# Flink SQL 关联 MySQL 的实践与探索 随着大数据的快速发展,Apache Flink 作为一种流处理框架,越来越受到关注。Flink 不仅可以处理实时数据流,还能够与关系型数据库进行紧密的结合,尤其是 MySQL。本文将为大家展示如何使用 Flink SQL 关联 MySQL ,并提供相关的代码示例。 ## 什么是 Flink SQLFlink SQL 是 Apac
原创 2024-08-11 06:43:13
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  随着Flink 1.10的发布,对SQL的支持也非常强大。Flink 还提供了 MySql, Hive,ES, Kafka等连接器Connector,所以使用起来非常方便。  接下来咱们针对构建流式SQL应用文章的梗概如下:  1. 搭建流式SQL应用所需要的环境准备。  2. 构建一个按每小时进行统计购买量的应用。  3. 构建每天以10分钟的粒度进行统计应用。  4. 构建按分类进行排行,
转载 2023-08-30 19:49:38
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0 摘要       在Flink实时流数据处理中,经常用到keyBy算子, 虽然能够大致不差的使用它,实现自己的需求。然而这个算子到底做了什么事情,心里一直没有底。这篇文章算是对keyBy算子稍微深入一点的探究。1 Spark中的按key分组操作       对于经常使用spark的同学而言,分组操作数据,那是再熟悉
转载 2023-10-27 12:36:52
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# 使用 Flink SQL 连接多个 MySQL 的完整指南 Apache Flink 是一个用于大规模数据处理的流处理框架。今天,我们将详细介绍如何使用 Flink SQL 将多个 MySQL 进行关联。这一过程有助于实时分析和处理分散在多个数据源上的信息。本文将通过流程图、表格和代码示例来帮助你理解整个过程。 ## 整体流程 首先,我们来看看整个过程的工作流程。以下是实现 Flin
原创 8月前
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现在最新版本的flink1.6版本现在还不支持直接用SQL来实现流与维的join。这里打个广告我们团队已经实现了这个功能并且开源 https://github.com/DTStack/flinkStreamSQL这里先解释下什么是维;维是动态里所存储的数据有可能不变,也有可能定时更新,但是更新频率不是很频繁。在业务开发中一般的维数据存储在关系型数据库如mysql,oracle等,也可
转载 2023-09-27 13:42:37
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摘要:本文由民生银行王健、文乔分享,主要介绍民生银行 Flink SQL CDC 实践以及一致性分析。内容包括:背景什么是 Flink SQL CDC ConnectorsFlink SQL CDC 原理介绍三种数据同步方案Flink SQL CDC + JDBC Connector 同步方案验证Flink SQL CDC + JDBC Connector 端到端一致性分析Flink SQL CD
LRULRU(Least Recently Used),最近最少使用缓存淘汰算法,认为最近访问过的数据在将来被访问的概率也比较大,当内存达到上限去淘汰那些最近访问较少的数据。在Flink中做维关联时,如果维的数据比较大,无法一次性全部加载到内存中,而在业务上也允许一定数据的延时,那么就可以使用LRU策略加载维数据。但是如果一条维数据一直都被缓存命中,这条数据永远都不会被淘汰,这时维的数据
转载 2023-08-22 09:08:28
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摘要:华为Flink可视化开发平台FlinkServer作为自研服务,能够提供比原生flinksql接口更强的企业级特性,比如任务的集中管理,可视化开发,多数据源配置等。 华为云社区《华为FusionInsight MRS实战 - Flink增强特性之可视化开发平台FlinkSever开发学习》,作者:晋红轻。背景说明随着流计算的发展,挑战不再仅限于数据量和计算量,业务变得越来越复杂。如何
在实际生产中,我们经常会有这样的需求,需要以原始数据流作为基础,然后关联大量的外部来补充一些属性。例如,我们在订单数据中,希望能得到订单收货人所在省的名称,一般来说订单中会记录一个省的 ID,那么需要根据 ID 去查询外部的维度补充省名称属性。在 Flink 流式计算中,我们的一些维度属性一般存储在 MySQL/HBase/Redis 中,这些维数据存在定时更新,需要我们根据业务进行关联。根
转载 2023-07-26 11:09:20
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摘要:华为Flink可视化开发平台FlinkServer作为自研服务,能够提供比原生flinksql接口更强的企业级特性,比如任务的集中管理,可视化开发,多数据源配置等。作者:晋红轻背景说明随着流计算的发展,挑战不再仅限于数据量和计算量,业务变得越来越复杂。如何提高开发者的效率,降低流计算的门槛,对推广实时计算非常重要。SQL 是数据处理中使用最广泛的语言,它允许用户简明扼要地展示其业务逻辑。Fl
