文章目录1.前言2.数据源安装与配置2.1MySQL2.1.1安装2.1.2CDC配置2.2Postgresql2.2.1安装2.2.2CDC配置2.3Oracle2.3.1安装2.3.2CDC配置2.4SQLServer2.4.1安装2.4.2CDC配置3.验证3.1Flink版本与CDC版本的对应关系3.2下载相关包3.3添加cdcjar至lib目录3.4验证本文目录结构：|___1.前言|___2.数据源安装与配置|______2.1MySQL|_________2.1.1安装|_________2.1.2CDC配置|______2.2Postgresql|_________2.2.1安

1、概述1）作用自定义多并行的Source，即Source的并行度可以是1到多个。2）实现1.继承RichParallelSourceFunction，重写run()方法。2、代码实现importorg.apache.flink.configuration.Configuration;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;importorg.apache

4、FlinkSQl客户端1、启动一个flink的集群可以使用flink独立集群也可以使用yarn-session.sh#启动一个flinkyarn-sesion集群yarn-sesion.sh-d2、启动sql-clientsql-client.sh3、测试命令行--创建source表CREATETABLEdatagen(idSTRING,nameSTRING,ageINT)WITH('connector'='datagen','rows-per-second'='5',--每秒生成的数据行数据'fields.id.length'='5',--字段长度限制'fields.name.lengt

Flink是一个带状态的数据处理系统；系统在处理数据的过程中，各算子所记录的状态会随着数据的处理而不断变化；1.状态所谓状态State，一般指一个具体的Task的状态，即线程处理过程中需要保存的历史数据或历史累计数据，默认保存在Java的堆内存中。根据算子是否存在按照Key进行分区，State可以划分为keyedstate和Non-keyedstate（OperatorState、算子状态）operatorstate是task级别的state，说白了就是每个task对应一个state,在逻辑上，由算子task下所有subtask共享OperatorState的经常被用在Source或Sink算

业务上需要同步oracle的数据到starrocks，先开始调研使用了flinkCDC，运行一段时间后发现Oracle内存不足，查阅相关issues以及相关资料，最终确认是flinkCDC2.3版本中debezium版本太低导致的，具体issues参考:https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/issues/815所以只能更换方案使用高版本debezium+kafkaconnect的方式来同步对应的数据到kafka中，后面使用flinksql消费对应的kafka消息，来达到实时同步的目的。本地测试调研使用mysqlsource作为测试案

Linux安装Flink及其环境配置集群规划使用StandAlone模式，需要启动Flink的主节点JobManager以及从节点TaskManager服务node1node2node3JobManager是否否TaskManager是是是Flink的部署模式分为3种:（1）Application模式（2）Per-Job模式（3）Session模式1.解压到安装目录tarzxvfflink-1.14.6-bin-scala_2.11.tgz2.配置环境变量exportFLINK_HOME=/home/environment/flink-1.14.6exportPATH=$FLINK_HOME/

我正在使用Flink(最新通过git)从kafka流式传输到cassandra。为了简化单元测试，我通过Dagger添加了依赖注入(inject)。ObjectGraph似乎设置正确，但“内部对象”被Flink标记为“不可序列化”。如果我直接包含这些对象，它们就会起作用-那有什么区别呢？有问题的类实现了MapFunction和@Inject一个用于cassandra的模块和一个用于读取配置文件的模块。有没有办法构建它以便我可以使用后期绑定(bind)，或者Flink是否使这成为不可能？编辑:fwiw-依赖注入(inject)(通过Dagger)和RichMapFunction不能共存。

7.第七章Hudi案例实战7.1案例架构7.2业务数据7.2.1客户信息表7.2.2客户意向表7.2.3客户线索表7.2.4线索申诉表7.2.5客户访问咨询记录表7.3FlinkCDC实时数据采集7.3.1开启MySQLbinlog7.3.2环境准备7.3.3实时采集数据7.3.3.1客户信息表7.3.3.2客户意向表7.3.3.3客户线索表7.3.3.4客户申诉表7.3.3.5客户访问咨询记录表7.4Presto即席分析7.4.1Presto是什么7.4.2Presto安装部署7.4.3Hive创建表7.4.3.1创建数据库7.4.3.2客户信息表7.4.3.3客户意向表7.4.3.4客户线

1、概述1）作用flatMap是将数据先map在打平，输入一个元素，可以输出0到多个元素2）使用1.匿名内部类2.lambda表达式3.实现FlatMapFunction接口4.继承RichFlatMapFunction2、代码实现importorg.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;importorg.apache.flink.api.common.functions.RichFlatMapFunction;importorg.apache.flink.configuration.Configuration;importorg

目录一、例子说明1.1、概述1.1、所需环境1.2、执行流程 二、部署环境2.1、中间件部署2.1.1部署kakfa2.1.1.1上传解压kafka安装包2.1.1.2 修改zookeeper.properties2.1.1.3 修改server.properties2.1.1.3启动kafka2.1.2、部署flink2.1.2.1上传解压flink安装包 2.1.2.1修改flink配置2.1.2.3 flink单节点启动与停止命令2.1.3、部署doris2.1.3.1下载安装包并上传服务器 2.1.3.2 配置dorisfe（前端） 2.1.3.3 启动dorisfe（前端）  2.1