一、DataSource1、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 Sources 就是数据的来源地。 2、Flink 中你可以使用 StreamExecutionEnvironm
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2023-11-08 18:16:18
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最近flink已经变得比较流行了，所以大家要了解flink并且使用flink。现在最流行的实时计算应该就是flink了，它具有了流计算和批处理功能。它可以处理有界数据和无界数据，也就是可以处理永远生产的数据。具体的细节我们不讨论，我们直接搭建一个flink功能。总体的思路是source -> transform -> sink，即从source获取相应的数据来源，然后进行数据转换，
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2023-07-06 16:03:57
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# 如何在 Flink 中实现写入 MySQL 事务
## 1. 理解 Flink 写入 MySQL 事务的流程
在 Flink 中实现写入 MySQL 事务，主要分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(创建 Flink 数据流)
C(定义 MySQL 连接信息)
D(实现写入 MySQL 逻辑)
E(提交事
原创
2024-05-31 04:24:42
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# 教你如何用Flink Dataset写入MySQL
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| :----:| :----:|
| 1 | 创建Flink StreamExecutionEnvironment |
| 2 | 从数据源读取数据 |
| 3 | 将数据写入MySQL数据库 |
| 4 | 执行Flink程序并观察结果 |
## 具体步骤
### 步骤1：创建Flink S
原创
2024-04-24 05:30:55
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# 使用 Flink SQL 将数据写入 MySQL 的完整指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，能够实时处理数据。在很多场景中，我们可能需要将处理后的数据写入后端存储，比如 MySQL 数据库。本文将对如何使用 Flink SQL 将数据写入 MySQL 进行详细介绍。
## 整体流程
下面是将数据写入 MySQL 的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|
在现代大数据处理中，Apache Flink作为一款强大的实时流处理框架，日益受到开发者的青睐。然而，当涉及到将数据实时写入MySQL数据库时，许多开发者往往会面临技术挑战。
### 背景定位
一个典型的业务场景是：随着用户量持续增长，电子商务平台需要实时更新库存、订单数据和用户信息。从而确保数据的一致性和及时性。为了支持这一业务需求，我们使用Flink SQL将数据实时写入MySQL。
在
# Flink批量写MySQL
## 引言
Apache Flink是一个分布式流处理和批处理框架，它具有低延迟、高吞吐量和容错性等特点。Flink提供了丰富的API和功能来处理和分析大规模的数据流和批量数据。在实际应用中，我们经常需要将Flink处理的结果存储到MySQL等关系型数据库中。本文将介绍如何使用Flink批量写MySQL，并提供相应的代码示例。
## MySQL连接配置
在开
原创
2023-08-15 09:25:48
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文章目录资源配置调优内存设置并行度设置最优并行度计算Source端并行度的配置Transform端并行度的配置Sink端并行度的配置RocksDB大状态调优Checkpoint设置用 Flink ParameterTool读取配置读取运行参数读取系统属性读取配置文件注册全局参数压测方式反压处理反压现象及定位利用 Flink Web UI 定位产生反压的位置利用 Metrics 定位反压位置反压的
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2023-12-25 11:40:41
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1.概述Flink CDC 是Apache Flink ®的一组源连接器，使用变更数据捕获 (CDC) 从不同数据库中获取变更。Apache Flink 的 CDC Connectors集成 Debezium 作为捕获数据更改的引擎。所以它可以充分发挥 Debezium 的能力。2.支持的连接器连接器数据库驱动mongodb-cdcMongoDB: 3.6, 4.x, 5.0MongoDB Dri
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2024-06-04 20:06:49
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# Flink 写 MySQL 背压机制探索
Apache Flink 是一个流处理框架，其强大的特性使得其在实时数据处理场景中得到了广泛应用。在将数据写入 MySQL 时，背压（Backpressure）是一个不可忽视的问题。本文将讲解 Flink 在写入 MySQL 时的背压问题，并提供代码示例和相应的解决方案。
## 什么是背压？
在流处理系统中，背压是指生产者（例如 Flink 中的
# 使用 Flink 消费 Kafka 数据并写入 MySQL 的实例分析
随着大数据技术的快速发展，Apache Flink 作为一个流处理框架，正在被越来越多的企业采用。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Flink 从 Kafka 中消费数据并将其写入 MySQL 数据库中。我们将通过具体的代码示例让读者更好地理解这一过程。
## 1. 系统架构概述
在本文中，我们将构建一个简单的系统，
文章目录1.Flink+kafka是如何实现exactly-once语义的2.WC案例的如何做chekcpoint3.源码分析4.kafkaConsumer在与Flink整合的思考4.1 kafka和flink的整合其offset是存在两个地方4.2 flink整合kafka的官网参考4.3 生产上如何使用?参考资料 1.Flink+kafka是如何实现exactly-once语义的两段提交:
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2023-09-24 11:51:00
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StarRocks Connector<dependency>
<groupId>
mysql</groupId>
<artifactId>
mysql-connector-java</artifactId>
<version>8.0.20</versi
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2023-07-21 15:59:46
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软件环境 Flink1.13.3Scala 2.12doris 0.14一、MySQL 开启binlog日志、创建用户1.开启bin logMySQL 8.0默认开启了binlog，可以通过代码show variables like "%log_bin%";查询是否开启了，show variables like "%server_id%";查询服务器ID。上图分别显示了bin long是否开启以及
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2023-11-03 07:20:52
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在本文中，我将与大家分享如何解决“flink cdc mysql配置”问题所需的方法，内容将涵盖从环境准备到排错指南的全过程。Flink CDC（Change Data Capture）是Apache Flink中用于捕获数据变更的工具，通过此工具，我们可以实时地同步MySQL中发生的变化。下面我们就开始吧。
## 环境准备
在进行Flink CDC MySQL配置之前，需要确保我们的软硬件环
# 使用 Flink CDC 实现 MySQL 数据库实时同步
随着大数据和实时数据处理技术的发展，Apache Flink 作为流处理框架的一员，越来越受到开发者的青睐。Flink CDC (Change Data Capture) 让 Flink 更加灵活，特别是在与 MySQL、PostgreSQL 等数据库的集成方面。本文将介绍如何配置 Flink CDC 与 MySQL 实现实时数据同
# Apache Flink配置MySQL
Apache Flink是一个用于处理流式和批处理数据的开源分布式计算框架。它提供了丰富的API和功能，使得开发人员可以轻松地构建和管理数据处理应用程序。在实际的应用场景下，很常见的一种需求是将计算结果存储到数据库中，而MySQL则是最常用的关系型数据库之一。本文将介绍如何在Apache Flink中配置和使用MySQL。
## 准备工作
在开始之
原创
2023-08-03 03:58:35
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流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。目前主流的流处理系统 Storm/JStorm/Spark Streaming/F
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2023-09-25 23:37:09
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动态路由:方案1: 定制一个特殊的KafkaDynamicSink，内嵌多个原生的FlinkKafkaProducer，每个对应一个下游的KAFKA队列在OPEN方法中读取所有KAFKA渠道配置并构建FlinkKafkaProducer并构建一个Map: kafka channelId -> FlinkKafkaProducer 重载INVOKE方法 根据路由规则找到当前流数据对应所有的Ch
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2023-08-23 21:16:03
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1 概述1.1 CDC 的全称：Change Data Capture 。在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，都可以称之为CDC。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。 Flink 从 1.11 版本开始原生支持 CDC 数据（changelog）的处理，目前已经是非常成熟的变更数据处理方案。 Flink CDC Connectors 是
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2023-09-23 13:11:39
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