1.概述Apache Flink中的KeyBy算子是一种根据指定Key将数据流分区的算子。在使用KeyBy算子时,需要指定一个或多个Key,Flink会根据这些Key将数据流分成不同的分区,以便并行处理。 KeyBy算子通常用于实现基于Key的聚合操作,如求和、平均值等。它可以将具有相同Key的数据分配到同一个分区中,并在该分区上执行聚合操作。此外,KeyBy算子还可以用于流数据的状态管理,如将具
FlinkStreamETL0.功能说明概括:利用Flink实时统计Mysql数据库BinLog日志数据,并将流式数据注册为流表,利用Flink SQL将流表与Mysql的维表进行JOIN,最后将计算结果实时写入Greenplum/Mysql。1.需求分析1.1需求实时统计各个地区会议室的空置率,预定率,并在前端看板上实时展示。源系统的数据库是Mysql,它有三张表,分别是:t_meeting_i
转载 2023-07-25 22:25:50
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# Flink SQL 读取 MySQL 数据入门 在大数据处理领域,Flink 是一种流处理和批处理的框架,能够高效处理实时数据流。Flink SQL 提供了类似 SQL 的查询语言,让开发者更容易地从不同的数据源读取和处理数据。本文将介绍如何使用 Flink SQL 读取 MySQL 数据,并提供详细的代码示例。 ## 1. 环境准备 在开始之前,确保你已安装 Apache Flink
原创 10月前
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 目录序言一. kafka的数据源  1.1 json1.1.1  flink sql ddl 1.1.2  数据准备1.1.3  开启sql-client 1.1.4 代码1.1.6 配置 1.2 debeizum-json1.2.1  flink sql1.2.2 准备数据1.2.3 sql-c
转载 2024-05-05 15:34:16
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目录CDC 简介step 1 配置 mysql 开启binlog step 2 flink 测试 mysql cdcStep 3 flink cdc 实时ETL 实例endCDC 简介 Change Data Capture 变更数据捕获,我们可以通过 CDC 得知数据源表的更新内容(包含Insert Upd
## 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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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
转载 2023-07-18 13:10:05
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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>
转载 2023-08-18 22:40:48
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常用命令1. 解析 binlog 排查问题如果只是解析出来查看,可以加 --base64-output=decode-rows 不显示行格式的内容:mysqlbinlog --no-defaults -vv --base64-output=decode-rows mysql-bin.0002012. 解析指定 GTID 的事务用来分析某个事务做了什么:mysqlbinlog --no-defaul
转载 2024-07-04 10:47:04
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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> &
转载 2023-08-31 08:30:56
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# 使用 Flink SQL 的 CDC 读取 MySQL 增量数据 Apache Flink 是一个强大的流处理框架,能帮助开发者实时处理大规模数据,而 Flink SQL 则提供了类似 SQL 的查询功能,使得流数据处理变得更加简单易用。在数据处理场景中,尤其是实时分析和 ETL(提取、转换、加载)过程中,读取 MySQL 的增量数据是一个常见的需求。Flink 提供了 CDC(Change
原创 2024-08-08 18:11:00
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# Flink SQL读取MySQL的方式 在Flink中,我们可以使用Flink SQL读取MySQL中的数据,并进行流处理和分析。在本文中,我们将介绍几种读取MySQL数据的方式,并给出相应的代码示例。 ## 1. 使用JDBC连接读取MySQL数据 一种常见的方式是使用JDBC连接来读取MySQL中的数据。我们可以通过Flink的Table API或SQL CLI来执行SQL查询,通
原创 2024-04-15 05:23:38
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          们前面采集的日志数据已经保存到Kafka中,作为日志数据的ODS层,从kafka的ODS层读取日志数据分为3类:页面日志,启动日志和曝光日志。这三类数据虽然都是用户行为数据,但是有着完全不一样的数据结构,所以要拆分处理。将拆分的不同的日志写回Kafka不同主题中,作为日志DWD层。&nbs
转载 2024-09-12 00:40:56
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前言前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector。其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink。那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafka 中的数据经过 Flink 处理后然后存
转载 2024-01-17 11:36:56
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风雨送春归,飞雪迎春到。已是悬崖百丈冰,犹有花枝俏。俏也不争春,只把春来报。待到山花烂漫时,她在丛中笑。选自《卜算子·咏梅》图片来自网络,如侵权,请联系删除有不少读者反馈,参考上篇文章《Hive 终于等来了 Flink》部署 Flink 并集成 Hive 时,出现一些 bug 以及兼容性等问题。虽已等来,却未可用。所以笔者增加了这一篇文章,作为姊妹篇。回顾在上篇文章中,笔者使用的 CDH 版本为
转载 2023-12-05 16:49:40
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众所周知,Flink 是当前最为广泛使用的计算引擎之一,它使用 Checkpoint 机制进行容错处理 [1],Checkpoint 会将状态快照备份到分布式存储系统,供后续恢复使用。在 Alibaba 内部,我们使用的存储主要是 HDFS,当同一个集群的 Job 到达一定数量后,会对 HDFS 造成非常大的压力,本文将介绍一种大幅度降低 HDFS 压力的方法——小文件合并。背景不管使用 FsSt
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/
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目录一、功能需求说明二、前期准备工作2.1 需要导入mysql驱动2.2 mysql建立表及插入数据2.3 启动Kafka的topic2.4 编写 Flink相关应用代码三、 启动Flink 应用程序及向Kafka生产数据 3.1 可以在idea本地启动 C01_QueryActivityName 3.2 通过向Kafka-producer生产数据
转载 2023-09-20 16:33:44
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 下面我们举个例子,如上图所示,假设我们对模式 A、B、B、C 感兴趣,它代表我们想要找到这样的事件序列:A 类事件发生后,发生了两次 B 类事件,又发生一次 C 类事件。注意,这里我们并不要求事件之间是严格连续的。当我们使用 Flink CEP 开发了相关代码并跑起作业后,遇到 d1、a1、b1、b2、d2、c1 的事件流,Flink CEP 就能找到其中的 a1、b1、b2、c1 这
作者:伍翀(云邪)本文是 Apache Flink 零基础入门系列文章第八篇,将通过五个实例讲解 Flink SQL 的编程实践。注: 本教程实践基于 Ververica 开源的 sql-training 项目。基于 Flink 1.7.2 。通过本课你能学到什么?本文将通过五个实例来贯穿 Flink SQL 的编程实践,主要会涵盖以下几个方面的内容。如何使用 SQL CLI 客户端如何在流上运行
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