目录Flink-CDC简介MySQL开启binlog日志文件DataStream方式应用FlinkSQL方式应用自定义反序列化器Flink-SQLClient方式应用同步Kafka同步MySQL同步Oracle同步PG同步MongoDB操作Hive同步Hive维表炸裂函数使用 Flink-CDC简介官网地址 https://ververica.github.io/flink-cdc-connec
# 使用 Flink 实现 MySQL 数据与时间处理
在现代数据处理程序中，Flink 和 MySQL 是两个非常重要的工具。当我们需要实时处理流数据并将数据存入数据库时，了解二者之间的整合流程显得尤为关键。在本篇文章中，我们将详细探讨如何将 MySQL 和 Flink 结合起来，并通过时间处理来实现数据的导入、处理与存储。
## 整体流程
整个实现流程可以概括为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-10-10 06:08:55
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DML：窗口聚合大家好我是老羊，由于窗口涉及到的知识内容比较多，所以博主先为大家说明介绍下面内容时的思路，大家跟着思路走。思路如下：⭐ 先介绍 Flink SQL 支持的 4 种时间窗口⭐ 分别详细介绍上述的 4 种时间窗口的功能及 SQL 语法⭐ 结合实际案例介绍 4 种时间窗口首先来看看 Flink SQL 中支持的 4 种窗口的运算。⭐ 滚动窗口（TUMBLE）⭐ 滑动窗口（HOP）⭐ Se
时间和窗口一、时间语义1. Flink 中的时间语义1.1 处理时间（Processing Time）1.2 事件时间（Event Time）1.3 两种时间语义的对比二、水位线（Watermark）1. 什么是水位线1.1 有序流中的水位线1.2 乱序流中的水位线1.3 水位线的特性2. 如何生成水位线2.1 生成水位线的总体原则2.2 水位线生成策略（Watermark Strategies
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2023-10-10 21:42:12
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# 从Flink中的MySQL数据库中进行时间转换
在实时数据处理领域，Apache Flink是一个非常知名的分布式流处理引擎。而MySQL是一个受欢迎的关系型数据库管理系统。在许多实时数据处理任务中，我们经常需要在Flink中查询MySQL数据库并进行时间转换操作。本文将介绍如何在Flink中对MySQL数据库中的时间字段进行转换操作。
## 为什么需要时间转换
在实时数据处理中，时间是
原创
2024-03-05 06:41:58
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Flink 中的时间语义在 Flink 的流式处理中,会涉及到时间的不同概念,如下图所示Event Time:是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述,例如采集的日志数据中,每一条日志都会记录自己的生成时间,Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。Ingestion Time:是数据进入 Flink 的时间。**Processing Time:是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间,
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2024-06-24 05:58:44
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flink中支持多种窗口，包括：时间窗口，session窗口，统计窗口等等，能想到的基本都可以实现时间窗口(Time Windows)最简单常用的窗口形式是基于时间的窗口，flink支持三种种时间窗口：第一个： 翻滚时间窗口(tumbling time window)翻滚时间窗口的窗口是固定的，比如设定一个1分钟的时间窗口，该时间窗口将只计算当前1分钟内的数据，而不会管前1分钟或后1分钟的数据。时
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2023-11-01 16:20:00
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本篇终于到了Flink的核心内容：时间与水印。最初接触这个概念是在Spark Structured Streaming中，一直无法理解水印的作用。直到使用了一段时间Flink之后，对实时流处理有了一定的理解，才想清楚其中的缘由。接下来就来介绍下Flink中的时间和水印，以及基于时间特性支持的窗口处理。1 时间和水印1.1 介绍Flink支持不同的时间类型：
事件时间：事件发生的时间，是设备生产
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2020-11-14 23:36:00
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接着上一篇：https://www.cnblogs.com/wwjj4811/p/15223023.html 时间 时间是流处理应用程序的另一个重要概念。 事件总是在特定时间点发生，所以大多数的事件流都拥有事件本身所固有的时间语义，许多常见的流计算都是基于时间语义的。 Flink支持以下3种时间类型 ...
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2021-09-09 10:28:00
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声明：本系列博客为原创，最先发表在拉勾教育，其中一部分为免费阅读部分。被读者各种搬运至各大网站。所有其他的来源均为抄袭。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》这篇文章主要介绍Flink的窗口、时间和水印。 在之前的文章中反复提到过窗口和时间的概念，Flink框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。当我们在流式计算环境中数据从Source产生，再到转换和输出，这个过程由于网络和反压的原因会导致消息乱序，因此，需要一个机制来解决这个问题，这个特别的机制就是“水印”。Fl...
