背景适用于配置化操作流，无需终止流式程序实现配置，并且以广播流的形式在流式程序中使用；实现MySQL_Source配置信息动态定时更新；实现MySQL_Source广播流，此处使用最常用的keyby广播流KeyedBroadcastProcessFunction；摘要关键字MySQL_Source、Flink广播流；设计MyJdbcSource日常创建一个继承源富函数的类；初始化单连接；配置更新时
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2023-07-26 10:52:02
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Flink SQL 通过jdbc连接表的DDL语句create table deal_mysql(
tenant_id String,
shop_id String,
pay_amt decimal(19, 2),
pay_qty double,
sku_code String,
category_code_b string,
write_time timestamp,
dt Date,
prim
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2023-09-18 00:06:31
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# 实现 Flink MySQL 无界流的指南
在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Apache Flink 来实现无界流（streaming）与 MySQL 的整合。无界流可用于实时数据处理，而 MySQL 则提供持久化存储。以下是一个大致的流程图，展示了我们将要完成的任务步骤。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-05 06:52:56
91阅读
# 使用 Apache Flink 实现 MySQL 广播流
在数据处理领域，我们常常需要将流式数据与静态数据相结合。对于使用 Apache Flink 进行数据流处理的开发者来说，将 MySQL 数据库的表以广播流的方式引入 DataStream 是一个重要的任务。下面，我们将逐步了解如何实现这一过程。
## 流程概述
在实现 MySQL 广播流的过程中，通常可以分为以下几个步骤。我们使用
# 使用 Apache Flink 读取 MySQL 数据流的完整指南
## 引言
Apache Flink 是一种强大的流处理框架，可以处理实时数据流。在许多应用中，我们需要从 MySQL 数据库读取数据流，这对于了解数据变化和实时分析极为重要。本文将为你详细讲解如何实现 Flink 读取 MySQL 数据流的过程，并提供代码示例和步骤说明。
## 流程概览
在开始之前，让我们先看一下整
## 使用 Flink 广播流连接 MySQL 数据库
### 背景介绍
Apache Flink 是一个用于流式处理和批处理的开源框架，可以实现高效且可伸缩的数据处理。在实际的应用场景中，有时需要将 Flink 流处理作业与外部数据库进行连接，以便获取或更新数据。本文将介绍如何在 Flink 中使用广播流连接 MySQL 数据库，并提供相应的代码示例。
### 流程图
```mermai
原创
2024-03-03 04:11:39
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文章目录联合（Union）连接（Connect） 既然一条流可以分开，自然多条流就可以合并。在实际应用中，我们经常会遇到来源不同的多条流，需要将它们的数据进行联合处理。所以 Flink 中合流的操作会更加普遍，对应的API 也更加丰富。联合（Union）最简单的合流操作，就是直接将多条流合在一起，叫作流的“联合”（union），联合操作要求必须流中的数据类型必须相同，合并之后的新流会包括所有流中
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2023-12-25 20:58:35
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前言 继上一篇，我们介绍了广播变量后，本篇将以某报警规则为例进一步说明广播变量的使用。 具体场景如下： 1、数据源有两种消息：Route Msg和Alarm Msg 2、 Route Msg中有两个关键字段：resultType和resultMark，其中resultType需要和每条报警规则对应，resultMark标志该条消息是有效或者无效。 3、 Alarm Msg根据报警规则验证
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2024-02-21 14:15:10
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概述Flink 是一个开源的分布式，高性能，高可用，准确的流处理框架。支持实时流处理和批处理。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务：DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持Ja
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2024-02-03 10:42:00
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# Flink 广播流读取 MySQL 的实现指南
Apache Flink 是一种强大的流处理框架，广泛应用于实时数据分析和处理。通过将数据从 MySQL 数据库中读取并使用广播流的形式发送给 Flink 中的任务，可以实现高效的实时数据处理。本文将介绍如何使用 Flink 广播流读取 MySQL 数据，并提供相应的代码示例。
## 什么是广播流？
广播流是一种特殊的流，它允许将数据从一个
原创
2024-10-12 03:12:20
332阅读
## Flink CDC MySQL 流处理
### 引言
在现代数据处理系统中，实时数据处理已经成为越来越重要的一部分。Apache Flink 是一个流处理框架，可以满足大规模数据流的实时处理需求。而MySQL是一个非常流行的开源关系型数据库，许多企业在其生产环境中使用MySQL存储数据。本文将介绍如何使用Flink的Change Data Capture（CDC）功能来处理MySQL数据
