一、简介说的是持久化状态的数据存放在哪 默认情况下,所有的状态都存储在 JVM 的堆内存中,在状态数据过多的情况下,这种方式很有可能导致内存溢出,因此 Flink 该提供了其它方式来存储状态数据,这些存储方式统一称为状态后端 (或状态管理器)Flink中定义了三种State BackendThe MemoryStateBackend:内存The FsStateBackend:文件系统,比如hdfs
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2023-07-18 13:15:59
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本文主要分享 Flink connector 相关内容,分为以下三个部分的内容:第一部分会首先介绍一下 Flink Connector 有哪些。第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的 kafka connector 的基本的原理以及使用方法。第三部分答疑,对社区反馈的问题进行答疑。一.Flink Streaming ConnectorFlink 是新一代流批统一的计算引擎,它需要从不同的第三方存
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2023-10-18 16:37:25
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上周六在深圳分享了《Flink SQL 1.9.0 技术内幕和最佳实践》,会后许多小伙伴对最后演示环节的 Demo 代码非常感兴趣,迫不及待地想尝试下,所以写了这篇文章分享下这份代码。希望对于 Flink SQL 的初学者能有所帮助。完整分享可以观看 Meetup 视频回顾 :https://developer.aliyun.com/live/1416演示代码已经开源到了 GitHub 上:htt
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2024-07-18 10:42:07
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前提:1.配置flink的元数据到hive,不然每次重启flink-cli,之前建的表都丢失了在这个默认的sql-client-defaults.yaml修改catalogs:
- name: catalog_1
type: hive
hive-conf-dir: /opt/module/hive/conf
default-database: mydb
execution:
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2023-06-05 21:12:11
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大数据课程之Flink第一章 Flink简介1、初识Flink Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算。 Flink起源于Stratosphere项目,Stratosphere是在2010~2014年由3
#### 1.1 普通实时计算与实时数仓比较 普通的实时计算优先考虑时效性,所以从数据源采集经过实时计算直接得到结果。如此做时效性更好,但是弊端是由于计算过程中的中间结果没有沉淀下来,所以当面对大量实时需求的时候,计算的复用性较差,开发成本随着需求增加直线上升。实时数仓基于一定的数据仓库理念,对数据处理流程进行规划、分层,目的是提高数据的复用性。 #
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2023-09-22 12:53:21
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场景应用:将MySQL的变化数据转为实时流输出到Kafka中。注意版本问题,版本不同可能会出现异常,以下版本测试没问题:flink1.12.7flink-connector-mysql-cdc 1.3.0(com.alibaba.ververica) (测试时使用1.2.0版本时会出现空指针错误)1. MySQL的配置 在/etc/my.cnf文件中,【mysqld】下面添加以下配置:b
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2023-07-26 10:51:55
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用流计算 Oceanus 完成一个最接近真实场景的 Flink 任务:从 MySQL 到 ES
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计
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2023-07-30 12:29:50
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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>
&
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2023-08-31 08:30:56
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目录前言解决方案方案1. 可以使用flink cdc进行消费方案2:三个时间点,T0开始订阅,T1是做初始化,T2是进行增量merge(第一次merge)前言之前探讨的,整理一下简单的思路mysql -> hive 进行同步。主要的问题点在于,订阅增量 以及初始化,之间是有时间间隔的。怎么做才能保证数据的准确性前提:都是通过canal 读取binlog。canal进行抽数。弄到kafka 然
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2023-07-14 17:07:45
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实现“flink 查询mysql数据”的流程如下:
