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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1.1 Data Source数据源在实时计算DataStream API中，Source是用来获取外部数据源的操作，按照获取数据的方式，可以分为：基于集合的Source、基于Socket网络端口的Source、基于文件的Source、第三方Connector Source和自定义Source五种。前三种Source是Flink已经封装好的方法，这些Source只要调用StreamEx
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2023-06-04 16:29:06
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# 如何使用flink关联外部数据MySQL
## 一、流程概览
在flink中关联外部数据MySQL通常包括以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建flink环境 |
| 2 | 从MySQL中读取数据 |
| 3 | 在flink中处理数据 |
| 4 | 将处理后的数据写回MySQL |
## 二、具体操作步骤
### 1. 创建flin
原创
2024-03-18 06:39:26
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# Flink UDF 调用外部 MySQL
在 Flink 中，用户定义函数（User Defined Function，简称 UDF）是一个非常重要的概念。通过 UDF，我们可以自定义数据处理逻辑，以适应不同的业务需求。而在某些情况下，我们可能需要在 UDF 中访问外部系统，如 MySQL 数据库。本文将介绍如何在 Flink UDF 中调用外部 MySQL 数据库，并提供相应的代码示例。
原创
2023-07-31 17:41:53
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10、Flink join1、Regular Joins将两个关联表长存再状态中，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-- 创建学生表流表，数据再kafka中
drop table student_join;
CREATE TABLE student_join (
id String,
name String,
age int,
gender STRING,
cl
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2023-10-12 12:18:06
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过程二：Linking（链接）阶段环节1：链接阶段之Verification（验证）验证阶段（Verification）当类加载到系统后，就开始链接操作，验证是链接操作的第一步。它的目的是保证加载的字节码是合法、合理并符合规范的。验证的步骤比较复杂，实际要验证的项目也很繁多，大体上Java虚拟机需要做以下检查，如图所示。整体说明： 验证的内容则涵盖了类数据信息的格式验证、语义检查、字节码验证，以及
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2024-10-13 16:27:02
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Flink定时读取MySQL数据
## 简介
Flink是一个流处理框架，它支持实时数据处理和批处理任务。在实际应用中，很常见的需求是定时从外部数据源（如MySQL数据库）中读取数据，并进行实时处理。本文将介绍如何在Flink中定时加载外部数据，并提供相应的代码示例。
## Flink中定时加载外部数据的方法
在Flink中，我们可以使用定时器和外部数据源来实现定时加载外部数据。下面将详细介绍
原创
2023-11-29 05:29:36
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据我所知，Dynamics CRM工作流的调试方式有几种：Throw抛出异常错误使用TracingService服务器附加进程调试对于插件有PluginProflier 以上几中方式各有优缺点。抛出异常错误：快速查看少量对象值，对于多个对象或调试条件分支，需要不断地试错。使用TracingService：可记录执行过程，需要开启日志监控，不能即时跟踪对象。服务器附加进程：可即时跟踪对象，
最近看了大佬的博客，突然想起AsyncI/O方式是Blink推给社区的一大重要功能，可以使用异步的方式获取外部数据，想着自己实现以下，项目上用的时候，可以不用现去找了。 最开始想用scala实现一个读取hbase数据的demo，参照官网demo：/***Animplementationofthe'AsyncFunction'thatsendsrequestsandsetsthecallback.