原创
2024-03-26 05:52:52
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目录 Streaming Broadcast (元素广播)Flink Broadcast(广播变量)参考案例Streaming Broadcast (元素广播)把元素广播给所有的分区，数据会被重复处理，类似于storm中的allGrouping使用技巧：dataStream.broadcast()//获取Flink的运行环境
StreamExecuti
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2024-01-13 07:54:02
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文章目录广播流广播状态基本用法代码实例 广播流关于两条流的连接，还有一种比较特殊的用法：DataStream 调用.connect()方法时，传入的参数也可以不是一个 DataStream，而是一个“广播流”（BroadcastStream），这时合并两条流得到的就变成了一个“广播连接流”（BroadcastConnectedStream）。广播状态从概念和原理上讲，广播状态非常容易理解：状态广
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2023-10-12 20:42:52
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摘要：本文作者为中国农业银行研发中心丁杨，在 Flink CDC 2.1 版本发布后第一时间下载使用，并成功实现了对 Oracle 的实时数据捕获以及性能调优，现将试用过程中的一些关键细节进行分享。主要内容包括：无法连接数据库无法找到 Oracle 表数据延迟较大调节参数继续降低数据延迟Debezium Oracle Connector 的隐藏参数Flink CDC
Flink 优化总结3第6章 FlinkSQL调优FlinkSQL官网配置参数：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/dev/table/config.html设置空闲状态保留时间Flink SQL新手有可能犯的错误，其中之一就是忘记设置空闲状态保留时间导致状态爆炸。列举两个场景：FlinkSQL的regular
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2023-12-23 15:19:26
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Flink的广播变量1、Flink可以将数据广播到TaskManager上，数据存储到内存中，可以大量减少shuffle的操作；比如在数据join阶段，不可避免的就是大量的shuffle操作，我们可以把其中一个DataSet广播出去，加载到TaskManager的内存中，可以直接在内存中加载数据，这样就能避免大量的shuffle操作导致的集群性能下降。 2、广播变量创建后，可以被使用在集群任何一个
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2023-10-20 14:13:05
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1、基于 Flink 实现典型的 ETL 场景这里我们主要介绍两大实时 ETL 场景：维表 join 和双流 join。流 join 维表预加载维表（读取维度数据库，将数据全量的加载到内存）热存储关联（Redis、HBase 这样的一些热存储中）广播维表Temporal table function join双流 join 离线 join vs. 实时 joinRe
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2023-08-02 10:40:14
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摘要：今天和大家聊聊Flink双流Join问题。这是一个高频面试点，也是工作中常遇到的一种真实场景。作者：大数据兵工厂 如何保证Flink双流Join准确性和及时性、除了窗口join还存在哪些实现方式、究竟如何回答才能完全打动面试官呢。。你将在本文中找到答案。1 引子1.1 数据库SQL中的JOIN我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作。如下所示的订单查询SQL，通过将订单表的id和订
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2024-03-23 17:01:39
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1. Apache Flink 介绍Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎，它同时支持了批处理和流处理，也能用来做一些基于事件的应用。使用官网的一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”。首先 Flink 是一个纯流式的计算引擎，它的基本数据模型是数据流。流可以是无边界的无限流，即一般意义上的流处理。也可以
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2024-04-26 09:29:12
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# 使用 Flink 和 MySQL 作为广播流的实现
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，能够处理来自多种数据源的实时数据。在现代数据处理中，必须能够有效地和动态地处理数据流，而 MySQL 则是一个常用的关系数据库，能够提供可靠的数据存储与查询服务。结合这两者，可以实现高效的广播流处理。
## 什么是广播流？
广播流是指将同一份数据同时发送到多个消费者。在数据流处理的场景中
