🚀作者：“大数据小禅”🚀文章简介：Flink对接KafkaConnetor第一步使用docker部署kafka🚀欢迎小伙伴们点赞👍、收藏⭐、留言💬目录导航什么是DockerDocker常用命令Docker安装过程Docker部署kafka什么是DockerDocker是一个开源的容器化平台，用于将应用程序和其依赖的环境打包成一个独立的容器，以实现应用程序的快速部署、可移植性和可伸缩性。0传统的应用部署方式通常需要在目标环境中手动设置各种依赖项和配置，可能面临不同操作系统或软件版本之间的兼容性问题。而Docker可以通过容器的方式隔离应用程序和其依赖的环境，使得应用程序能够在任意系统上以相同的方
第一章是关于FlinkSQL课程的引言和背景。这一章旨在概述有关大数据处理、流处理以及FlinkSQL的基础知识，以便接下来能够更好地结合上下文进行学习。1.1大数据处理的背景1.1.1大数据概述大数据是指规模巨大、高度复杂且难以用传统数据库管理工具进行捕获、存储、管理和处理的数据。它具有“3V”的特点，即体积大、速度快、种类多。这些数据源自各种渠道，包括社交媒体、传感器、日志文件等，形成海量且不断增长的数据池。传统的数据处理方法已不再适用，因为大数据的快速生成速度和多样的数据格式使得使用传统数据库技术变得困难。1.1.2大数据处理大数据处理涉及对这些庞大的数据集进行分析、提取价值信息的过程。
之前使用Flink1.13+FlinkCDC2.0同步MySQL数据，想测试一下最新的几个版本。但是各种依赖冲突的报错，经过一段时间的调试，终于解决，现在总结一下。1、flink1.15前后jar包名称不一样flink-streaming-java、flink-clients、flink-table-api-java-bridge这几个在flink1.15之前，后缀区分Scala版本，如flink-streaming-java_2.12，flink1.15及之后全部去掉Scala后缀，如flink-streaming-java。详见：MavenRepository:org.apache.fli
Flink系列文章1、Flink部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接13、Flink的tableapi与sql的基本概念、通用api介绍及入门示例14、Flink的tableapi与sql之数据类型:内置数据类型以及它们的属性15、Flink的tableapi与sql之流式概念-详解的介绍了动态表、时间属性配置（如何处理更新结果）、时态表、流上的join、流上的确定性以及查询配置16、Flink的tableapi与sql之连接外部系统:读写外部系统的连接器和格式以及FileSystem示例（1）16、Flink的ta
文章目录OracleCDC配置（Non-CDBdatabase）第一步:开启归档日志第二步:创建Tablespace表空间第三步:创建用户并授予相应权限OracleCDCDataStreamAPI实现1.定义OracleSource2.数据处理3.Sink到MySQL参考OracleCDC配置（Non-CDBdatabase）第一步:开启归档日志使用sysdba角色登录到Oracle数据库确保Oracle归档日志(ArchiveLog)已启用selectlog_modefromv$database;--查询结果应为ARCHIVELOG。若未启用归档日志,需运行以下命令启用归档日志设置归档日志存
星光下的赶路人star的个人主页 你生而真实，而非完美文章目录1、FlinkSQL1.1SQL-Client准备1.1.1基于yarn-session模式1.1.2常用配置1.2流处理中的表1.2.1动态表和持续查询1.2.2将流转换为动态表1.2.3用SQL持续查询1.2.4将动态表转换为流1.3时间属性1.3.1事件时间1.3.2处理时间1.4DDL（DataDefinitionLanguage）数据定义1.4.1数据库1.4.2表1、FlinkSQLTableAPI和SQL是最上层的API，在Flink
ApacheFlink是一个分布式流处理和批处理框架，它广泛应用于大规模数据处理和分析场景。在Flink的应用程序中，日志文件是非常重要的组成部分，可以帮助开发人员进行故障排查、性能优化和监控等操作。本文将详细介绍如何配置Flink的日志文件。Flink日志文件的配置主要包括日志级别和日志输出路径两个方面。下面我们将依次介绍这两个配置项的具体内容。日志级别配置Flink支持多种日志级别，包括TRACE、DEBUG、INFO、WARN和ERROR。通过配置日志级别，我们可以控制Flink应用程序在运行过程中打印哪些级别的日志信息。下面是一个示例的日志级别配置：log4j.logger.org.a
TO_DATE(DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(1629244800000/1000),'yyyy-MM-dd'))--2021-08-18FlinkSQL>selectTO_DATE(DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(1629244800000/1000),'yyyy-MM-dd'));+----+------------+|op|EXPR$0|+----+------------+|+I|2021-08-18|+----+------------+Receivedatotalof1rowFlinkSQL>selectTO_DATE(DATE_FORMA
0大纲[ApacheFlink]2017年12月发布的1.4.0版本开始，为流计算引入里程碑特性：TwoPhaseCommitSinkFunction。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持：数据源（source）和输出端（sink）包括ApacheKafka0.11及更高版本。它提供抽象层，用户只需实现少数方法就能实现端到端Exactly-Once语义。新功能及Flink实现逻辑：描述Flinkcheckpoint机制如何保证Flink程序结果的Exactly-Once的显示Flink如何通过两阶段提交协议与数据源和数
大家好，我是你们的群主王知无呀。Flink1.18已经于近期发布了。在这个新版本中新增了很多新的功能和特性。在这些特性中，有一些是生产环境非常重要的能力，大家在使用过程中可以重点参考和了解其中的原理。算子级别状态保留时间TTL设置首先，在流处理的提升上，从Flink1.18版本开始，TableAPI和SQL用户可以为有状态的算子单独设置状态保留时间(TTL)。这个功能是一个非常实用和重要的功能，在以前的版本中，状态保留时间只能在pipeline级别使用配置项通过table.exec.state.ttl进行控制。引入算子级别的状态保留后，用户现在可以根据其具体需求优化资源使用。现在可以为左侧和右
