五、Hudi集成Flink案例详解5.1hudi集成flinkflink的下载地址：https://archive.apache.org/dist/flink/HudiSupportedFlinkversion0.12.x1.15.x、1.14.x、1.13.x0.11.x1.14.x、1.13.x0.10.x1.13.x0.9.01.12.2将上述编译好的安装包拷贝到flink下的jars目录中：cp/opt/apps/hudi-0.12.0/packaging/hudi-flink-bundle/target/hudi-flink1.13-bundle-0.12.0.jar/opt/app
（附：由于篇幅原因，这里就不在展示代码了，直接告诉大家思路）目录五：交易域订单预处理表5.1 主要任务5.2思路分析5.3 图解六：交易域下单事务事实表6.1主要任务：6.2思路分析：6.3图解：七：交易域取消订单事务事实表7.1主要任务：7.2思路分析：7.3图解：八：交易域支付成功事务事实表8.1主要任务：8.2思路分析：8.3图解：九：交易域退单事务事实表9.1主要任务：9.2思路分析：9.3图解：十：交易域退款成功事务事实表10.1主要任务：10.2思路分析：10.3图解：五：交易域订单预处理表5.1 主要任务经过分析，订单明细表和取消订单明细表的数据来源、表结构都相同，差别只在业务过
（附：由于篇幅原因，这里就不在展示代码了，直接告诉大家思路）目录五：交易域订单预处理表5.1 主要任务5.2思路分析5.3 图解六：交易域下单事务事实表6.1主要任务：6.2思路分析：6.3图解：七：交易域取消订单事务事实表7.1主要任务：7.2思路分析：7.3图解：八：交易域支付成功事务事实表8.1主要任务：8.2思路分析：8.3图解：九：交易域退单事务事实表9.1主要任务：9.2思路分析：9.3图解：十：交易域退款成功事务事实表10.1主要任务：10.2思路分析：10.3图解：五：交易域订单预处理表5.1 主要任务经过分析，订单明细表和取消订单明细表的数据来源、表结构都相同，差别只在业务过
1.版本说明本文档介绍的各种flinksql的语法基于flink-1.13.x，flink版本低于1.13.x的用户，在sql运行出错误时，需要自行去flink官网查看对应版本的语法支持。另外，flink新版本支持的语法，文档中会进行特殊标注，说明对应语法在flink哪个版本开始支持，但凡是没有特殊标注的，均支持flink-1.13.x及以上版本。2.其他2.1.技术注意，在flinksql中，对表名、字段名、函数名等是严格区分大小写的，为了兼容hive等其他仓库，建议建表时，表名和字段名都采用下划线连接单词的方式，以避免大小写问题。比如hive，是不区分大小写的，所有大写字母最终都会被系统转
1.版本说明本文档介绍的各种flinksql的语法基于flink-1.13.x，flink版本低于1.13.x的用户，在sql运行出错误时，需要自行去flink官网查看对应版本的语法支持。另外，flink新版本支持的语法，文档中会进行特殊标注，说明对应语法在flink哪个版本开始支持，但凡是没有特殊标注的，均支持flink-1.13.x及以上版本。2.其他2.1.技术注意，在flinksql中，对表名、字段名、函数名等是严格区分大小写的，为了兼容hive等其他仓库，建议建表时，表名和字段名都采用下划线连接单词的方式，以避免大小写问题。比如hive，是不区分大小写的，所有大写字母最终都会被系统转
目录1.前言1.1 加载数据源的方式1.2 数据源的类型 1.3Flink中的数据类型(TypeInformation)2. 从集合中读取数据3. 从文件中读取数据3.1 readTextFile3.2 readFile4. 从Socket中读取数据5. 从Kafka中读取数据6. 自定义数据源6.1 自定义非并行数据源6.2 自定义并行数据源1.前言Flink版本: 1.13 开发语言 :Scala2.12 1.1 加载数据源的方式StreamExecutionEnvironment对象提供了多种方法来加载数据源对象//通用方法defaddSource[T:TypeInformatio
目录1.前言1.1 加载数据源的方式1.2 数据源的类型 1.3Flink中的数据类型(TypeInformation)2. 从集合中读取数据3. 从文件中读取数据3.1 readTextFile3.2 readFile4. 从Socket中读取数据5. 从Kafka中读取数据6. 自定义数据源6.1 自定义非并行数据源6.2 自定义并行数据源1.前言Flink版本: 1.13 开发语言 :Scala2.12 1.1 加载数据源的方式StreamExecutionEnvironment对象提供了多种方法来加载数据源对象//通用方法defaddSource[T:TypeInformatio
前言es是大数据存储的必备中间件之一，通过flink可以读取来自日志文件，kafka等外部数据源的数据，然后写入到es中，本篇将通过实例演示下完整的操作过程；一、前置准备1、提前搭建并开启es服务（本文使用docker搭建的es7.6的服务）；2、提前搭建并开启kibana服务（便于操作es的索引数据）；3、提前创建一个测试用的索引PUTtest_index注意点：使用docker搭建的es，可能会出现创建完毕索引后，插入数据报错的问题，即提示无操作权限的问题，如果出现这个问题，请执行下面的这段，否则在运行flink代码的时候也会报错；PUT_settings{"index":{"blocks
前言es是大数据存储的必备中间件之一，通过flink可以读取来自日志文件，kafka等外部数据源的数据，然后写入到es中，本篇将通过实例演示下完整的操作过程；一、前置准备1、提前搭建并开启es服务（本文使用docker搭建的es7.6的服务）；2、提前搭建并开启kibana服务（便于操作es的索引数据）；3、提前创建一个测试用的索引PUTtest_index注意点：使用docker搭建的es，可能会出现创建完毕索引后，插入数据报错的问题，即提示无操作权限的问题，如果出现这个问题，请执行下面的这段，否则在运行flink代码的时候也会报错；PUT_settings{"index":{"blocks
Flink系列之：FlinkCDC深入了解MySQLCDC连接器一、增量快照特性1.增量快照读取2.并发读取3.全量阶段支持checkpoint4.无锁算法5.MySQL高可用性支持二、增量快照读取的工作原理三、全量阶段分片算法四、Chunk读取算法五、Exactly-Once处理六、MySQL心跳事件支持七、启动模式八、DataStreamSource九、动态加表十、数据类型映射一、增量快照特性1.增量快照读取增量快照读取是一种读取表快照的新机制。与旧的快照机制相比，增量快照具有许多优点，包括：（1）在快照读取期间，Source支持并发读取（2）在快照读取期间，Source支持进行chunk
