# 用Flink连接MySQL与日期处理：简明指南
Apache Flink是一种强大的流处理框架，常用于实时数据分析。而MySQL则是一个广泛使用的关系型数据库系统。在很多应用场景中，将Flink与MySQL结合使用，能够实现高效的数据流转和处理。本文将介绍如何在Flink中操作MySQL，并重点讲解日期的处理，同时提供相应的代码示例。
## 一、环境准备
在进行具体实现之前，确保你的开发
# Flink CDC MySQL日期实现流程
## 简介
本文将介绍如何使用Flink CDC（Change Data Capture）实现对MySQL数据库中日期数据的处理。Flink是一个流处理框架，可以对流数据进行实时处理和分析。CDC是一种数据捕获技术，用于捕获数据库中的变化数据。我们将使用Flink的CDC功能来捕获MySQL数据库中的数据变化，并对日期数据进行处理。
## 实现步
原创
2023-08-14 11:41:04
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flink中支持多种窗口，包括：时间窗口，session窗口，统计窗口等等，能想到的基本都可以实现时间窗口(Time Windows)最简单常用的窗口形式是基于时间的窗口，flink支持三种种时间窗口：第一个： 翻滚时间窗口(tumbling time window)翻滚时间窗口的窗口是固定的，比如设定一个1分钟的时间窗口，该时间窗口将只计算当前1分钟内的数据，而不会管前1分钟或后1分钟的数据。时
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2023-11-01 16:20:00
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一FlinkTime类型 有3类时间，分别是数据本身的产生时间、进入Flink系统的时间和被处理的时间，在Flink系统中的数据可以有三种时间属性：Event Time 是每条数据在其生产设备上发生的时间。这段时间通常嵌入在记录数据中，然后进入Flink，可以从记录中提取事件的时间戳；Event Time即使在数据发生乱序，延迟或者从备份或持久性日志中重新获取数
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2024-02-23 18:50:25
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在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎？ 中我讲解了日常中常见的实时需求，然后分析了这些需求的实现方式，接着对比了实时计算和离线计算。随着这些年大数据的飞速发展，也出现了不少计算的框架(Hadoop、Storm、Spark、Flink)。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段。第一代：Hadoop 承载的 MapReduce第二代：支持 DAG(有向无环图)框架
文章目录处理时间（Processing Time）事件时间（Event Time） 在事件发生之后，生成的数据被收集起来，首先进入分布式消息队列，然后被 Flink 系统中的 Source 算子读取消费，进而向下游的转换算子（窗口算子）传递，最终由窗口算子进行计算处理。 这里有两个非常重要的时间点：一个是数据产生的时间，我们把它叫作“事件时间”（Event Time）；另一个是数据真正被处理的
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2024-03-03 07:42:40
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目录一、Flink里的时间二、水位线（Watermark）1、水位线的概念2、有序流中的水位线3、乱序流中的水位线 4、水位线的特性5、如何生成水位线（1）水位线生成策略（Watermark Strategies）（2）Flink 内置水位线生成器（3）自定义水位线策略（4）在自定义数据源中发送水位线6、水位线的传递7、水位线总结一、Flink里的时间 因为网络传输会有延迟
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2024-02-21 16:09:26
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# Flink获得MySQL日期相差8小时的处理
在大数据环境中，使用Apache Flink进行流式数据处理时，常常会与各种数据源进行交互。MySQL作为一个广泛使用的关系型数据库，常常是我们处理的数据源之一。不同的时区和时间格式可能会导致日期时间数据的混乱。在本文中，我们将探讨如何使用Flink来处理MySQL中的日期相差8小时的情况。
## 问题背景
假设我们有一个MySQL数据库，存
原创
2024-10-26 05:19:00
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80-flink-tableapi-filnksql：Table API和Flink SQLFlink-Table API 和 Flink SQL简介 | 新老版本Flink批流处理对比 | 读取文件和Kafka消费数据 | API 和 SQL查询表：flink-Table&sql-碰到的几个问题记录：1 概述Flink 对批处理和流处理，提供了统一的上层 APITable API 是一套
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2024-10-17 22:39:00
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Flink的时间语义和Wartermark一、Flink中的时间语义1.三种时间语义1.1 Event Time1.2 Ingestion Time1.3 Processing Time1.4总结2.EventTime 的引入二、Watermark1.产生原因2.Watermark的理解2.1有序流的Watermarker2.2乱序流的Watermarker2.3总结3.Watermark的传递
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2024-01-20 22:08:08
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文章目录：Time的三种类型Event Time的timestamp和watermark预定义Timestamp Extractors / Watermark Emitters注：本文所有的API基于Flink 1.6.2一、Time的三种类型Fink提供了三种Time的类型：Event TimeIngest TimeProcess Time1.Event TimeEvent Time是事件生成的
