DataStream：
DataStream 是 Flink 流处理 API 中最核心的数据结构。它代表了一个运行在多个分区上的并行流。一个 DataStream 可以从 StreamExecutionEnvironment 通过env.addSource(SourceFunction) 获得。DataStream 上的转换操作都是逐条的
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2023-12-07 10:13:18
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# Flink CDC MySQL 数据类型详解
在大数据生态中，Flink 和 MySQL 是两个不可或缺的组件。Flink 是一种流处理框架，而 MySQL 则是一个广泛使用的关系型数据库管理系统。结合使用 Flink CDC（Change Data Capture）可以实现对 MySQL 数据变化的实时监控和处理。本文将详细探讨 Flink CDC 中 MySQL 的数据类型，以及如何在实
# 使用Flink CDC实现MySQL数据同步
随着大数据技术的普及，数据同步成为了企业实时数据分析的重要组成部分。Flink CDC（Change Data Capture）是 Apache Flink 提供的一种高效的增量数据捕获解决方案。在本文中，我们将讲解如何通过 Flink CDC 实现 MySQL 数据的同步。本文适合初学者，以下将详细介绍操作步骤、代码实现及相关配置。
## 实
场景应用：将MySQL的变化数据转为实时流输出到Kafka中。注意版本问题，版本不同可能会出现异常，以下版本测试没问题：flink1.12.7flink-connector-mysql-cdc 1.3.0(com.alibaba.ververica) (测试时使用1.2.0版本时会出现空指针错误)1. MySQL的配置 在/etc/my.cnf文件中，【mysqld】下面添加以下配置：b
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2023-07-26 10:51:55
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1. 版本说明本文档内容基于flink-1.15.x，其他版本的整理，请查看本人博客的 flink 专栏其他文章。2. 概览本章节描述了 Flink 所支持的 SQL 语言，包括数据定义语言（Data Definition Language，DDL）、数据操纵语言（Data Manipulation Language，DML）以及查询语言。Flink 对 SQL 的支持基于实现了 SQL 标准的
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2023-10-17 15:16:17
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自定义Source概述自定义Source是Flink学习中非常重要的一环，一般实现一个Source，可以继承下面几个类之一SourceFunction
RichSourceFunction
ParallelSourceFunction
RichParallelSourceFunction前两个是单并行度，后2个是多并行度，无论是否多并行度，我们一般选择带Rich的SourceFunction, 也
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2023-07-11 17:03:23
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Apache Flink 以其独特的方式来处理数据类型以及序列化，这种方式包括它自身的类型描述符、泛型类型提取以及类型序列化框架。本文档描述了它们背后的概念和基本原理。支持的数据类型 Flink 对可以在 DataSet 或 DataStream 中的元素类型进行了一些限制。这样做的原因是系统会分析类型以确定有效的执行策略。&nbs
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2024-03-22 21:49:41
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从kafka到mysql新建Java项目最简单的方式是按照官网的方法，命令行执行curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.10.0，不过这种方法有些包还得自行添加，大家可以复制我的pom.xml，我已经将常用的包都放进去了，并且排除了冲突的包。注意的是，本地测试的时候，记得将scope注掉，不然会出现少包的情况。也可以在Ru
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2023-09-20 16:28:22
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# Flink CDC MySQL 数据类型对应
Apache Flink 是一个分布式流处理框架，结合了批处理和流处理的优势，其在实时数据流的处理上表现出色。随着实时数据处理的需求愈发旺盛，Flink CDC（Change Data Capture）作为一个轻量级的数据捕获工具，越来越受到开发者的青睐。Flink CDC 可以捕获 MySQL 等数据库的变更数据，将其无缝地流入到各种流处理架构
原创
2024-10-31 06:08:39
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和众多编程语言一样，SQL（结构化查询语言）也有自己的数据类型，在这片文章中，我将简单介绍MySQL中的数据类型，及其如何应用和一些注意点。MySQL数据类型一览：整数类型 （如int）浮点数类型 （如double）定点数类型 （如decimal）日期和时间类型 （如date）字符串类型 （如char、varchar）二进制类型 （如binary、varbinary）其他类型 （如enum、jso
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2024-02-19 10:54:15
