一、FlinkCDC概述FlinkCDC是基于数据库日志CDC（ChangeDataCapture）技术的实时数据集成框架，支持了全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等高级特性。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。FlinkCDC社区发展迅速，在开源的三年时间里，社区已经吸引了111位贡献者，培养了8位Maintainer，社区钉钉用户群超过9800人。在社区用户与开发者的共同努力下，FlinkCDC于2023年12月7日重磅推出了其全新的 3.0版本 ，3.0版本的发布对FlinkCDC而言具有里程碑式的
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站：https://www.captainai.net/dongkelun前言学习总结FlinkSQLCheckpoint的使用，主要目的是为了验证FlinkSQL流式任务挂掉后，重启时还可以继续从上次的运行状态恢复。验证方式FlinkSQL流式增量读取Hudi表然后sinkMySQL表，任务启动后处于running状态，先查看sink表有数据，然后将对应的yarnkill掉，再通过设置的checkpoint重启任务，任务重启后验证sink表的数据量。FlinkSQL流式增量读取Hudi表可以参考：F
目录总体流程介绍 1.从Kafka读取数据2.使用UDF进行数据解析3.将
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
1、启动FlinkSQL首先启动Flink的集群，选择独立集群模式或者是session的模式。此处选择是时session的模式：yarn-session.sh-d在启动FlinkSQL的client：sql-client.sh2、kafkaSQL连接器在使用kafka作为数据源的时候需要上传jar包到flnik的lib下：/usr/local/soft/flink-1.15.2/lib可以去官网找对应的版本下载上传。 1、创建表：再流上定义表再flink中创建表相当于创建一个视图（视图中不存数据，只有查询视图时才会去原表中读取数据）CREATETABLEstudents(sidSTRING,n
Flink_CDC搭建及简单使用1.CDC简介：CDC（ChangeDataCapture），在广义的概念上，只要能捕获数据变更的技术，都可以称为CDC。但通常我们说的CDC技术主要面向数据库（包括常见的mysql,Oracle,MongoDB等）的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。目前市面上的CDC技术非常多,常见的主要包括FlinkCDC,DataX,Canal,Sqoop,Kettle,OracleGoldengate,Debezium等。DataX，Sqoop和kettle的CDC实现技术主要是基于查询的方式实现的，通过离线调度查询作业，实现批处理请求。这种作业方式无法保
【Flink-cdc-Mysql-To-Kafka】使用Flinksql利用集成的connector实现Mysql数据写入Kafka1）环境准备2）准备相关jar包3）实现场景4）准备工作4.1.Mysql4.2.Kafka5）Flink-Sql6）验证1）环境准备Linux或者Windows端需要安装：Mysql，Kafka，Flink等。（略）2）准备相关jar包flink-connector-jdbc_2.11-1.12.0.jarmysql-connector-java-5.1.49.jar下载地址：JDBC-Sql-Connectorflink-format-changelog-js
第一章总体需求1.1.课题背景某股票交易机构已上线一个在线交易平台，平台注册用户量近千万，每日均接受来自全国各地的分支机构用户提交的交易请求。鉴于公司发展及平台管理要求，拟委托开发一个在线实时大数据系统，可实时观测股票交易大数据信息，展示部分重要业绩数据。1.2.数据源为提供更真实的测试环境，公司的技术部门委托相关人员已设计了一个股票交易数据模拟器，可模拟产生客户在平台中下单的信息，数据会自动存入指定文件夹中的文本文件。该模拟器允许调节进程的数量，模拟不同量级的并发量，以充分测试系统的性能。数据的具体字段说明详见下表：1.3.要求运用实时计算技术，采用不同的数据接入、实时计算方法构建一个股票实
报错FlinkSQL>select*fromt1;[ERROR]CouldnotexecuteSQLstatement.Reason:org.apache.flink.table.api.ValidationException:Couldnotfindanyfactoryforidentifier'kafka'thatimplements'org.apache.flink.table.factories.DynamicTableFactory'intheclasspath.Availablefactoryidentifiersare:blackholedatagenfilesystemprin
为Flink量身定制的序列化框架大家都知道现在大数据生态非常火，大多数技术组件都是运行在JVM上的，Flink也是运行在JVM上，基于JVM的数据分析引擎都需要将大量的数据存储在内存中，这就不得不面临JVM的一些问题，比如Java对象存储密度较低等。针对这些问题，最常用的方法就是实现一个显式的内存管理，也就是说用自定义的内存池来进行内存的分配回收，接着将序列化后的对象存储到内存块中。现在Java生态圈中已经有许多序列化框架，比如说Javaserialization,Kryo,ApacheAvro等等。但是Flink依然是选择了自己定制的序列化框架，那么到底有什么意义呢？若Flink选择自己定制