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2024-02-08 06:28:01
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一FlinkTime类型 有3类时间，分别是数据本身的产生时间、进入Flink系统的时间和被处理的时间，在Flink系统中的数据可以有三种时间属性：Event Time 是每条数据在其生产设备上发生的时间。这段时间通常嵌入在记录数据中，然后进入Flink，可以从记录中提取事件的时间戳；Event Time即使在数据发生乱序，延迟或者从备份或持久性日志中重新获取数
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2024-03-06 17:22:26
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第11章 Flink SQL编程
如果用户需要同时流计算、批处理的场景下，用户需要维护两套业务代码，开发人员也要维护两套技术栈，非常不方便。Flink 社区很早就设想过将批数据看作一个有界流数据，将批处理看作流计算的一个特例，从而实现流批统一，Flink 社区的开发人员在多轮讨论后，基本敲定了Flink 未来的技术架构，Apache Flink 有两种关系型 API 来做
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2024-03-28 09:10:02
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本篇要解决的问题：Flink是使用Java的序列化方式吗？Java序列化方式有什么问题？Java中是用Class描述类型，Flink也是用Class描述吗？请解释以下Java类型擦除。Flink中为什么使用Lambda表达式实现flatMap需要通过returns指定类型呢？new ArrayList()和new ArrayList(){}的区别是什么？类型和序列化类型和序列化是每一个计算引擎非常
文章目录时间和窗口时间水位线（Watermark）时间和窗口水位线有序和无序流的插入水位线生成策略（Watermark Strategies）水位线的传递窗口（Window）窗口窗口的分类窗口API概述窗口分配器（Window Assigners）时间窗口计数窗口窗口函数（Window Functions）增量聚合函数（incremental aggregation functions）全窗口函
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2024-09-10 13:20:32
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背景需求抽象下，有一种单据，整个生命周期中有很多种状态，现在要实时按照某个维度（例如用户id）统计其中某几个状态的数量，并按照该维度定时推送统计数据。对于这个需求，解决办法有很多，那么什么情况下不需要Flink来实现？MySQL存储，单库单表，数据量比较小，直接sql查询MySQL存储，单库单表，统计维度和状态字段加了索引，且该维度数据比较分散，不会集中在某几个值（按照维度一次查询的数量比较少）业
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2024-03-13 13:36:37
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之前的转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的，而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样子的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件事件。基于此，DataStream API提供了一系列LOW-LEVEL的转换算子调用。可以访问时间戳，watermark以及注册定时事件，还可以输出特定的一些事件，例如超时时间等。process function用来构建事件驱动
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2024-03-18 12:50:18
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一、Flink中Time的三种类型：Stream数据中的Time（时间）分为以下3种：1.Event Time（事件产生的时间）： 事件的时间戳，通常是生成事件的时间。Event time 是事件本身的时间，可以表现出事件发生的顺序，可以应对一些不规则数据、乱序数据等情况。在使用 Event time时，
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2024-03-04 09:47:39
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文章目录flink table & sql时间属性与窗口1 maven 依赖引用2 时间属性2.1 事件时间2.1 处理时间3 窗口(window)3.1 分组窗口3.1.1 老版本3.1.2 新版本（窗口表值函数 Windowing TVFs）3 聚合（Aggregation）查询3.1 TTL3.2 窗口聚合3.3 开窗（Over）聚合3.3.1 语法4 topN example f
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2023-10-20 20:31:23
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前言社区在Flink 1.12版本通过FLIP-146提出了增强Flink SQL DynamicTableSource/Sink接口的动议，其中的一个主要工作就是让它们支持独立设置并行度。很多Sink都已经可以配置sink.parallelism参数(见FLINK-19937)，但Source还没动静。这是因为Source一直以来有两种并行的标准，一是传统的流式SourceFunction与批式
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2023-08-18 16:47:18
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