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data Artisans应用程序工程总监Jamie Grier最近在OSCON 2016 Conference大会发言谈到了使用Apache Flink构建的一种数据流体系结构。同时还谈到了数据流应用程序的构建块。数据流体系结构可用于处理随着时间流逝以事件流方式持续生成的数据，这一点不同于传统的静态数据集。相对于传统的集中式“状态化”数据库和数据仓库，数据流应用程序可以处理事件流以及针对历史事件
对无界数据集的连续处理在我们详细介绍Flink之前，让我们从更高的层面上回顾处理数据时可能遇到的数据集的类型以及您可以选择处理的执行模型的类型。这两个想法经常被混淆，清楚地区分它们是有用的。首先，两种类型的数据集无界：连续追加的无限数据集有界：有限的，不变的数据集传统上被认为是有限或“批量”数据的许多实际数据集实际上是无界数据集。无论数据是存储在HDFS上的目录序列还是像Apache Kafka这
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2024-05-04 19:53:58
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摘要：Apache Flink 是目前大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎，数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构，以 Iceberg、Hudi、Delta 为代表的解决方案应运而生，Iceberg 目前支持 Flink 通过 DataStream API /Table API 将数据写入 Iceberg 的表，并提供对 Apache Flink 1.11.x 的集成支持。本文由腾讯数据平台部
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2024-03-15 08:18:22
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锁屏面试题百日百刷，每个工作日坚持更新面试题。****请看到最后就能获取你想要的, 接下来的是今日的面试题：1.Flink 中水印是什么概念，起到什么作用？****Watermark 是 Apache Flink 为了处理 EventTime 窗口计算提出的一种机制, 本质上是一种时间戳。 一般来讲Watermark经常和Window一起被用来处理乱序事件。2.Flink Table &
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2024-04-26 17:10:40
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目录1 官网API列表2 基本操作-略2.1 map2.2 flatMap2.3 keyBy2.4 filter2.5 sum2.6 reduce2.7 代码演示3 合并-拆分3.1 union和connect3.2 split、select和Side Outputs4 分区4.1 rebalance重平衡分区4.2 其他分区1 官网API列表https://ci.apache.org/proje
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2024-05-06 17:27:25
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Java数据类型 Java的数据类型分为两大类： 基本数据类型：包括整数 、 浮点数 、 字符、 布尔 。 引用数据类型：包括类 、 数组 、 接口 。 基本数据类型 四类八种基本数据类型： Java中的默认类型：整数类型是 int 、浮点类型是double 。 基本数据类型的包装类 Java提供了 ...
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2021-08-24 11:11:00
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一、前言在NDK编程时，当我们在Java层调用一个原生方法时，不可避免地要涉及到参数的传递，今天，我们就来一起学习一下如何在原生方法中解析从Java层传递过来的数据。二、参数分类我们根据Java当中的数据类型，将传递的参数分为以下三类。2.1 基本数据类型对于Java，其基本数据类型有八类，这八类基本数据类型在分别和JNI中的jxxx八类基本数据类型相对应，对应关系为： 通过查看
jni
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2024-09-16 15:31:38
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Java数据类型和MySql数据类型对应一览 以上就是Java数据类型和MySQL数据类型对应表。 对于bolb，一般用于对图片的数据库存储，原理是把图片打成二进制，然后进行的一种存储方式，在java中对应byte［］数组。对于boolen类型，在mysql数据库中，个人认为用int类型代替较好，对
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2016-12-06 15:09:00
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说明：本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学， 2.4字段表达式实例-Java以下定义两个Java类：public static class WC {
public ComplexNestedClass complex;
private int count;
public int getCou
Flink基础数据类型和自定义Sink基础数据类型自定义SinkkafkaRedisElasticsearchMySQL基础数据类型Flink 支持所有的 Java 和 Scala 基础数据类型，Int, Double, Long, String……DataStream<Integer> numberStream = env.fromElements(1, 2, 3, 4);numberStream.map(data -> data * 2);Java 和 Scala
原创
2022-03-23 10:21:21
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