原创
2021-06-10 20:20:00
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声明：本系列博客为原创，最先发表在拉勾教育，其中一部分为免费阅读部分。被读者各种搬运至各大网站。所有其他的来源均为抄袭。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》这篇文章主要介绍Flink的窗口、时间和水印。 在之前的文章中反复提到过窗口和时间的概念，Flink框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。当我们在流式计算环境中数据从Source产生，再到转换和输出，这个过程由于网络和反压的原因会导致消息乱序，因此，需要一个机制来解决这个问题，这个特别的机制就是“水印”。Fl...
原创
2021-06-10 20:19:59
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时间语义和WaterMark时间语义WaterMark时间语义在Flink中时间可以分为三种，分别是1️⃣：Event Time：事件创建的时间2️⃣：Ingestion Time：数据进入Flink的时间3️⃣：Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器相关谈这三个时间主要是为了引出watemark，因为很多场景下，事件发生的时间事件时间是我们业务所关心的，基于事件时间计算，采用某种策略，则无论是采用实时流数据还是历史数据，都可以保证结果是一致的为了更生
原创
2022-03-23 10:21:20
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Flink流处理的时间窗口对于流处理系统来说，流入的消息是无限的，所以对于聚合或是连接等操作，流处理系统需要对流入的消息进行分段，然后基于每一段数据进行聚合或是连接等操作。消息的分段即称为窗口，流处理系统支持的窗口有很多类型，最常见的就是时间窗口，基于时间间隔对消息进行分段处理。本节主要介绍Flink流处理系统支持的各种时间窗口。对于目前大部分流处理系统来说，时间窗口一般是根据Task所在节点的本
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2023-11-28 21:01:11
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主要内容• Flink 中的时间语义
• 设置 Event Time
• 水位线（Watermark）
• watermark 的传递、引入和设定时间（Time）语义• Event Time：事件创建的时间
• Ingestion Time：数据进入Flink的时间
• Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器相关哪种时间语义更重要• 不同的时间语义有不同的应用场合
•
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2024-06-30 11:05:46
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# Flink CDC MySQL 时间戳和数据捕获技术概述
在现代数据处理框架中，Apache Flink 作为一个流式处理框架，逐渐受到了广泛的关注。尤其是对于实时数据更新的需求，这使得它的变更数据捕获（CDC）功能备受青睐。本文将探讨 Flink CDC 与 MySQL 集成的基本概念及使用时间戳来捕获数据变化的相关知识，并将附加相应的代码示例。
## 什么是 Flink CDC？
F
# 如何实现“flink写入mysql时间不对”
## 总体流程
以下是整个过程的流程图：
```mermaid
gantt
title 实现“flink写入mysql时间不对”流程图
section 开始
获取数据: 2022-01-01, 1d
数据转换: 2022-01-02, 1d
写入mysql: 2022-01-03, 1d
sec
原创
2024-04-14 04:58:17
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# Flink MySQL Sink 时间戳
## 介绍
在实时数据处理领域，Apache Flink 是一个非常受欢迎的分布式流处理框架。它提供了丰富的功能和强大的性能，使得开发者可以轻松地构建高效的实时数据处理应用程序。其中，Flink 的 Sink 功能允许将处理结果输出到各种外部存储系统中。
本文将重点介绍如何使用 Flink MySQL Sink 将实时处理的结果输出到 MySQL
原创
2024-01-25 11:53:37
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文章目录处理时间（Processing Time）事件时间（Event Time） 在事件发生之后，生成的数据被收集起来，首先进入分布式消息队列，然后被 Flink 系统中的 Source 算子读取消费，进而向下游的转换算子（窗口算子）传递，最终由窗口算子进行计算处理。 这里有两个非常重要的时间点：一个是数据产生的时间，我们把它叫作“事件时间”（Event Time）；另一个是数据真正被处理的
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2024-03-03 07:42:40
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接上文：Flink实战二_DataStream API接下来本文分析Flink的时间语义。时间语义是Flink中非常精妙的一部分设计，也可以 说是Flink最为重要的一个设计。可以说如果不能很好的理解Flink的时间语义，那就无法保证流 式计算的数据处理是正确的。因此，有必要单独提出一个章节来分析时间语义。之前已经介绍过，对于流式数据处理，顺序是非常重要的。而顺序是通过时间来表示的。尤其对于开窗计
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2024-07-24 13:11:39
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目录普通函数类、富函数类、底层函数类三者的区别底层函数底层函数类别以KeyedProcessFunction为例在底层函数中将元素输出至侧输出流在底层函数中使用定时器计时器计时器合并普通函数类、富函数类、底层函数类三者的区别 普通转换函数：仅能获取当前元素和聚合结果。富函数：在普通函数之上还有生命周期方法以及运行时上下文对象，能进行状态编程，但不能获取时间戳和watermark等底层函数
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2024-01-08 17:07:41
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