| 步骤 | 操作 |
|--------|--------------------------------------|
| 步骤1 | 创建Flink环境 |
| 步骤2 | 添加MySQL连接配置
原创
2023-10-03 04:18:59
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## 使用 Flink 更新 MySQL 数据
在大数据处理中,Apache Flink 是一个非常强大的流处理引擎,可以帮助我们实现实时的数据分析和处理。在一些场景下,我们需要将处理过的数据存储到 MySQL 数据库中,并且可能需要定期更新数据库中的数据。本文将介绍如何使用 Flink 更新 MySQL 数据的方法。
### 准备工作
在开始之前,我们需要确保已经安装好了 Flink 和
原创
2024-05-03 07:50:06
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# 使用 Apache Flink 删除 MySQL 数据的指南
Apache Flink 是一个强大的大数据处理框架,它能够轻松地与 MySQL 数据库进行交互。对于刚入门的开发者,删除 MySQL 数据可能看起来比较复杂。然而,理解其基本流程后,实际上是相当简单的。本文将为您提供一个详细的流程及代码示例,帮助您实现这一功能。
## 流程概述
### 整个操作的流程步骤
以下是使用 Fl
一、 什么是Flink SQL CEPCEP即Complex Event Processing复杂事件处理,它可以让你在无限事件流中检测出特定的事件模型。新版本的SQL标准支持在SQL中的模式识别(Row Pattern Recognition in SQL),它允许Flink使用MATCH_RECOGNIZE子句融合CEP和SQL API,以便在SQL中进行复杂事件处理。二、应用场景 目标:从有
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2023-07-28 08:39:47
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# Flink读取MySQL数据的完整指南
Apache Flink 是一个用于大规模数据处理的开源流处理框架。它能够处理来自多种源的数据,包括 MySQL 数据库。本文将会详细介绍如何用 Flink 从 MySQL 中读取数据,分步骤讲解所需的操作和代码,并给出必要的注释。
## 整体流程概述
以下是实现 Flink 读取 MySQL 数据的基本步骤,具体流程请查看下表:
| 步骤 |
目录一、单机版安装二、IDEA操作Flink(一)添加依赖(二)数据源——Source1.加载元素数据2.加载集合数据3.加载文件目录4.加载端口5.加载kafka的topic——重要&常用6.加载自定义数据源(三)输出端——Sink1.读取文件中的数据,处理后输出到另一个文件2.Source——文件&Sink——Mysql3.读取kafka的数据,处理后传入mysql中4.加载k
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2023-08-02 08:46:47
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构建基于flink、kafka、MySQL、hbase的实时数仓,实现:(1)业务数据全量同步到数据仓库;(2)业务数据实时增量同步到数据仓库,使用Kafka+canal实现增量数据采集。数仓架构设计:数据同步方案设计: (1)全量拉取模块,采用flink-jdbc,或者sqoop (2)增量实时同步模块,使用Kafka+canal实现增量数据采集。canal是通过模拟成为mysql 的slave
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2023-11-26 10:45:31
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Flink简介一、Architecture 架构1、处理无界数据和有界数据2、部署应用到任意地方3、运行任意规模的程序4、利用内存性能二、Application 应用1、Building Blocks for Streaming Applications(1)Streams 流(2)State 状态(3)Time 时间2、分层API三、Operations 运维1、7 * 24小时稳定运行2、F
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2023-09-18 08:53:43
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前言: sql作为一个高级的数据处理语言,在做数据开发和数仓分析师等岗位是必不可少的一项技能,本人一开始从事数据开发偏工程的职位,随着工作需要逐渐学习sql,sql的学习入门和使用其实相对不是很难,实际生产中要深刻的理解业务并且通过sql产出结果数据是相对的比较难,所以这篇博客的意义在于使大家在使用sql的同时可以了解flink sql的原理。sql最为fli
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2023-08-22 19:53:16
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FLink-17-Flink监控metricFlink监控metric1.自定义metric2.企业级metric套装:Prometheus+Grafana Flink监控metric在 flink 任务运行的过程中,用户通常想知道任务运行的一些基本指标,比如吞吐量、内存和 cpu 使 用情况、checkpoint 稳定性等等。而通过 flink metrics 这些指标都可以轻而易举地获取到,
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2023-10-16 22:10:20
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