Flink 提供了丰富的 Connector 组件允许用户自定义数据源来连接外部数据存储系统。...1.1 Source 简介 Flink 的 Source 主要负责外部数据源的接入，Flink 的 Source 能力主要是通过 read 相关的 API 和 addSource 方法这 2 种方式来实现数据源的读取...1.3 自定义 Nebula Graph Source 实现原理 Nebula Flink Connector 中实现的自定义 Nebula Graph Source 数据源提供了两种使用方式，分别是...2.2 自定义 Sink 在 Flink 中可以使用 DataStream.addSink 和 DataStream.writeUsingOutputFormat 的方式将 Flink 数据流写入外部自定义数据池...自定义 Nebula Graph Sink 的使用方式是通过 addSink 形式，将 NebulaSinkFunction 作为参数传给 addSink 方法来实现 Flink 数据流的写入。
apache flink sql job的组成 我们做任何计算都离不读取原始数据，计算逻辑和写入计算结果数据三部分，当然基于apache flink sql 编写的计算job也离不开这个三部分。...如上所示，一个完整的 Apache Flink SQL Job 由如下三部分： source operator -- source operator 是对外部数据源的抽象，目前apache flink内置很多常用的数据源实现...划分方式 – ROWS 和 RANGE 我们以的Bounded ROWS 和 Bounded RANGE 两种常用类型，想大家介绍 Over Window 的语义 Bounded ROWS Over...上面我们介绍了 Apache Flink SQL 核心算子的语法及语义，这部分将选取Bounded EventTime Tumble Window 为例为大家编写一个完整的包括 Source 和 Sink...3.4 Sink 定义 我们简单的将计算结果写入到 Apache Flink 内置支持的 CSVSink 中，定义 Sink 如下： ?
相比批处理来说，流处理中，我们的数据源表的数据是源源不断的。那么从输入、处理、输出的整个物化视图的维护流程也必须是实时的。...上面是 Flink SQL 连续查询处理机制上面的两类查询方式。我们可以发现连续查询的处理机制不一样，产出到结果表中的结果数据也是不一样的。...⭐ 摄入时间：指的是数据从数据源进入 Flink 的时间。摄入时间用的最少，可以说基本不使用。...⭐ 摄入时间案例：在 Flink 从外部数据源读取到数据时，给这条数据带上的当前数据源算子的本地时间戳。下游可以用这个时间戳进行窗口聚合，不过这种几乎不使用。...2.5.3.SQL 指定时间属性的两种方式 如果要满足 Flink SQL 时间窗口类的聚合操作，SQL 或 Table API 中的 数据源表 就需要提供时间属性（相当于我们把这个时间属性在 数据源表
数据流的最初的源可以从各种来源(例如，消息队列，套接字流，文件)创建，并通过sink返回结果，例如可以将数据写入文件或标准输出。Flink程序以各种上下文运行，独立或嵌入其他程序中。...为你的项目添加一个数据源。Flink有一些预先写好的数据源函数，但是你往往需要实现SourceFunction 来实现一些非并发的数据源。...六，DataSinks Data sinks 从DataStream中获取数据，并将它们写入文件，Socket，外部存储，或者打印出来。Flink也是提供了一下输出的格式。...5，writeToSocket 根据SerializationSchema将元素写入套接字 6，addSink 调用自定义sink函数。...Flink提供了由Java集合支持的特殊数据源，以简化测试。
对于客户而言，这在 Cloudera 堆栈中开辟了大量新机会，以将现有数据足迹与流媒体数据源相结合。 我们很高兴地宣布 CSA 1.4.0 – 具有统一的流媒体和批处理界面。...我们希望能够以简单的方式轻松整合现有企业数据源和高速/低延迟数据流。我们需要灵活地处理批处理 API 和流 API 以及无缝读取和写入它们的连接性。...从 CSA 1.4 开始，SSB 允许运行查询以连接和丰富来自有界和无界源的流。SSB 可以从 Kudu、Hive 和 JDBC 源加入以丰富流。随着时间的推移，我们将继续添加更多有界的源和接收器。...SSB 一直能够加入多个数据流，但现在它也可以通过批处理源进行丰富。 数据定义语言 (DDL) 新功能的核心是将 Flink DDL 并入 SSB。...SSB 中的新 DDL 接口提供了从CDP 堆栈中的任何位置定义流和批处理源并使用连续 SQL 连接它们的功能。 数据科学——分析需要上下文。