转载 2024-03-23 17:02:37
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目录 前言一、flink是什么?1.flink api层级2.flink sql api二、安装步骤步骤 1:下载 #步骤 2:启动集群 #步骤 3:提交作业(Job) #步骤 4:停止集群 #三、SQL 客户端 #1、准备sql涉及的lib包2、编写sql脚本3、web ui查看总结前言     
转载 2023-09-20 16:31:18
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目录Table API 与SQL  基本程序结构  环境配置  创建  的查询  的输出  读写Kafka  更新模式  输出到 ES  输出到 MySql  和流的转换    Table转换成DataStream    将DataStream转换成
一、维服务维度或者是维概念熟知应该是从数据仓库维度建模开始了解的,区别于事实业务真实发生的数据,通常用来表示业务属性,比如订单业务中,商品属性、商家属性都可以称之为维度。在flink 流处理实时分析中或者实时数仓中,同样需要使用维来完成一些数据过滤或者字段补齐操作,但是我们所需要的维度数据通常存储在Mysql/Redis/Hbase/Es这样的外部数据库中,并且可能是会随时变动的,根据业
在实际生产中,我们经常会有这样的需求,需要以原始数据流作为基础,然后关联大量的外部来补充一些属性。例如,我们在订单数据中,希望能得到订单收货人所在省的名称,一般来说订单中会记录一个省的 ID,那么需要根据 ID 去查询外部的维度补充省名称属性。在 Flink 流式计算中,我们的一些维度属性一般存储在 MySQL/HBase/Redis 中,这些维数据存在定时更新,需要我们根据业务进行关联。根
转载 2023-07-11 17:31:54
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文章目录一. 流处理中的特殊概念1.1 流处理和关系代数(,及 SQL)的区别1.2 动态(Dynamic Tables)1.3 流式持续查询的过程1.3.1 将流转换成(Table)1.3.2 持续查询(Continuous Query)1.3.3 将动态转换成流1.4 时间特性1.4.1 处理时间(Processing Time)1.4.1.1 DataStream 转化成 Tabl
10、Flink join1、Regular Joins将两个关联长存再状态中,可以一直关联上 会导致状态越来越大 和批处理关联结果是一样的-- 创建学生,数据再kafka中 drop table student_join; CREATE TABLE student_join ( id String, name String, age int, gender STRING, cl
转载 2023-10-12 12:18:06
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目录11.6 联结(Join)查询11.6.1 常规联结查询11.6.2 间隔联结查询11.7 函数11.7.1 系统函数11.7.2 自定义函数(UDF)11.6 联结(Join)查询按照数据库理论,关系型的设计往往至少需要满足第三范式(3NF),中的列都直接依赖于主键,这样就可以避免数据冗余和更新异常。例如商品的订单信息,我们会保存在一个 “订单”中,而这个中只有商品 ID,详情则需要
转载 2024-09-13 14:48:32
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Flink SQL 关联多个 Hive 的过程 在现代数据处理环境中,Flink SQL 有效地整合了流式和批处理分析,特别适用于对来自多个数据源的数据进行关联和查询。在这个场景下,如何有效地将多个 Hive 连接在一起,是许多企业面临的一个挑战。 > 用户原始需求:我们希望在 Flink SQL 中实现对多个 Hive 关联查询,以整合不同来源的数据进行更全面的分析。 ```mer
原创 6月前
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Flink SQL客户端1.概述Flink 的 Table & SQL API 可以处理 SQL 语言编写的查询语句,但是这些查询需要嵌入用 Java 或 Scala 编写的程序中。此外,这些程序在提交到集群前需要用构建工具打包。这或多或少限制了 Java/Scala 程序员对 Flink 的使用。SQL 客户端 的目的是提供一种简单的方式来编写、调试和提交程序到 Flink 集群上,
转载 2023-09-17 13:32:09
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# Flink 关联 MySQL: 科普与代码示例 在大数据处理过程中,将实时流处理与数据库中的维度信息结合起来,常常是我们所需的功能。Apache Flink 作为一个流处理框架,提供了强大的数据流处理能力,特别是在与外部系统(如 MySQL)集成时能够实现高效的实时数据分析。 ## 1. FlinkMySQL 的基本概念 在大数据架构中,维(或维度)是指存储实体属性的数据
原创 2024-10-05 03:48:29
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