序号作者版本时间备注1HamaWhite1.0.02022-11-22增加文档一、基础信息1.1组件版本Flink: 1.13.0JDK： 1.8Mysql: 8.0.15com.ververica:flink-connector-mysql-cdc:2.0.0org.apache.flink:flink-connector-jdbc_2.11:1.13.01.2建表语句1.2.1Mysql中的建表语句--新建表demoCREATETABLEdemo(sidint(6),namevarchar(255));--插入两条测试数据insertintodemovalues(1,'hamawhite
我正在使用FLinkRedisSink向Redis写入一些计数器。https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.1/apis/streaming/connectors/redis.html我想为每一天创建一个HASH，但是当实例化接收器时，接收器的getCommandDescription()只会被调用一次。有没有办法让它更新？@OverridepublicRedisCommandDescriptiongetCommandDescription(){longmillis=DateTime.now(DateTimeZo
我的代码是这样的:StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.enableCheckpointing(500);DataStreamstream=env.addSource(getConsumer(TOPIC_1));Jedisjedis=newJedis("master1");stream.map(newRichMapFunction(){@OverridepublicStringmap(Stringvalue)throwsException{String
flink-cdc能够读取binlog日志，从而实现mysql数据到ES的秒级同步。好用的同时又有很多烦恼，其中时间格式就是一个很头痛的问题。直接进入正题。使用es7和mysql5.7为例1.时间类型参照首先我们已知mysql有date和timestamp(或者datetime)两种时间格式。对应到ES是标准的date格式。mysql的date类型格式如："1993-02-01"，对应的ES的标准格式为:"1993-01-31T16:00:00.000Z"。mysql的timestamp或datetime类型格式如:"1993-02-0108:45:27",对应到es的ES标准格式类型为："1
0.备注flink源码版本：1.12概念理解：flink三种基本运行模式（抽象概念）：Session、Per-job、Applicationstandalone、Yarn、k8s等——flink基于三种基本运行模式根据不同集群资源管理策略衍生出的不同实现类图片转载自：https://www.jianshu.com/p/a727499250dc1.三种集群的对比优缺点总结总所周知，在flink-1.11引入了Application运行模式后，现在flink有三种集群运行模式：Session集群Per-job集群（简称job集群）Application集群在flink官网中，粗看对于这几个集群的比
文章目录ApacheFlink术语一、Application与Job二、DataFlow数据流图三、Subtask子任务与并行度
我正在开发一个数据流应用程序，我正在研究在这个项目中使用ApacheFlink的可能性。这样做的主要原因是它支持很好的高级流构造，与Java8的StreamAPI非常相似。我将接收与数据库中特定记录相对应的事件，我希望能够处理这些事件(来自RabbitMQ或Kafka等消息代理)并最终更新数据库中的记录并推送处理/转换的事件到另一个接收器(可能是另一个消息代理)。理想情况下，与特定记录相关的事件需要以FIFO顺序处理(尽管会有一个时间戳也有助于检测乱序事件)，但与不同记录相关的事件可以并行处理。我打算使用keyBy()构造按记录对流进行分区。需要进行的处理取决于数据库中有关记录的当前信
摘要：本文整理自 Apache FlinkPMC李劲松（之信）在9月24 日ApacheFlinkMeetup的分享。主要内容包括：介绍FlinkTableStore应用场景Demo后续挑战Tips：点击「阅读原文」获取演讲ppt～01介绍FlinkTableStore离线数仓和实时数仓是两个典型的数仓形态。离线数仓为批调度的方式，延迟较高，另外更新为全量合并，代价高。实时数仓为流的形式，数据能够达到较低的延迟，但是中间数据不可查，也没有历史数据的沉淀。因此，业界提出了StreamingWarehouse。其特点为有存储，有Queue的能力，能够让数据流动起来，也能够沉淀历史数据，可以供各
什么是flinkcdc?对很多初入门的人来说是无法理解cdc到底是什么个东西。有这样一个需求，比如在mysql数据库中存在很多数据，但是公司要把mysql中的数据同步到数据仓库(starrocks),数据仓库你可以理解为存储了各种各样来自不同数据库中表。数据的同步目前对mysql来说比较常见是方式是使用：datax和canal配合，为什么需要这两个框架配合呢？因为datax不支持实时的同步，datax只能定义一个范围去同步，而且同步结束后程序就结束了。但是我想要的是数据仓库中的数据近乎实时的和mysql中的数据保持一致又该怎么办？答案是再加上canal,canal和datax相反，它只支持指定
目录一.Flink安装（windows下）1.下载2.解压3.运行flink 4.访问flink的web界面5.运行自带的wordcount示例一.Flink安装（windows下）1.下载flink下载：Indexof/dist/flink(apache.org)2.解压 下载下来，直接解压即可，解压后目录如下3.运行flink 双击bin目录下start-cluster.bat文件即可运行 4.访问flink的web界面可以用于监控Flilnk的job运行状态：http://localhost:8081/5.运行自带的wordcount示例cmd命令行运行 到bin目录下执行如下命令fli