1 概述 Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。 最初从各种源（例如，消息队列，套接字流，文件）创建数据流。...结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入文件或标准输出（例如命令行终端）。 Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。...3.4 自定义数据源方式SourceFunction 使用用户定义的源函数为任意源功能创建DataStream。 默认情况下，源具有1的并行性。...writeToSocket 根据一个套接字将数据元写入套接字 SerializationSchema addSink 调用自定义接收器函数。...writeToSocket - 根据a将元素写入套接字 SerializationSchema addSink - 调用自定义接收器函数。
数据被写入日志中，当任务失败时，可以从日志中恢复丢失的数据批次。 异同点： 主要的区别在于消息处理的一致性级别。...在发生故障时，Flink可以从上一个成功的Checkpoint状态开始恢复作业的执行，确保不会发生数据丢失和重复计算。 事务性写入：Flink支持以事务的方式将数据写入外部系统。...这意味着在数据源中出现重复事件时，只有第一次出现的事件会被处理，避免了重复计算。 状态管理：Flink将状态存储在可靠的分布式存储系统中，如RocksDB或HDFS。...在发生故障时，Flink可以从存储系统中恢复状态，并从上一个成功的Checkpoint状态开始继续执行，确保状态的一致性和可靠性。 一次性批处理：Flink支持将流式计算转换为一次性批处理计算。...适用场景：当希望数据可以循环地分发到下游的所有算子实例时，可以使用该策略。 RescalePartitioner： 基于上下游算子的并行度，将记录以循环的方式输出到下游的每个算子实例。
SSB以交互方式运行，您可以在其中快速查看查询结果并迭代SQL语法。执行的SQL查询在Flink群集上作为作业运行，对无限的数据流进行操作，直到被取消。...执行该语句后，将连续返回符合条件的结果。 ? SSB的主要功能 Cloudera中的SQL Stream Builder（SSB）支持与Flink、Kafka作为虚拟表接收器和源的现成集成。...虚拟表 SSB使用您在SQL查询中指定的内容处理从源到接收器的数据。您也可以在网络浏览器中显示结果。创建源或接收器后，可以为其分配虚拟表名称。...用户定义功能 您可以使用“用户定义的函数”来创建自定义的复杂SQL查询，以丰富数据，在其上应用计算或业务逻辑。...如果没有虚拟表接收器添加到SQL查询，则需要websocket输出将数据采样到控制台。 提交物化视图查询时，Flink会将数据生成到物化视图数据库，物化视图引擎从该数据库中查询所需数据。
Apache Flink 实时计算引擎实现批流一体的数据读取和写入。...Flink 的 Checkpoint 机制，可以从失败的位点重试・速率控制：支持多种分片方式，用户可根据自身业务调整分片逻辑；支持调整读取和写入的并发度，控制每秒读取的数据量・脏数据管理：支持多种方式存储脏数据...Flink 流数据与动态表ChunJun 上的这些数据最终会在 Flink 进行处理，在 Flink 当中通过定义动态表的结构，可以将流数据在执行 SQL 前先转换为可以操作的表，然后通过连续查询来获取一个不断更新的执行结果...下图就是数据从数据流转成动态表，在流数据上定义一张标，通过执行连续查询来获取不断更新的结果。...ChunJun OceanBase Connector 的实现在 ChunJun 中主要是通过 Chunjun Core 模块来满足将数据读取到 Flink 及从 Flink 中写出去，其中 DynamicTableSourceFactory
,mongo,hbase等），并且在需要关联到外部数据源的时候没有提供SQL相关的实现方式，因此数据开发直接使用Flink编写SQL作为实时的数据分析时需要较大的额外工作量。...二、扩展了哪些flink相关sql 1、创建源表语句 2、创建输出表语句 3、创建自定义函数 4、维表关联 三、各个模块是如何翻译到flink的实现 1、如何将创建源表的sql语句转换为...我们以输出到mysql插件mysql-sink为例，分两部分： 将create table 解析出表名称，字段信息，mysql连接信息。...该算子使用异步的方式从外部数据源获取数据，大大减少了花费在网络请求上的时间。...通过上述步骤可以通过SQL完成常用的从kafka源表，join外部数据源，写入到指定的外部目的结构中。
