1.Flink预定义Source操作在flink中,source主要负责数据的读取。flink预定义的source中又分为「并行source(主要实现ParallelSourceFunction接口)「和」非并行source(主要实现了SourceFunction接口)」附上官网相关的说明:you can always write your own custom sources by implem
本文介绍了不同源单表-单表同步,不同源多表-单表同步。注:此版本支持火焰图Flink版本:1.17.1环境:Linux CentOS 7.0、jdk1.8基础文件:flink-1.17.1-bin-scala_2.12.tgz、flink-connector-jdbc-3.0.0-1.16.jar、(maven仓库目录:corg.apache.flink/flink-connector
package com.shujia.flink.source import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Demo1ListSource { def main(args: Array[String]): Unit = { val env ...
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2021-08-04 20:52:00
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source 是flink的数据源,简单介绍四种读取数据的方式: 1.从集合中读取 2.从文件中读取 3.从kafka中读取 4.自定义Source 1 package com.jy.bjz.source; 2 3 import org.apache.flink.api.common.seriali ...
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2021-09-09 15:29:00
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笔者最近开始学习flink,但是flink的webui上各种指标错综复杂,在网上也没有找到一个比较详尽的资料,于是个人整理了一下关于flink中taskmanager的webui各个指标的含义,供大家参考。注:括号中仅为个人理解如下图,是一个flink任务中的某个taskmanager的ui以下介绍顺序为从上到下,从左至右overview这个是整个taskmanager的总览信息data port
flink的重要特点1.1 事件驱动型(Event-driven) 事件驱动型应用是一类具有状态的应用,它从一个或多个事件流提取数据,并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。比较典型的就是以kafka为代表的消息队列几乎都是事件驱动型应用。与之不同的就是SparkStreaming微批次,如图: 事件驱动型: 1.2:流与批的世界观流与批的世界观 批处理的特点是有界、持久、大量,非常适合
kafka source接收kafka的数据<!-- Kafka 相关依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
原创
2023-09-05 15:49:10
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单节点安装包下载并解压官网下载:https://dlcdn.apache.org/flink/,本文以1.18.1为例创建目录cd / #之后还会有很多大数据组件,统一放在这个文件夹下mkdir -p /data1/platform/#创建application文件夹,大数据任务都放在里面,不同组件用不同的文件夹 #下面文件夹先创建后,在后续配置config会用到,配置flink运行时的数据到对应
1. Flink 程序结构Flink 程序的基本构建块是流和转换(请注意,Flink 的 DataSet API 中使用的 DataSet 也是内部流 )。从概念上讲,流是(可能永无止境的)数据记录流,而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的操作。输入,并产生一个或多个输出流。Flink 应用程序结构就是如上图所示:Source: 数据源,Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4
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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介绍两种数据库用 flink1.17 做数据实时同步的操作。第一种:mysql 同步到 sqlserver 第二种:sqlserver 同步到 sqlserver步骤一,环境的准备准备一台有 java 环境的centos系统的主机或虚拟机下载 flink:https://flink.apache.org/downloads/ 下载 mysql、sqlserver 相关 jar 包# flink
通过前面我们可以知道 Flink Job 的大致结构就是 Source ——> Transformation ——> Sink 那么这个 Source 是什么意思呢?Data Source 介绍Data Source 是什么呢?就字面意思其实就可以知道:数据来源。 Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunct
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2023-09-30 09:12:55
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本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第一篇,该系列旨在通过实战学习和了解Flink的DataSource,为以后的深入学习打好基础,由以下三部分组成:直接API:即本篇,除了准备环境和工程,还学习了StreamExecutionEnvironment提供的用来创建数据来的API;内置connector:StreamExecutionEnvironment的addSource方法,
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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一、程序结构Flink 程序的基本构建块是流和转换(Flink 的 DataSet API 中使用的 DataSet 也是内部流 )。从概念上讲,流是(可能永无止境的)数据记录流,而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的操作。输入,并产生一个或多个输出流。Flink 应用程序结构就是如上图所示:Source: 数据源,Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类:基于本地集合的
Fink 处理过程可以简化为三步 (source transformations sink)source表示数据来源transformations表示执行flink的处理逻辑 (核心)sink表示数据分布式处理完成之后的数据走向 source 获取数据的方式自带的api如下公共pom<dependency>
<groupId>org.apa
Data Sources 是什么呢?就字面意思其实就可以知道:数据来源。 Flink 做为一款流式计算框架,它可用来做批处理,即处理静态的数据集、历史的数据集; 也可以用来做流处理,即实时的处理些实时数据流,实时的产生数据流结果,只要数据源源不断的过来,Flink 就能够一直计算下去,这个 Data
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2019-09-26 17:54:00
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# 实现flink的mysql source
## 一、流程概述
首先,我们需要创建一个Flink作业,并使用Flink的MySQL connector来从MySQL数据库中读取数据作为source,然后将数据进行处理和分析。
以下是实现“flink 的mysql source”的具体步骤:
```mermaid
erDiagram
Flink -->|MySQL Source|
目录1 预定义Source1.1 基于集合的Source1.2 基于文件的Source1.3 基于Socket的Source2 自定义Source2.1 随机生成数据2.2 MySQL 1 预定义Source 1.1 基于集合的Source⚫ API 一般用于学习测试时编造数据时使用 1.env.fromElements(可变参数); 2.e
原创
2021-09-08 20:59:46
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标题:使用Flink实现MySQL数据源的更新
## 引言
Flink是一种开源流处理框架,可以实现高效的数据处理和分析。在实际开发中,我们经常需要将MySQL作为数据源,不断更新其中的数据。本文将向刚入行的开发者介绍如何在Flink中使用MySQL作为数据源,并实现数据的实时更新。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建Flink环境] --> B[