本文整理自Flink Forward 全球在线会议 ，演讲者云邪，由浪尖整理。1. Flink table/sql架构演变flink 1.9之前的版本，对于Table API和SQL的底层实现结构如下图，可以看处流处理和批处理有各自独立的api (流处理DataStream，批处理DataSet)。而且有不同的执行计划解析过程，codegen过程也完全不一样，完全没有流批一体的概念，面向
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2024-02-26 21:33:59
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我们在第 02 课时中使用 Flink Table & SQL 的 API 实现了最简单的 WordCount 程序。在这一课时中，将分别从 Flink Table & SQL 的背景和编程模型、常见的 API、算子和内置函数等对 Flink Table & SQL 做一个详细的讲解和概括，最后模拟了一个实际业务场景使用 Flink Table & SQL 开发。F
支持的数据类型
Flink流应用程序处理的是以数据对象表示的事件流。所以在Flink内部，我们需要能够处理这些对象。它们需要被序列化和反序列化，以便通过网络传送它们；或者从状态后端、检查点和保存点读取它们。为了有效地做到这一点，Flink需要明确知道应用程序所处理的数据类型。Flink使用类型信息的概念来表示数据类型，并为每个数据类型生成特定的序列
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2024-03-17 00:02:47
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Flink Table & SQL 概述背景我们在前面的课时中讲过 Flink 的分层模型，Flink 自身提供了不同级别的抽象来支持我们开发流式或者批量处理程序，下图描述了 Flink 支持的 4 种不同级别的抽象。 Table API 和 SQL 处于最顶端，是 Flink 提供的高级 API 操作。Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时
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2024-06-03 21:30:47
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# Flink 映射 MySQL 多表的实现方法
Apache Flink 是一个快速、可扩展的流处理框架，广泛应用于实时数据处理和大数据分析。在日常的项目开发中，我们经常需要从多张 MySQL 表中读取数据并进行处理，今天就来探讨一下如何使用 Flink 将多张 MySQL 表映射到流中。
## 1. 环境准备
在使用 Flink 映射 MySQL 多表之前，我们需要确保以下环境已准备妥当
1. Regular Joins历史数据也能关联上，进行关联的两个表长久保存在状态里，关联结果也是更新的 优点：可以保证两个表的数据一直可以关联上，数据不是同时到达的也可以关联上 缺点：两个表都缓存在状态中，会越来越大，每次进行checkpoint所需的时间就越长，最后导致flink反压，如果chenkpoint多次超时任务就会失败-- 创建学生表流表，数据再kafka中
CREATE TABLE
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2023-10-20 17:22:48
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Flink-流平台调研Flink系列文章更多Flink系列文章请点击Flink系列文章更多大数据文章请点击大数据好文1 flinkStreamSQL1 简介flinkStreamSQL是袋鼠云大数据团队基于开源的flink，对其实时sql进行了扩展；主要实现了流与维表的join，支持原生flink SQL所有的语法。优点是可以纯SQL的方式提交应用运行。缺点是目前版本只支持到Flink 1.8
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2024-05-24 11:38:21
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Flink中的DataStream程序是在数据流上实现转换的常规程序(例如，filtering, updating state, defining windows, aggregating)。数据流最初是由不同的源创建的(例如，message queues, socket streams, files)。结果通过接收器返回，例如，接收器可以将数据写入文件或标准输出(例如the command li
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2024-05-15 11:29:59
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Index1 data-source1.1 kafk-source1.2 hadoop-source1.3 udfkafka-source2 data-sink2.1 kafak-source-hdfs-sink2.2 hdfs-sink2.3 redis-sink2.4 kafka-sink3 operator4 state-fault-tolerance4.1 managed-keyed-st
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2023-07-11 18:39:44
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前面学习了config.xml，下面就要进入MyBatis的核心SQL映射了，第一篇文章的时候，student.xml里面是这么写的：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mappe
原创
2017-06-21 10:17:21
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1、sql 映射文件常见关键字 sql 映射文件中需要注意的一些关键字：parameterType： 指定要求输入参数的类型，可以指定为基本数据类型（如 int、float 等）、包装数据类型（如 String、Interger 等）以及用户自己编写的 JavaBean 封装类。不管参数是基本数据类型还是JavaBean，parameterType 都可以不填，mybatis
