1、首先导入依赖<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
<maven
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2023-09-03 19:34:57
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一、背景说明 Flink的API做了4层的封装，上两层TableAPI、SQL语法相对简单便于编写，面对小需求可以快速上手解决，本文参考官网及部分线上教程编写source端、sink端代码，分别读取socket、kafka及文本作为source，并将流数据输出写入Kafka、ES及MySQL，方便后续查看使用。 二、代码部分说明：这里使用connect及DDL两种写法，connect满足Flink
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2021-06-18 16:53:00
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第一：kafka可以作为Flink的Source和Sink来使用；
第二：Kafka的Partition机制和Flink的并行度机制可以深度结合，从而提高数据的读取率和写入效率
第三：当Flink任务失败的时候，可以通过设置kafka的Offset来恢复应用从而重新消费数据
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2023-08-01 21:08:15
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文章目录1.Flink+kafka是如何实现exactly-once语义的2.WC案例的如何做chekcpoint3.源码分析4.kafkaConsumer在与Flink整合的思考4.1 kafka和flink的整合其offset是存在两个地方4.2 flink整合kafka的官网参考4.3 生产上如何使用?参考资料 1.Flink+kafka是如何实现exactly-once语义的两段提交:
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2023-09-24 11:51:00
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动态路由:方案1: 定制一个特殊的KafkaDynamicSink，内嵌多个原生的FlinkKafkaProducer，每个对应一个下游的KAFKA队列在OPEN方法中读取所有KAFKA渠道配置并构建FlinkKafkaProducer并构建一个Map: kafka channelId -> FlinkKafkaProducer 重载INVOKE方法 根据路由规则找到当前流数据对应所有的Ch
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2023-08-23 21:16:03
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在现代大数据处理场景中，Apache Flink 和 Apache Kafka 常常被结合使用，通过将数据流从 Kafka 中消费并处理，最后将结果写入 MySQL 数据库，以实现实时数据处理的需求。本文将详细介绍如何通过 Flink 将 Kafka 数据流发送到 MySQL，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
首先，我们需要搭建合适的环境。技术栈
近年来，随着大数据和流式处理技术的快速发展，Apache Flink作为一种高性能的流处理框架，被广泛应用于实时数据处理场景中。结合Kafka作为消息中间件、SpringBoot作为应用框架以及MySQL作为数据存储，可以构建一个完整的实时数据处理系统。
### Flink
Apache Flink是一个分布式流处理引擎，支持事件驱动、精准一次处理等特性。可以通过Flink来实现实时数据处理、
原创
2024-05-22 06:34:24
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Flink提供了Kafka连接器，用于从或向Kafka读写数据。本文总结Flink与Kafka集成中的问题,并对一些疑点进行总结和梳理。问题一: 读Kafka的方式## 读取一个Topic
FlinkKafkaConsumer010#FlinkKafkaConsumer010(String topic, DeserializationSchema<T> valueDeserialize
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2023-07-12 03:02:54
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作者：Fabian Hueske, Markos Sfikas在本周的《Flink Friday Tip》中，我们将结合例子逐步讲解 Apache Flink 是如何与 Apache Kafka 协同工作并确保来自 Kafka topic 的消息以 exactly-once 的语义被处理。检查点（Checkpoint）是使 Apache Flink 能从故障恢复的一种内部机制。检查点是 Flink
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2024-03-01 09:59:53
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提示：本文的源码是基于Flink 1.13版本 文章目录前言一、版本信息二、类图三、源码分析FlinkKafkaConsumerBase的open方法FlinkKafkaConsumerBase的run方法FlinkKafkaConsumerBase的initializeState方法FlinkKafkaConsumerBase的snapshotState方法FlinkKafkaConsumerB
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2023-12-17 08:16:35
