flink1.14sql基础语法（二）flinksql表定义详解一、表的概念和类别1.1表的标识结构每一个表的标识由3部分组成：catalogname(常用于标识不同的“源”，比如hivecatalog，innercatalog等)databasename(通常语义中的“库”)tablename(通常语义中的“表”)packagecn.yyds.sql;importorg.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnv
目录概述设置重启策略什么是flink的重启策略（Restartstrategy）flink的重启策略（Restartstrategy）实战flink的4种重启策略FixedDelayRestartstrategy(固定延时重启策略)FailureRateRestartstrategy(故障率重启策略)NoRestartstrategy(不重启策略)配置StateBackends以及CheckpointingCheckpoint启用和配置选择StatebackendMemoryStateBackendFsStateBackendRocksDBStateBackendStatebackend比较概
背景在Flink中有两种基本的状态：KeyedState和OperatorState，OperatorState很好理解，一个特定的Operator算子共享同一个state，这是实现层面很好做到的。但是KeyedState是怎么实现的？一般来说，正常的人第一眼就会想到:一个task绑定一个KeydState,从网上随便查找资料就能发现正确的答案是:对于每一个Key会绑定一个State，但是这在Flink中是怎么实现的呢？注意:这里我们只讲Flink中是怎么实现一个Key对应一个State的，其他细节并不细说,且state的backend为RocksDB闲说杂谈我们以ValueState类型的K
FlinkCDC2.4正式发布，5分钟了解CDC2.4新内容，新增Vitess数据源，更多连接器支持增量快照，升级Debezium版本01.FlinkCDC简介02.FlinkCDC2.4概览03.详解核心特性和重要改进3.1深入解读3.2其他改进04.未来规划来源：https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/01.FlinkCDC简介FlinkCDC[1]是基于数据库的日志CDC技术，实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合Flink优秀的管道能力和丰富的上下游生态，FlinkCDC可以高效实现海量数据的实时集成。具体关于
1.概述FlinkCDC是ApacheFlink®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。ApacheFlink的CDCConnectors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,5.0MongoDBDriver:4.3.4mysql-cdcMySQL:5.6,5.7,8.0.x、RDSMySQL:5.6,5.7,8.0.x、PolarDBMySQL:5.6,5.7,8.0.x、AuroraMySQL:5.6,5.7,8.0.x、Mari
报错如下：D:\software_install\java\bin\java.exe"-javaagent:C:\ProgramFiles\JetBrains\IntelliJIDEA2021.2.3\lib\idea_rt.jar=58672:C:\ProgramFiles\JetBrains\IntelliJIDEA2021.2.3\bin"-Dfile.encoding=UTF-8-classpathD:\software_install\java\jre\lib\charsets.jar;D:\software_install\java\jre\lib\deploy.jar;D:\so
因为printsink数据输出为info日志，所以如果您需要查看print结果表的结果数据，则需要将日志级别调至info。否则，会查不到结果数据。应安全部门要求，系统对taskmanager.log日志展示数据条数进行了限制。如果您有排查脏数据或特定数据等需求，建议在Where条件中指定业务场景相关条件后，进行print操作，以避免因为2000条的数据条数限制导致无法排查。DDL定义CREATETABLEprint_table(aINT,bvarchar)WITH('connector'='print','logger'='true');WITH参数connector结果表类型是固定值为pri
PostgresCDCConnector—CDCConnectorsforApacheFlink®documentationflinkcdc捕获postgresql数据1)更改配置文件需要更改linux>vipostgresql.conf#更改wal日志方式为logicalwal_level=logical#minimal,replica,orlogical#更改solts最大数量（默认值为10），flink-cdc默认一张表占用一个slotsmax_replication_slots=20#maxnumberofreplicationslots#更改wal发送最大进程数（默认值为10），这个
摘要：本文整理自快手数据架构工程师张芒，阿里云工程师刘大龙，在FlinkForwardAsia2022生产实践专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：Flink流批一体引擎FlinkBatch生产实践核心优化解读未来规划点击查看原文视频&演讲PPT一、Flink流批一体引擎1.1Lambda架构首先，介绍一下我们选择Flink作为流批一体引擎的思考。如上图所示，是现在生产应用最广的Lambda架构，相信大家已经很熟悉了，大概率也都在使用。Lambda架构的优势非常明显：灵活。实时链路和离线链路完全独立，按实际需求开发，互不影响；容易落地。实时和离线链路都有成熟的解决方案；当然缺点也很明显，实时计
1.环境准备首先我们要基于FlinkCDCMySQL同步MySQL的环境基础上（flink-1.17.1、Java8、MySQL8）搭建Elasticsearch7-17-10和Kibana7.17.10。笔者已经搭建好环境，这里不做具体演示了，如果需要Es的搭建教程情况笔者其他博客注意：建议生产环境统一使用稳定版本Flink1.16.*。笔者这里只是作为教程编写采用当下最新版本，生产环境不推荐使用2.编译flink-sql-connector-mysql-cdc最新版本flink-1.17.1mysql同步Es具体jar依赖版本如下所示：注意：下载链接仅适用于稳定版本，SNAPSHOT依赖需
