目录1. 写入方式1.1 CDC Ingestion1.2 Bulk Insert1.3 Index Bootstrap2. 写入模式2.1 Changelog Mode2.2 Append Mode3. write写入速率限制4. 读取方式4.1 Streaming Query4.2 Incremental Query 1. 写入方式1.1 CDC Ingestion有两种方式同步数据到Hud
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2023-07-14 17:09:34
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一、首先看下整个互联网行业所有产品的本质需求: 存储:大量数据的存储,对应的产品和组件如下,HDFS、HBASE、MySql、Redis、MongoDB、es、时序数据库、图数据库、对象数据库、数据湖取:单点取(例如MySql中select * from table where id =1)、批量取(类似
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2023-07-28 17:14:28
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1.介绍Flink 本身是批流统一的处理框架,所以 Table API 和 SQL,就是批流统一的上层处理 API。目前功能尚未完善,处于活跃的开发阶段。Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询 API,它允许我们以非常直观的方式,组合来自一些关系运算符的查询(比如 select、filter 和 join)。而对于 Flink SQL,就是直接可以在代码中写 SQ
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2023-07-18 13:10:05
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本篇博客主要是写了如何从不同的数据源里读取数据,包括Flink从Java集合中读取数据、从本地文件当中读取数据、从Socket读取数据、从Kafka读取数据、从自定义Source获取数据。 目录1、从Java集合中读取数据2、从本地文件当中读取数据3、从Socket读取数据写法1写法24、从Kafka读取数据新版写法老版写法5、从自定义Source获取数据 1、从Java集合中读取数据一般情况下,
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2023-07-14 17:13:04
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Flink 读取和写入 MySQL 数据有两种方式:直接使用 JDBCInputFormat 和 JDBCOutputFormat继承 RichSourceFunction 和 RichSinkFunction引入依赖:<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
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2023-08-18 22:40:48
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前言我尽可能的会把使用的细节写的详细一点,为后来的小伙伴节约点时间。一、问题如果用 sql-client.sh 来提交无法保存元数据,每次创建的表都在一个 session 中,而这个 session 保存在内存中。我们每次重启 sql-client.sh 后,元数据都会丢失。每次重新创建非常麻烦,flink 提供了一种选择, 让我们可以读取 hive 元数据。也就是我们 hive 中的表都可以通过
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2023-09-20 16:33:40
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flink例子-读取数据库
原创
2019-05-15 20:04:41
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场景: 用户请求信息通过kafka到flink计算引擎,flink拿到请求信息后去查询三方数据处理,数据处理完成后把处理结果放回到kafka中。 这里三方数据源两种:1.mysql数据源 2.http三方接口 项目地址:https://github.com/1105748319/flinkDemoTest.git 下面直接上代码:主要的类:package com.flink;
import org
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2024-02-19 01:32:41
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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
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2023-09-20 09:00:16
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前期准备Flink提供了JDBC连接器,需要添加如下依赖<!--选择自己需要的版本号-->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId&g
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2023-06-02 13:43:46
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Flink入门案例-WordCount新建一个maven工程,在开发之前,要模拟Flink的开发环境,搭建本地的Flink的开发环境,引入依赖<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<ar
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2023-11-25 20:52:12
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传统数据同步方案基于 Flink SQL CDC 的数据同步方案(Demo)Flink SQL CDC 的更多应用场景Flink SQL CDC 的未来规划传统的数据同步方案与 Flink SQL CDC 解决方案业务系统经常会遇到需要更新数据到多个存储的需求。例如:一个订单系统刚刚开始只需要写入数据库即可完成业务使用。某天 BI 团队期望对数据库做全文索引,于是我们同时要写多一份数据到
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2024-07-03 09:52:56
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在最近的项目中有使用到Flink 批处理的方式来进行数据源的数据同步。由于一些原因,并没有去使用开源的flinkx 之类的工具,而且Flink Jdbc connect 是一种基于查询数据同步,在数据同步之前必然会业务方造成查询压力的。目前在需要同步的表中,其它的表数据最高也不超过千万,但是我们源表的数据量却是达到了上亿级别。这种数据量的业务,在数据查询中一不小心就会照成查询超时,所以在大表数据同
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2024-02-27 14:37:13
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# Java Flink Table读取数据库数据
## 简介
Java Flink是一个开源的流处理框架,用于处理大规模的实时和批量数据。Flink Table是Flink提供的一种用于处理结构化数据的API,它基于SQL语言,并提供了一种更直观、更易用的方式来操作和处理数据。本文将介绍如何使用Java Flink Table读取数据库数据,并给出相应的代码示例。
## 数据库准备
在开
原创
2023-12-27 04:43:05
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1. Flink简介Flink 是 Apache 基金会旗下的一个开源大数据处理框架。Flink 的官网主页地址:https://flink.apache.org/在 Flink 官网主页的顶部可以看到,Flink的核心目标,是“数据流上的有状态计算”(Stateful Computations over Data Streams)。1.1 Flink框架处理流程1.2 OLTP和OLAP联机事务
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2023-10-02 20:01:15
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什么是FlinkX?FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件,可实现多种异构数据源高效的数据同步,其由袋鼠云于2016年初步研发完成,目前有稳定的研发团队持续维护,已在Github上开源(开源地址详见文章末尾)。并于今年6年份,完成批流统一,离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。FlinkX将不同的数据源库抽象成不同的Reader插件,目标库抽象成不同的Wr
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2024-04-30 03:50:20
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1.Flink的核心组件栈? Flink发展越来越成熟,已经拥有了自己的丰富的核心组件栈。Flink核心组件栈分为三层:物理部署层、Runtime核心层和API&Libraries层。 (1)物理部署层。Flink的底层是物理部署层。Flink可以采用Local模式运行,启动单个JVM,也可以采用Standalone集群模式运行,还可以采用YARN集群模式运行,或者也可以运行在谷
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2024-06-11 08:09:23
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1、前提背景准备Flink在1.11之后就已经支持从MySQL增量读取Binlog日志的方式。pom文件如下:<properties>
<scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
<scala.version>2.11.12</scala.version>
&
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2023-08-31 08:30:56
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构建基于flink、kafka、MySQL、hbase的实时数仓,实现:(1)业务数据全量同步到数据仓库;(2)业务数据实时增量同步到数据仓库,使用Kafka+canal实现增量数据采集。数仓架构设计:数据同步方案设计: (1)全量拉取模块,采用flink-jdbc,或者sqoop (2)增量实时同步模块,使用Kafka+canal实现增量数据采集。canal是通过模拟成为mysql 的slave
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2023-11-26 10:45:31
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传统的分析方式通常是利用批查询,或将事件(生产上一般是消息)记录下来并基于此形成有限数据集(表)构建应用来完成。为了得到最新数据的计算结果,必须先将它们写入表中并重新执行 SQL 查询,然后将结果写入存储系统比如 MySQL 中,再生成报告。 Apache Flink 同时支持流式及批量分析应用,这就是我们所说的批流一体。Flink 在上述的需求场景中承担了数据的实时采集、实时计算和下游
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2023-10-25 04:37:48
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