用户可以设置批处理大小、写入文件的路径和命名规则、数据格式化方式、压缩算法等参数，以满足不同场景下的需求。 事务支持：为了保证数据写入的原子性和一致性，FileSink 支持事务机制。...03 滚动策略（RollingPolicy） 在Apache Flink中，FileSink是一种用于将数据写入文件的输出操作符。...这些 pending 状态的文件将首先被提交为一个以 . 开头的 临时文件。这些文件随后将会按照用户指定的策略和合并方式进行合并并生成合并后的 pending 状态的文件。...FileSink会在检查点时将当前写入的文件状态一并记录，以确保在任务重启时能够从检查点中正确恢复。 Exactly-Once语义： Flink支持Exactly-Once语义，这是一种强一致性保证。...你可以按照时间、事件类型等标准将日志数据划分到不同的目录或文件中。 实时报表生成： 当你的流处理应用程序生成实时报表或分析结果时，FileSink可以将这些结果以可查询的格式写入文件系统。
下面将介绍如何进行这些步骤：数据输入Flink 支持多种数据源作为输入，包括 Kafka、文件系统、Socket、自定义数据源等。...使用这些操作符可以实现数据的清洗、过滤、聚合、分组、窗口操作等功能，以满足实际的业务需求。数据输出数据输出是将处理后的数据写入到外部系统或存储介质中的过程。...Kafka 主题读取数据，然后使用 map 操作符将每行数据转换为大写，最后使用 writeAsText 将处理后的数据写入到文件中。...Flink 与 Kafka 集成紧密，可以直接从 Kafka 主题读取数据，也可以将处理后的数据写入 Kafka 主题。...Flink 可以与 Elasticsearch 集成，将处理后的数据写入到 Elasticsearch 中，实现实时数据分析和可视化。
异步或数据更改，因此 Flink CDC 可以充分使用和发挥 Debezium 的能力，并且可以无缝对接 Flink 使用其 SQL API 和 DataStream API 的能力，最终写入各种数据源...它支持多种提交方式，包括 Local、Standalone、Yarn、K8s 等方式，此外还提供了平台的管理能力，比如数据源、集群、监控报警的能力。...易扩展：源码采用 SPI 插件化及各种设计模式支持用户快速扩展新功能，如连接器、数据源、报警方式、 Flink Catalog、CDC 整库同步、自定义 FlinkSQL 语法等。...对于实时性要求较高且比较独立重要的需求，比如：不是在 Doris 中进行一个数仓的分层处理的，如 DWD、DWS 等，可以从源头 CDC 进行流处理后将结果写入 Doris 中，再通过 Doris 供上游...在多版本的 Flink-Client Server 实现后，将 Flink-Client 环境进行隔离，以支持 UDF 的自动加载及隔离管理。
env.execute(); 二、源算子（Source） 一般将数据的输入来源称为数据源(data source)，而读取数据的算子就是源算子（source operator）。...(source) 创建一个自定义的数据源，实现 SourceFunction 接口。...Flink 暴露了所有 UDF 函数的接口，具体实现方式为接口或者抽象类，最简单直接的方式，就是自定义一个函数类，实现对应的接口。...作为数据处理框架，最终还是要把计算处理的结果写入外部存储，为外部应用提供支持，本节将主要讲解 Flink 中的 Sink 操作。...Flink 从 Kakfa 的一个 topic 读取消费数据，然后进行处理转换，最终将结果数据写入 Kafka 的另一个 topic——数据从 Kafka 流入、经Flink处理后又流回到 Kafka
分为以下几个步骤：开始事务（beginTransaction）创建一个临时文件夹，来写把数据写入到这个文件夹里面 预提交（preCommit）将内存中缓存的数据写入文件并关闭( 丢弃（abort）丢弃临时文件...这代表着最终的数据会有一些延迟 9.如果下级存储不支持事务，Flink 怎么保证 exactly-once 端到端的 exactly-once 对 sink 要求比较高，具体实现主要有幂等写入和事务性写入两种方式...幂等写入的场景依赖于业务逻辑，更常见的是用事务性写入。而事务性写入又有预写日志（WAL）和两阶段提交（2PC）两种方式。...如果外部系统不支持事务，那么可以用预写日志的方式，把结果数据先当成状态保存，然后在收到 checkpoint 完成的通知时，一次性写入 sink 系统。...在源操作处，每个事件将源的当前时间作为时间戳，并且基于时间的操作（如时间窗口）会利用这个时间戳 「区别」 Ingestion Time 在概念上位于 Event Time 和 Processing Time
