Flink个人学习整理-TableAPI篇（十三）Flink将批数据看作一个有界流数据，将批处理看作流计算的一个特例，从而实现流批统一动态表：与表示批处理数据的静态表不同，动态表是随时间变化的。可以像查询静态批处理表一样查询它们。查询动态表将生成一个连续查询(Continuous Query)动态表与流的转换 将动态表table转换为数据流，有两种方式 1、toAppendStream 追加流 只
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2024-02-20 08:30:17
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官方介绍 Flink 中的 APIFlink 为流式 / 批式处理应用程序的开发提供了不同级别的抽象。 Flink API 最底层的抽象为有状态实时流处理。其抽象实现是 Process Function，并且 Process Function 被 Flink 框架集成到了 DataStream API 中来为我们使用。它允许用户在应用程序中自由地处理来自单流或多流的事件
Flink算子扩缩容过程中的状态迁移根据数据量动态调整Flink应用的算子并行度，在实际业务应用中很常见。对于无状态的算子来说，更改算子并行度非常的容易。但对于有状态的算子来说，调整算子并行度时，需要考虑状态的重新分配。之前文章里提到，Flink中的状态分为键值分区状态、算子列表状态、算子聚合状态、广播状态，那么这些状态在并行度改变时，是如何在子任务实例间迁移的？这篇文章，将分别使用代码示例介绍这
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2024-03-27 17:26:01
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对于流式查询，需要声明如何在表和外部连接器之间进行转换与外部系统交换的消息类型，由更新模式(update model)指定,下面3种，能使用那种模式取决于输出的目标，比如如果输出到文件你就没法用更新和撤回模式，因为不知道，只能追加，但是如果换成mysql就都可以用追加模式(Append)--文件系统只支持追加模式表只做插入操作，和外部连接器只交换插入(insert)消息撤回模式(Retract)-
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2024-05-15 07:50:52
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# Flink Sink MySQL 多个表的实现
Apache Flink 是一个分布式流处理框架，支持实时数据流的处理与分析。将数据写入 MySQL 是常见的需求，尤其在数据仓库和监控系统中，当处理不同类型的数据时，往往需要将数据持久化到多个 MySQL 表中。本文将详细介绍如何使用 Flink 将数据分别写入多个 MySQL 表，并提供相应的代码示例。
## 1. Flink 的 MyS
文章目录双流关联大状态问题解决方案SQL 变更状态恢复问题解决方案FlinkSQL 调试繁琐问题解决方案SQL 作业异常定位问题解决方案 双流关联大状态问题首先是双流关联的大状态问题，FlinkSQL 的双流关联会保留左右流的历史数据来互相关联，需要关联的时间间隔越长，保存的历史数据就会越多，状态也就会越大。比如，要关联订单的下单事件和退款事件，并保证计算结果的正确性，需要考虑这两个事件发生的间
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2023-08-18 16:46:26
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一、 场景描述实时监控文件目录，将目录中的实时产生的数据文件（文件内容非动态）写入动态分区，分区为3级（设备ID/文件产生日期/文件产生的时间（h））.文件名格式如下（日期+时间+产品ID.txt）二、 主要存在的难点由于flume只支持传入一些简单的参数变量（时间/日期/文件名等），所以这里我们如果想动态的识别我们的文件名并直接生成sink的路径及相应文件名有困难。三、&nb
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2024-03-26 07:51:53
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flink-connector-redis的使用方式和其他连接器几乎一样，除了一些公共的参数外(connector.type, format.type, or update-mode等)，还支持以下参数 为了满足业务和数据的多样性，根据connector.data.type来确定写入的数据结构1.string取sql的第一个字段为key,第二个字段为value,调用s
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2023-06-04 16:28:47
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背景接入Kafka实时数据经过数据处理写入HBase，后续会应用于类似变量系统以及实时日志中，对于变量系统这类中间需要做实时缓存宽表可能使用HBase连接极其频繁，所以是使用客户端还是Sink的方式就看实际情况而定，具体数据处理后的落库Sink还是比较方便的；摘要关键字Flink，Sink，HBase，数据处理，数据流转设计使用的是Max Well数据源，将业务数据接入Kafka，Flink-So
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2023-07-06 21:30:59
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问题 目前官网暂时不支持es8.x版本的connector，但是目前项目组用的es已经是8.6.2版本，针对flink写入es这个问题展开了一系列的debug。 问题1：兼容问题 问题2：异常解决
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2024-06-21 23:37:45
