQL Loader 使用简介 SQL Loader是oracle的高速批量数据加载工具。这是一个非常有用的工具,可用于从多种平面文件格式向Oracle数据库中加载数据。SQLLDR可以在极短的时间内加载数量庞大的数据。 SQL Loader具有很
转载 2024-08-03 19:13:24
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# 使用Flink批量读取MySQL数据并写入Kafka的实现步骤 在大数据背景下,Apache Flink成为了一个日益流行的流处理和批处理框架。结合Kafka与MySQL进行数据集成是一项常见的需求。本文将详细介绍如何使用FlinkMySQL批量读取数据并将其写入Kafka。 ## 整体流程 实现过程主要分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述
原创 2024-10-15 06:50:45
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目录当我们谈论批流一体,我们在谈论什么?一、流计算与批计算一)流计算与批计算二)流计算与批计算的比较三)为什么要搞流批一体二、流批一体的场景一)数据集成的流批一体二)数仓架构的流批一体三)数据湖的流批一体四)存储的流批一体1.Pulsar2.Hologres1)Hologres的架构图2)Hologres的流批一体三、Flink中的流批一体一)流批一体的DataStream1.目前的SDK2.期望
转载 2023-12-26 13:11:12
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1. 背景:什么是定时器,怎么使用定时器?1.1 什么是定时器(Timer)Timer(定时器)是flink提供的基于处理时间、事件时间定时触发执行的机制,应用场景类似于时间轮,往时间轮注册事件,等约定的时间后,时间轮把事件发送出来。我们在生产中常常用到定时器,比如当某个事件发生后,观察5分钟后,该事件是否发生状态改变,然后对事件进行相应的业务处理;在快递行业,客户下单,如果在30分钟内,快递小哥
转载 2023-10-19 14:04:15
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背景开发Flink应用要求计算结果实时写入数据库的,一般业务写入TPS在600-800,如果生产同时跑十几个任务,数据库写入TPS接近一万,对数据库造成了较大压力,使用窗口的优化方向不可行:1. 计算任务的key值较为分散(如用户,商户维度),小窗口(1分钟、5分钟)计算无法减少写入次数,大窗口(10分钟、1小时)实时性太差;2. 无法保证上游流水100%有序准时到达,使用窗口计算容易漏算流水;优
转载 2023-09-20 09:00:16
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