## 实现Flink加载MySQL的步骤
在这篇文章中，我将教你如何使用Flink来加载MySQL数据。下面是实现这个过程的步骤：
### 1. 引入依赖
首先，你需要在你的项目中引入Flink和MySQL连接器的相关依赖。以Maven项目为例，你可以在你的pom.xml文件中添加以下依赖：
```xml
org.apache.flink
原创
2023-10-20 06:14:06
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Flink（八）CDC一.简介二.DataStream方式1.MySQL binlog开启2.相关依赖3.编写代码4.打包5.测试三.自定义反序列化 一.简介CDC 是 Change Data Capture(变更数据获取)的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费CDC的
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2023-08-20 20:08:00
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## 如何实现flink sql加载mysql维度表
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在flink sql中加载mysql维度表。这是一个常见的需求，通常用于数据分析和处理中。在本文中，我将为你详细地介绍整个流程，并提供每一步所需的代码示例。
### 流程概述
下面是加载mysql维度表的整个流程，我们可以用表格来展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-05-31 04:24:56
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众所周知，jvm类加载机制采用双亲委派机制。但在有些框架中，常常为了提供某种形式的“隔离和沙盒”，自定义一种称为ChildFirst的类加载器，简单的说就是破坏了双亲委派，由自定义子类加载器优先加载类，而不是先委派给父加载器。由于同一个类可以在不同的类加载器中分别加载，使用ChildFirst机制，可以让类加载器形成一个“沙盒”，在程序中同时运行两个相同但不同版本的类。但是，笔者遇到一个罕见的类加
每五分钟更新一次一小时TopN数据先滑动窗口每五分钟计算一次一小时的数据根据itemID keyby count聚合，再根据 windowEnd 时间 keyby 计算出TopN1 自定义类，定义数据的输入和输出格式，语言为scala 2 根据UserBehavior类的itemId分类，类的timestamp位时间戳，统计pv值。注：
这里数据源是顺序的情况时直接使用assignAscendin
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2024-03-19 12:54:06
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# 从MySQL中加载配置流
## 介绍
在实际的应用中，我们经常需要从数据库中加载配置信息，并在程序中进行动态配置，以便灵活地调整系统的行为。Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架，它提供了很好的支持来处理流式数据。在本文中，我们将介绍如何使用 Flink 从 MySQL 数据库中加载配置流，并使用这些配置信息来调整程序的行为。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备好
原创
2024-07-08 03:29:01
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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中定时加载外部数据，并提供相应的代码示例。
## Flink中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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第一篇Flink的简单记录比起SparkStreaming优势1 自定义三种时间的处理
例如自定义设定字段值为数据时间，而不是根据机器默认时间
2 State 支持更复杂的逻辑
3 window窗口
4 流对比微批
watermark避免网络等原因导致乱序数据带来的计算不正确/CEP API等算子状态 Operatior State 和 键控状态 Keyed StateState 托管状态。
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2024-04-10 20:57:20
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社区中有好几个同学问过这样的场景： flink 任务中，source 进来的数据，需要连接数据库里面的字段，再做后面的处理 这里假设一个 ETL 的场景，输入数据包含两个字段 “type, userid....” ，需要根据 type，连接一张 mysql 的配置表，关联 type 对应的具体内容。相对于输入数据的数量，type 的值是很少的（这里默认只有10种）， 所以对应配置表就只有1
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2024-05-27 11:15:05
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# Flink 加载 YARN 配置的介绍与示例
Apache Flink 是一种分布式流处理引擎，广泛用于大数据处理和实时分析。而与 Apache Hadoop 的 YARN（Yet Another Resource Negotiator）结合，Flink 能够高效地运行在大规模集群上。本文将介绍如何在 Flink 中加载 YARN 配置，并通过相应的代码示例和图表辅助理解。
## 什么是
意义类加载器是一个运行时核心基础设施模块，主要在启动之初进行累的Load,Link和Init,即加载、连接、初始化Load第一步， load阶段读取类文件产生二进制流， 并转化为特定的数据结构，初步校验cafe babe魔法数、常量池、文件长度等，即加载、链接、初始化。Link第二步， Link阶段包括验证、准备、解析三个步骤。验证阶段是更详细的校验，比如final是否合规、类型是否正确、静态变量
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2024-07-13 09:38:04
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首先要识别哪些是跳出行为，要把这些跳出的访客最后一个访问的页面识别出来。那么就要抓住几个特征
1.访客跳出明细介绍首先要识别哪些是跳出行为，要把这些跳出的访客最后一个访问的页面识别出来。那么就要抓住几个特征：该页面是用户近期访问的第一个页面，这个可以通过该页面是否有上一个页面（last_page_id）来判断，如果这个表示为空，就说明这是这个访客这次访问的第
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2024-10-14 14:22:40
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一、简介
今天给大家分享的内容是FlinkCEP，中文意思就是复杂事件处理。
那么何为CEP呢？ 听起来好像很复杂，实际上就是基于事件流进行数据处理，把要分析的数据抽象成事件，然后将数据发送到CEP引擎，引擎就会根据事件的输入和最初注册的处理模型，得到事件处理结果。
直白一点就是：对连续的传入事件进行模式匹配
二、应用场景
CEP应用场景具有几个共同而明显的特点：
• 通常需要处理巨量的事件，
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2024-05-27 23:59:42
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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
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2023-10-11 23:19:53
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摘要：Flink 做为大数据流计算的标杆，通过 Checkpoint 和 State 保证了 Exactly Once 语义。在生产实践中，Shopee 遇到了很多 Checkpoint 的问题，并尝试引入 Flink 的 Unaligned Checkpoint 去解决。但调研后发现效果与预期有一定差距，所以在内部版本对其进行了深度改进，并将大部分改进已经反馈给了 Flink 社区。本文会介绍
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2024-05-09 21:17:53
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Flink写HDFS，目前常用的有 BucketingSink， StreamingFileSink . BucketingSink后续会被StreamingFileSink替代。不过功能实现都还是很强大的。 StreamingFileSink 支持一些Bucke
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2023-10-13 23:20:36
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Flink中的类加载机制Flink中的类加载机制Flink中的类加载配置项类图关系parent-first类加载child-first类加载类冲突处理 Flink中的类加载机制Flink中的类加载配置项Flink中关于类加载有以下配置选项配置项默认值说明classloader.resolve-order“child-first”类加载顺序。child-first优先从Flink任务(jar包)中
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2023-11-13 17:15:46
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Checkpoint整体设计Checkpoint执行过程分为：启动、执行以及确认完成三个阶段。CheckpointCoordinator控制Checkpoint执行：JM端的CheckpointCoordinator组件会周期性的向数据源发送执行CK的请求，数据源节点将数据源消费的offset发送给JM，存储到CK的元数据信息中。同时向下广播barrier。中间算子对齐barrier：中间算子在S
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2024-08-29 13:35:19
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1 DataStreamAPI1.1 DataStream Data Sources source是程序的数据源输入，你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)来为你的程序添加一个source。 flink提供了大量的已经实现好的source方法，可以自定
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2024-05-20 22:09:55
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该文章主要是对Flink官网相关内容进行翻译，无论Table API和SQL查询的输入是有界批处理输入还是无界流输入，其语义都相同。在许多情况下，对流输入的连续查询能够计算与脱机计算的结果相同的准确结果。但是，这在一般情况下是不可能的，因为连续查询必须限制它们所维护的状态的大小，以避免存储空间用完并能够长时间处理无限制的流数据。结果，根据输入数据和查询本身的特征，连续查询可能只能提供近似结果。Fl
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2024-02-21 13:01:55
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