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1.Flink如何保证Exactly-Once使用checkpoint检查点，其实就是 所有任务的状态，在某个时间点的一份快照；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同 的输入数据的时候。checkpoint的步骤：flink应用在启动的时候，flink的JobManager创建CheckpointCoordinatorCheckpointCoordinator(检查点协调器) 周期性的向该
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2024-03-08 13:38:00
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目录 时态表（Temporal Table）是一张随时间变化的表 – 在 Flink 中称为动态表，时态表中的每条记录都关联了一个或多个时间段，所有的 Flink 表都是时态的（动态的）。 时态表包含表的一个或多个有版本的表快照，时态表可以是一张跟踪所有变更记录的表（例如数据库表的 changelog，包含多个表快照），也可以是物化所有变更之后的表（例如数据库表，只有最新表快照）。版本:
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2024-02-22 17:27:44
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第1章 简介在前面的文章中，介绍了Flink相关环境的准备，并且完成了一个简单的Flink开发环境的搭建；本篇文章介绍一个完整的端到端涵盖Flink计算的案例：客户端=>Web API服务=>Kafka=>Flink=>MySQL。本次仍然以Flink Table API/SQL为例，采用docker-compose的方式进行部署。（文章中只给出关键部分代码，完整代码详见后
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2024-07-31 13:12:25
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我们都知道Flink在流式处理上性能强大，且很好地支持ExactlyOnce语义；且这也是Flink核心的技术点，所以成为面试官喜欢追问的一个话题：Flink恰巧语义一次消费，怎么保证？ 在这个思维导图进行了详细的描述及说明。欢迎阅读及下载超全干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对上述思维导图中也进行了详细地描述：Flink_思维导图（干货）.xm
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2024-04-29 12:17:14
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flink 的对外输出操作都要利用 Sink 完成，常用的 Sink 有 kafka、 redis、elasticsearch、jdbc等。 1、首先引入对应的 connector 依赖 2、创建类实现在 sink 中的方法 3、最后 addSink ...
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2021-09-13 10:16:00
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# Flink 同时 Sink 多个 MySQL 表
## 流程概述
在本文中，我们将介绍如何使用 Flink 同时将数据 Sink 到多个 MySQL 表中。整个流程包括以下几个步骤：
1. 创建一个 Flink 的流处理作业；
2. 从数据源中读取数据；
3. 对读取到的数据进行转换和处理；
4. 将处理后的数据同时 Sink 到多个 MySQL 表中。
下面我们将详细介绍每个步骤需要
原创
2023-10-02 07:45:33
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Sink1. Sink输出1.1 预定义Sink1.1.1 基于控制台和文件的SinkAPI1.ds.print 直接输出到控制台2.ds.printToErr() 直接输出到控制台,用红色3.ds.writeAsText("本地/HDFS的path",WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1)注意:在输出到path的时候,可以在前面设置并行度,如果并行度
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2024-07-31 15:47:28
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导语：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。本文主要从实际案例入手并结合作者的实践经验，向各位读者分享当应用场景中异构集群无法做到负载均衡时，如何通过Flink的自定义多线程来实现异构集群的动态负载均衡。● 1. 前言● 2. 出现的问题与解决方案 ● 2.1 出现问题 ● 2.2 分析思路 ● 2.3 解决方案●
查看Flink 1.9.0版本的官方文档 可以看到连接里面是没有Redis，不过Bahir中有
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2021-10-27 15:59:40
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目录1. 基于控制台和文件的Sink2. 自定义Sink3. Scala代码演示1. 基于控制台和文件的SinkAPI：ds.print 直接输出到控制台ds.printToErr() 直接输出到控制台,用红色ds.writeAsText("本地/HDFS的path",WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1)注意：在输出到path的时候,可以在前面设置并行度当并
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2024-02-23 12:28:42
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