分为以下几个步骤：开始事务（beginTransaction）创建一个临时文件夹，来写把数据写入到这个文件夹里面 预提交（preCommit）将内存中缓存的数据写入文件并关闭 正式提交（commit）将之前写完的临时文件放入目标目录下...9.如果下级存储不支持事务，Flink 怎么保证 exactly-once 端到端的 exactly-once 对 sink 要求比较高，具体实现主要有幂等写入和事务性写入两种方式。...幂等写入的场景依赖于业务逻辑，更常见的是用事务性写入。而事务性写入又有预写日志（WAL）和两阶段提交（2PC）两种方式。...如果外部系统不支持事务，那么可以用预写日志的方式，把结果数据先当成状态保存，然后在收到 checkpoint 完成的通知时，一次性写入 sink 系统。...在源操作处，每个事件将源的当前时间作为时间戳，并且基于时间的操作（如时间窗口）会利用这个时间戳Ingestion Time 在概念上位于 Event Time 和 Processing Time 之间。
Apache Flink 实时计算引擎实现批流一体的数据读取和写入。...的Checkpoint机制，可以从失败的位点重试 • 速率控制：支持多种分片方式，用户可根据自身业务调整分片逻辑；支持调整读取和写入的并发度，控制每秒读取的数据量 • 脏数据管理：支持多种方式存储脏数据...Flink 流数据与动态表 ChunJun上的这些数据最终会在Flink进行处理，在Flink当中通过定义动态表的结构，可以将流数据在执行SQL前先转换为可以操作的表，然后通过连续查询来获取一个不断更新的执行结果...下图就是数据从数据流转成动态表，在流数据上定义一张标，通过执行连续查询来获取不断更新的结果。...ChunJun OceanBase Connector 的实现 在ChunJun中主要是通过Chunjun Core模块来满足将数据读取到Flink及从Flink中写出去，其中DynamicTableSourceFactory
env.execute(); 二、源算子（Source） 一般将数据的输入来源称为数据源(data source)，而读取数据的算子就是源算子（source operator）。...Flink 暴露了所有 UDF 函数的接口，具体实现方式为接口或者抽象类，最简单直接的方式，就是自定义一个函数类，实现对应的接口。...Partitioner：自定义key选择器。 KeySelector：从数据源中提取key的规则。...作为数据处理框架，最终还是要把计算处理的结果写入外部存储，为外部应用提供支持，本节将主要讲解 Flink 中的 Sink 操作。...Flink 从 Kakfa 的一个 topic 读取消费数据，然后进行处理转换，最终将结果数据写入 Kafka 的另一个 topic——数据从 Kafka 流入、经Flink处理后又流回到 Kafka
&SQL ◆ Window和Time操作 ◆ Flink Connectors ◆ Flink部署及作业提交 ◆ Flink监控及调优 使用Flink自定义数据源读取配置数据 使用Flink完成实时数据清洗...传统的分析方式通常是利用批查询，或将事件记录下来并基于此有限数据集构建应用来完成。为了得到最新数据的分析结果，必须先将它们加入分析数据集并重新执行查询或运行应用，随后将结果写入存储系统或生成报告。...这些结果数据可能会写入外部数据库系统或以内部状态的形式维护。仪表展示应用可以相应地从外部数据库读取数据或直接查询应用的内部状态。 如下图所示，Apache Flink 同时支持流式及批量分析应用。...而流式分析应用整体运行在 Flink 之类的高端流处理系统之上，涵盖了从数据接入到连续结果计算的所有步骤，因此可以依赖底层引擎提供的故障恢复机制。 Flink 如何支持数据分析类应用？...同时它还提供了文件系统的连续型数据源及数据汇，可用来监控目录变化和以时间分区的方式写入文件。
传统的分析方式通常是利用批查询，或将事件记录下来并基于此有限数据集构建应用来完成。为了得到最新数据的分析结果，必须先将它们加入分析数据集并重新执行查询或运行应用，随后将结果写入存储系统或生成报告。...这些结果数据可能会写入外部数据库系统或以内部状态的形式维护。仪表展示应用可以相应地从外部数据库读取数据或直接查询应用的内部状态 c.支持流式及批量分析应用 ，如图 （2）优势 a....而流式分析应用整体运行在 Flink 之类的高端流处理系统之上，涵盖了从数据接入到连续结果计算的所有步骤，因此可以依赖底层引擎提供的故障恢复机制。...同时它还提供了文件系统的连续型数据源及数据汇，可用来监控目录变化和以时间分区的方式写入文件。...由于许多流应用程序旨在以最短的停机时间连续运行，因此流处理器必须提供出色的故障恢复能力，以及在应用程序运行期间进行监控和维护的工具。
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