目录1 自定义的数据源函数_读取1.1 应用场景：1.2 自定义连接器实现1.3 自定义连接器实现注意事项2 SourceFunction和ParallSourceFunction中定义了有两个方法2.1 Run()2.2 Cancel()2.3 代码示例3 自定义函数读取Mysql数据源3.1 代码示例 1 自定义的数据源函数_读取1.1 应用场景： 我将读取到的kafka的数据和mysql
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2023-07-14 17:07:51
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# Flink 输出到 MySQL 的实用指南
Apache Flink 是一个快速、可靠且易于使用的流处理框架，可以处理高吞吐量的数据流。在实际应用中，很多时候我们需要将处理后的数据持久化到数据库中，而 MySQL 是最常用的关系型数据库之一。本文将带领大家了解如何将 Flink 处理后的数据输出到 MySQL。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下环境准备就绪：
- 安装
# Flink 如何输出数据到 MySQL
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，广泛应用于实时数据处理场景。而在许多数据处理任务中，将处理后的数据持久化到关系型数据库（如 MySQL）是一个常见需求。本文将以一个商品购买数据监控系统为例，介绍如何将实时生成的数据输出到 MySQL。
## 问题背景
假设我们有一个电商平台，我们需要监控用户的购买行为，包括用户ID、商品ID、购买
原创
2024-08-18 06:32:00
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Flink的使用（章节二）程序部署本地执行//1.创建流计算执⾏环境
val env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment(3) //指定代码并行度
//2.创建DataStream - 细化
val text = env.socketTextStream("CentOS", 9999)
//3.执⾏DataStream的转换算⼦
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2023-12-16 00:45:33
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Flink的状态State介绍和应用场景解析什么是State状态是一个Operator的运行的状态/历史值,是维护在内存中 数据流处理离不开状态管理，比如窗口聚合统计、去重、排序等 流程： 一个算子的子任务接收输入流，获取对应的状态，计算新的结果，然后把结果更新到状态里面有状态和无状态介绍无状态计算同个数据进到算子里面多少次，都是一样的输出，比如 filter有状态计算需要考虑历史状态，同个输入会
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2023-12-31 18:45:26
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Flink TableAPI&SQL 学习至此结束（这是我根据B站尚硅谷教学视频自学的总结吧--能力有限）
2.6 表和流的转换一般用于测试时候的数据输出，针对的是 流数据 。由于Table没有提供print()方法，所有要将Table数据类型转换成DataStream数据类型或者DataSet。2.6.1 将表(Table)转换成流(DataS
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2024-05-06 13:49:26
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# Flink 与 MySQL 大表全量输出实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将指导您如何使用 Apache Flink 来实现对 MySQL 数据库中大表的全量数据输出。这将涉及到 Flink 的 JDBC Connector，以及一些基本的 SQL 操作。
## 步骤概览
以下是实现该功能的主要步骤，以及每个步骤的简要说明：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
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原创
2024-07-29 07:19:08
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# Flink连接MySQL并持续输出数据
Apache Flink是一款流处理引擎，能够高效地处理各种流式数据。在许多应用场景中，我们可能需要将Flink与数据库（如MySQL）结合使用，以实现数据的实时处理和存储。本文将介绍如何用Flink连接MySQL并持续输出数据的基本步骤，并提供相应的代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保你已经安装了Java、Maven和Flink。
原创
2024-08-25 06:27:40
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简介 在Flink的状态管理机制中，很重要的一个功能就是对状态进行持久化（persistence）保存，这样就可以在发生故障后进行重启恢复。Flink对状态进行持久化的方式，就是将当前所有分布式状态进行“快照”保存，写入一个“检查点”（checkpoint）或者保存点（savepoint）保存到外部存储系统中。具体的存储介质，一般是分布式文件系统（distributedfilesystem）。一
Flink编程模型内容摘自《Flink原理、实战与性能优化》 文章目录Flink编程模型一.数据集类型二.Flink编程接口三.Flink程序结构四.Flink数据类型数据类型支持TypeInformation信息获取自定义TypeInformation五.批处理WordCount六.流处理的WordCount 一.数据集类型 根据数据产生方式和数据产生是否含有边界（具有起始点和终止点）角度，将数
（2）启动MySQL，在test库下建表ws。写入数据的MySQL的测试步骤如下。（3）编写输出到MySQL的示例代码。
原创
2023-09-10 09:42:23