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2023-09-18 09:28:49
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三、SQL映射文件3.1 SQL映射文件概述MyBatis真正强大之处就在于SQL映射语句，这也正是它的魅力所在。相对于它强大的功能，SQL映射文件的配置却非常简单。我们在比对SQL映射配置和JDBC代码时会发现用SQL映射文件配置可减少50%以上代码量，并且MyBatis专注于SQL，对于开发人员来说，也可极大限度地进行SQL调优，以保证性能。3.2 SQL映射文件组成SQL映射文件的关键就是增
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2024-01-30 23:23:57
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SQL映射文件单词ResultType 结果类型ResultMap结果映射Association协会Cache缓存parameterType参数使用myBatis实现条件查询Sql映射文件MyBatis真正强大之处就在于SQL映射语句，也就是它的魅力所在。相对于它强大的功能，SQL映射文件的配置却非常简单。在前面的学习中，我们简单地对比了SQL映射配置和JDBC代码，发现使用SQL映射文件配置可减
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2024-08-12 13:20:52
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使用MyBatis 实现条件查询SQL映射文件mapper:映射文件的根元素节点,只有一个属性namespace(命名空间),其作用如下:用于区分不同的mapper,全局唯一绑定DAO接口,即面向接口编程,当namespace绑定某一接口之后，可以不用写该接口的实现类， MyBatis会通过接口的完全限定名查找到对应的mapper配置来执行SQL语句，因此namespace的命名必须要跟接口同名c
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2024-01-12 09:29:20
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第二章 SQL映射文件详解MyBatis框架最具特色的部分是SQL映射。MyBatis框架主要思想是将SQL语句从程序代码中分离出来，对JDBC访问数据库的代码进行封装，减少数据访问层的编码量。SQL语句和代码解耦，对SQL语句的灵活管理，方便SQL语句调优。SQL 映射文件中的几个顶级元素1. mapper:SQL映射文件的根元素。只有一个namespace，用于区分不同的mapper，必须全局
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2023-06-20 14:12:02
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Foreword大数据领域SQL化的风潮方兴未艾（所谓"Everybody knows SQL"），Flink自然也不能“免俗”。Flink SQL是Flink系统内部最高级别的API，也是流批一体思想的集大成者。用户可以通过简单明了的SQL语句像查表一样执行流任务或批任务，屏蔽了底层DataStream/DataSet API的复杂细节，降低了使用门槛。那么，一条Flink SQL语句是如何转化
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2024-02-22 17:07:24
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本次，我们从 0 开始逐步剖析 Flink SQL 的来龙去脉以及核心概念，并附带完整的示例程序，希望对大家有帮助！本文大纲一、快速体验 Flink SQL为了快速搭建环境体验 Flink SQL，我们使用 Docker 来安装一些基础组件，包括 zk 和 kafka，如果你有这个环境，可以略过了。在 Centos 7 上安装 Docker 环境1、拉取安装并执行 zookeeper 镜像dock
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2023-09-14 20:27:06
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1、官网: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.7/concepts/programming-model.html#windows （建议大家多看看官网） 2、什么是Window而窗口（window）就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁。Fl
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2024-03-21 10:51:30
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1 概念（1）定义 复合事件处理（Complex Event Processing，CEP）是一种基于动态环境中事件流的分析技术，事件在这里通常是有意义的状态变化，通过分析事件间的关系，利用过滤、关联、聚合等技术，根据事件间的时序关系和聚合关系制定检测规则，持续地从事件流中查询出符合要求的事件序列，最终分析得到更复杂的复合事件
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2024-02-14 21:57:51
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DataSet/Stream API1.1 Environment1.1.1 getExecutionEnvironment1.2 Source1.2.1 基于本地集合的source1.2.2 基于本地文件的source1.2.3 基于HDFS的source1.2.4 基于 kafka 消息队列的source1.2.5 自定义 Source作为数据源1.3 Sink1.3.1基于本地内存集合的si
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2023-07-11 17:27:33
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