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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
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2023-09-20 16:33:44
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# Apache Flink Kafka数据写入MySQL的全面指南
在大数据领域，Apache Flink作为一种流处理框架，已经广泛应用于实时数据处理。而Kafka则被普遍用作消息队列，用于生产和消费大量的实时数据。将Kafka中的数据实时写入MySQL，可以帮助我们进行数据分析和存储。这篇文章将介绍如何使用Flink将Kafka中的数据写入MySQL，并提供示例代码、类图和ER图，帮助大家
# Flink CDC, MySQL, Kafka和Hudi的科普
在现代数据处理和分析中，实时的数据流处理变得越来越重要。Apache Flink是一个流处理和批处理框架，能够处理高吞吐量和低延迟的数据。Flink CDC（Change Data Capture）是Flink的一个特性，用于捕获和处理数据库的变更。
在本篇文章中，我们将深入了解如何使用Flink CDC从MySQL数据库中捕
原创
2023-08-02 06:52:14
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Flink Kafka数据同步MySQL
## 1. 引言
在现代大数据处理中，将实时数据从Kafka流式传输到MySQL数据库是一项常见的任务。Apache Flink是一个流处理引擎，可以帮助我们高效地处理这种任务。本文将介绍如何使用Flink连接到Kafka并将数据同步到MySQL数据库。
## 2. Flink基础知识
在开始之前，我们需要了解一些Flink的基础知识。
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原创
2023-08-31 08:39:23
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Flink学习-DataStream-KafkaConnector摘要本文主要介绍Flink1.9中的DataStream之KafkaConnector，大部分内容翻译、整理自官网。以后有实际demo会更新。可参考kafka-connector如果关注Table API & SQL中的KafkaConnector，请参考Flink学习3-API介绍-SQL1 Maven依赖FlinkKaf
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2024-03-19 02:42:02
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Kafka 数据管道是流计算系统中最常用的数据源（Source）和数据目的（Sink）。用户可以把流数据导入到 Kafka 的某个 Topic 中，通过 Flink 算子进行处理后，输出到相同或不同 Kafka 示例的另一个 Topic。Kafka 支持同一个 Topic 多分区读写，数据可以从多个分区读入，也可以写入到多个分区，以提供更
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2023-08-03 18:49:04
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前言之前有文章 《Flink 写入数据到 Kafka 写过 Flink 将处理后的数据后发到 Kafka 消息队列中去，当然我们常用的消息队列可不止这一种，还有 RocketMQ、RabbitMQ 等，刚好 Flink 也支持将数据写入到 RabbitMQ，所以今天我们就来写篇文章讲讲如何将 Flink 处理后的数据写入到 RabbitMQ。前提准备安装 RabbitMQ这里我直接用 doc
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2024-03-22 08:34:07
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Flink的Checkpoint和savepoint的区别和作用一、Flink的checkpointflink的checkpoint是异步的、分布式的、轻量级的，将同一时间点的task/operator的状态数据全局统一快照处理，包括用户自定义的keyed state和operator state 当未来程序出现问题，可以基于保存的快照容错。checkpoint的原理A：flink会在输入的数据集
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2024-02-20 10:38:34
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Flink提供了Exactly once特性，是依赖于带有barrier的分布式快照+可部分重发的数据源功能实现的。而分布式快照中，就保存了operator的状态信息。 Flink的失败恢复依赖于 检查点机制 + 可部分重发的数据源。 检查点机制机制：checkpoint定期触发，产生快照，快照中记录了：当前检查点开始时数据源（例如Kafka）中消息的offset。记
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2024-02-28 19:55:23
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# 使用 Flink 消费 Kafka 数据并写入 MySQL 的实例分析
随着大数据技术的快速发展，Apache Flink 作为一个流处理框架，正在被越来越多的企业采用。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Flink 从 Kafka 中消费数据并将其写入 MySQL 数据库中。我们将通过具体的代码示例让读者更好地理解这一过程。
## 1. 系统架构概述
在本文中，我们将构建一个简单的系统，