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Flink 文章目录Flink一、Flink 简介1.1 Flink 的特点1.2 Flink 与 Spark Streaming 对比二、快速上手2.1 搭建 maven 工程2.2 批处理 wordcount三、Flink 部署3.1 Yarn 部署3.2 Kubernetes 部署四、Flink 运行时架构4.1 Flink 运行时组件4.2 任务提交流程4.3 任务调度原理2. TaskM
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2024-03-20 17:03:21
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状态后端状态后端可用的状态后端HashMapStateBackendEmbeddedRocksDBStateBackend选择正确的状态后端配置状态后端（单个作业）配置默认状态后端RocksDB状态后端详述增量CP内存管理RocksDB的内存管理时间定时器（Heap vs RocksDB）旧状态后端移植（配置文件或者用户代码）MemoryStateBackendFsStateBackendRoc
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2024-05-03 15:01:27
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Process Unbounded and Bounded Data处理无界和有界的数据流：任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用程序上的用户交互记录，所有这些数据都形成一种流。数据可以被作为 无界 或者 有界 流来处理。无界流 有定义流的开始，但没有定义流的结束。它们会无休止地产生数据。无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需
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2024-04-01 09:23:54
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文章目录（一）开发环境搭建（二）Flink Job开发步骤（三）开发Streaming WordCount（1）stream wordcount（2）Batch WordCount（四）Flink Streaming和Batch的区别 （一）开发环境搭建添加Scala依赖，这里使用Scala 2.12.11依赖： pom.xml 中添加flink依赖dependency>
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2023-12-25 10:24:22
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env.execute("Order Count");相信大家对这一行代码都不陌生，其作用是执行 Flink 程序，相当于是一个总开关。 很难想象，那么复杂的 Flink 架构，那么复杂的 Flink 程序仅仅需要这简单的一个函数就能启动，其背后究竟是怎样的过程？execute 与 Flink 执行原理StreamExecutionEnvironment.javapublic JobExecuti
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2024-03-23 10:36:08
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结合Flink官方文档，整理关于Flink命令行的操作参数，包含命令行接口和Scala Shell1文档编写目的整理Flink官方文档中命令行接口和scala-shell的内容在Flink1.10.1集群上进行实操Flink命令行Command-Line InterfaceScala Shell2Command-Line InterfaceFlink的命令行接口主要用来运行达成jar包的Flink
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2024-05-08 14:47:38
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从何而来关系型API有很多好处：是声明式的，用户只需要告诉需要什么，系统决定如何计算；用户不必特地实现；更方便优化，可以执行得更高效。本身Flink就是一个统一批和流的分布式计算平台，所以社区设计关系型API的目的之一是可以让关系型API作为统一的一层，两种查询拥有同样的语义和语法。大多数流处理框架的API都是比较low-level的API，学习成本高而且很多逻辑需要写到UDF中，所以Apache
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2024-05-01 10:37:50
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Flink on Yarn 模式下，业务应用内部配置的 logback.xml/log4j.properties 是无法加载的，Flink 会默认采用安装目录下的 $FLINK_HOME/logback.xml/log4j.properties 作为统一的 logger 定义文件。 Flink 提供的 logback.xml/log4j.properties 只配置了 rootLogger，如果不
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2021-08-16 13:40:52
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本文通过实例来演示怎么通过 Flink CDC 结合 Doris 的 Flink Connector 实现从 MySQL 数据库中监听数据并实时入库到 Doris 数仓对应的表中。
1.什么是CDC CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过
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2024-02-19 00:11:21
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