原创
2021-02-08 17:41:24
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Flink依赖,1.13版本在项目的 pom 文件中，增加标签设置属性，然后增加标签引 入需要的依赖。我们需要添加的依赖最重要的就是 Flink 的相关组件，包括 flink-java、 flink-streaming-java，以及 flink-clients（客户端，也可以省略）。另外，为了方便查看运行日志， 我们引入 slf4j 和 log4j 进行日志管理。这里做一点解释： 在属性中，我们
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2024-03-20 20:26:42
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序其实大多数 Flink Timer 实现的都是根据 LittleMagics 发表的文章进行加工改造，但是大佬的思路有点跳跃，有些地方个人认为没有表现很清楚，所以摸索着大佬的主线，自己啃了一遍源码写出这篇文章。全文word显示5K字，CSDN显示9K字，推荐阅读时间1hour（跟随源码）。最后的图还是放到前面来，跟随图来查询事半功倍：Timer 简介Ti
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2023-10-11 23:19:53
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一、概述 1、架构简介 Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。Flink 集成了所有常见的集群资源管理器，例如 Hadoop YARN、 Apache Mesos 和 Kubernetes，但同时也可以作为独立集群运行。
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2024-09-16 01:44:15
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上篇使用BucketingSink 实现了自定义输出路径，现在来看看 StreamingFileSink( 据说是StreamingFileSink 是社区优化后添加的connector，推荐使用)StreamingFileSink 实现起来会稍微麻烦一点(也是灵活，功能更强大)，因为可以自己实现序列化方法（源码里面有实例可以参考-复制）StreamingFileSink 有两个方法可以输出到文件
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2023-07-11 17:11:19
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在Flink流式程序设计中，经常需要与外部系统进行交互，很多时候外部系统的性能会成为任务整体吞吐的瓶颈，通常的解决方案会通过提高任务并发度增加对外部系统并发访问，如此会带来Flink额外的资源管理负载以及整体cpu利用率不高的问题。 对于Flink与外部存储交互的场景，可以通过Flink 异步IO和单并发度多线程的机制提高任务吞吐能力，而不
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2024-03-31 09:24:32
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社区中有好几个同学问过这样的场景：flink任务中，source进来的数据，需要连接数据库里面的字段，再做后面的处理这里假设一个ETL的场景，输入数据包含两个字段“type,userid....”，需要根据type，连接一张mysql的配置表，关联type对应的具体内容。相对于输入数据的数量，type的值是很少的（这里默认只有10种），所以对应配置表就只有10条数据，配置是会定时修改的（比如跑批补
原创
2021-02-08 17:01:25
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0 简介 数据可以存储在不同的系统中，例如：文件系统，对象存储系统（OSS），关系型数据库，Key-Value存储，搜索引擎索引，日志系统，消息队列，等等。每一种系统都是给特定的应用场景设计的，在某一个特定的目标上超越了其他系统。今天的数据架构，往往包含着很多不同的存储系统。在将一个组件加入到我们的
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2020-08-04 12:25:00
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1.1定义Broadcast算子是一种广播分区算子，它将同一份数据广播到所有分区中。Broadcast算子适用于需要对所有分区进行相同操作的情况下，可以避免多次传输同样的数据。1.2Broadcast算子的实现流程Broadcast算子的实现流程如下：广播数据集的划分：Flink会将广播数据集划分为多个分片，并将每个分片发送到各个并行任务中，同时记录每个分片对应的任务ID。广播数据集的发送：Fli
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2024-04-11 21:02:33
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社区中有好几个同学问过这样的场景： flink 任务中，source 进来的数据，需要连接数据库里面的字段，再做后面的处理 这里假设一个 ETL 的场景，输入数据包含两个字段 “type, userid....” ，需要根据 type，连接一张 mysql 的配置表，关联 type 对应的具体内容。相对于输入数据的数量，type 的值是很少的（这里默认只有10种）， 所以对应配置表就只有1
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2024-05-27 11:15:05
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# Java与Apache Flink结合使用外部JAR包的指南
在大数据处理领域，Apache Flink以其高吞吐量和低延迟的特点，成为了数据流处理的重要框架。许多开发者希望在Flink中实现更复杂的业务逻辑，这时往往需要使用外部的JAR包。本文将详细介绍如何在Java中使用Flink运行外部JAR包，包含代码示例、旅行图和序列图，以帮助读者更好地理解整个过程。
## 环境准备
在开始之
【代码】flink: StreamTableEnvironment通过connect读取外部数据。
原创
2024-03-29 16:29:01
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