使用自定义 Format 1.背景 由于 kafka 中的 json 属于嵌套，又不想二次序列化再把它展开，故自定义 format。...，也就是无论 kafka 中的消息是什么都返回 null，相当于 kafka 中没有消息 自定义 Factory import org.apache.flink.api.common.serialization.DeserializationSchema...; import org.apache.flink.formats.json.JsonOptions; import org.apache.flink.formats.json.TimestampFormat...Supported values are [SQL, ISO-8601]....ignoreParseErrors; this.timestampFormat = timestampFormat; } @Override // 这里其实是真正的反序列化逻辑，比如说将 json 拍平 (多层嵌套转化为一层嵌套
上述讲到，成功将一个文件里的内容使用SQL进行了一解析（快速入门Flink SQL —— 介绍及入门）本篇文章主要会跟大家分享如何连接kafka，MySQL，作为输入流和数出的操作,以及Table与DataStream...一、将kafka作为输入流 ? kafka 的连接器 flink-kafka-connector 中，1.10 版本的已经提供了 Table API 的支持。...在 Flink 中，用常规字符串来定义 SQL 查询语句。SQL 查询的结果，是一个新的 Table。...组合类型，比如元组（内置 Scala 和 Java 元组）、POJO、Scala case 类和 Flink 的 Row 类型等，允许具有多个字段的嵌套数据结构，这些字段可以在 Table 的表达式中访问...创建临时视图的第一种方式，就是直接从 DataStream 转换而来。同样，可以直接对应字段转换；也可以在转换的时候，指定相应的字段。
---- 二、FlinkSQL出现的背景 Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。...Flink的SQL支持，基于实现了SQL标准的Apache Calcite（Apache开源SQL解析工具）。...当然，如果想使用用户自定义函数，或是跟 kafka 做连接，需要有一个SQL client，这个包含在 flink-table-common 里。...视图可以从现有的表中创建，通常是 table API 或者SQL查询的一个结果。...组合类型，比如元组（内置Scala和Java元组）、POJO、Scala case类和Flink的Row类型等，允许具有多个字段的嵌套数据结构，这些字段可以在Table的表达式中访问。
2.Pulsar作为Flink Catalog，有哪些好处？ 3.Flink是否直接使用Pulsar原始模式？ 4.Flink如何从Pulsar读写数据？...使用Flink sql 查询Pulsar流 Flink以前的版本并未真正实现查询Pulsar流，在Flink1.9版本中，由于阿里巴巴Blink对Flink存储库的贡献，使与Pulsar的集成更加强大。...在消费者方面，当收到消息并反序列化元数据时，Pulsar将检查与此消息关联的schema 版本，并从broker中获取相应的schema信息。...结果，当Pulsar与Flink应用程序集成时，它使用预先存在的schema信息，并将带有schema信息的单个消息映射到Flink的类型系统中的另一行。...最后，与每个消息关联的所有元数据信息（例如消息键，主题，发布时间或事件时间）将转换为Flink行中的元数据字段。
本文是《Flink的sink实战》系列的第三篇，主要内容是体验Flink官方的cassandra connector，整个实战如下图所示，我们先从kafka获取字符串，再执行wordcount操作，然后将结果同时打印和写入...两种写入cassandra的方式 flink官方的connector支持两种方式写入cassandra： Tuple类型写入：将Tuple对象的字段对齐到指定的SQL的参数中； POJO类型写入：通过DataStax...，将POJO对象对应到注解配置的表和字段中； 接下来分别使用这两种方式； 开发(Tuple写入) 《Flink的sink实战之二：kafka》中创建了flinksinkdemo工程，在此继续使用； 在pom.xml...，这就是Job类，里面从kafka获取字符串消息，然后转成Tuple2类型的数据集写入cassandra，写入的关键点是Tuple内容和指定SQL中的参数的匹配： package com.bolingcavalry.addsink...-2.4 source, cassandra-3.11.6 sink, tuple2"); } } 上述代码中，从kafka取得数据，做了word count处理后写入到cassandra，注意
之后我得到一些数据流分析要使用 Apache Flink SQL 执行，最后使用 Apache Impala 查询 Apache Kudu 中的存储的数据。...现在我们正在将数据流式传输到 Kafka 主题，我们可以在 Flink SQL 连续 SQL 应用程序、NiFi 应用程序、Spark 3 应用程序等中使用它。...我们从使用由 NiFi 自动准备好的 Kafka 标头中引用的股票 Schema 的股票表中读取。...当我们向 Kafka 发送消息时，Nifi 通过NiFi 中的schema.name属性传递我们的 Schema 名称。...首先，我们需要在 Apache Hue 中从 CDP 或从脚本编写的命令行创建我们的 Kudu 表。
为了进一步加深对 Apache Pulsar 的理解，衡量 Pulsar 能否真正满足我们生产环境大规模消息 Pub-Sub 的需求，我们从 2019 年 12 月开始进行了一系列压测工作。...第一种情况是从 checkpoint 恢复：可以直接从 checkpoint 里获得上一次消费的 message id，通过这个 message id 获取数据，这个数据流就能继续消费。...如果没有从 checkpoint 恢复，Flink 任务重启后，会根据 SubscriptionName 从 Pulsar 中获取上一次 Commit 对应的 Offset 位置开始消费。...底层 reader 读到消息后，会根据 DDL 解出消息，将数据存储在 test_flink_sql 表中。...，并逐步将生产环境中消费 Kafka 集群的业务（比如 Flink、Flink SQL、ClickHouse 等）迁移到 Pulsar 上。
，并通过 StreamPark 部署，功能如下 1、消费Kafka ，将Kafka 中的半结构化数据（MongoDB) ，进行解析，并将字段 – 类型保存至 State 2、有新增的字段自动加入State...中，并将该条消息补齐字段和类型，发送至下游算子 3、自动生成 逻辑 Kafka Table （见上图详解） 4、自动生成 Paimon Table 及 入湖 Flink SQL （依赖 Kafka Table...元数据信息，见上图详解） 5、入湖 Flink SQL 会将 Kafka Table 中的所有字段列出形成别名，自动使用UDF处理 dt 分区字段等等 。...Flink 增量写入） 由于我们业务库以MongoDB 为主，有非常多的 JSON 嵌套字段，所以我们有较多的单表 Flatmap 需求，并且我们有非常多大量的不适合时间分区的大维度表，列多，更新频繁，...并且对于一些时效性要求不高的（比如分钟级延迟）场景，使用Kafka + 结构化表的成本实在太高，不是一个持久的方案 Paimon 支持流读，对于上述Flatmap后的dwd 表，下游直接使用流读即可获取
Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力...Flink CDC依托强大的Flink SQL流式计算能力，可以非常方便对数据进行加工。Apache Flink的一个组件具有非常灵活的水平扩展能力。...，动态表也可以转换成流 在Flink SQL中数据从 一个算子流向另一个算子时都是以Changelog Stream的形式，任意时刻的Changelog Stream可以翻译为一个表，也可以翻译成一个流...方案二、Debezium + Kafka + Flink Sql+存储系统 Flink Sql具备结息Kafka 中debezium-json和canal-json格式的binlog能力，具体的框架如下...Flink CDC的下游，支持写入Kafka、Pulsar消息队列，也支持写入hudi、Iceberg等数据湖，还支持写入各种数据仓库 同时，通过Flink SQl原生的支持的Changelog机制，可以让
例如，我们可以使用元数据列从 Kafka 数据中读取 Kafka 数据自带的时间戳（这个时间戳不是数据中的某个时间戳字段，而是数据写入 Kafka 时，Kafka 引擎给这条数据打上的时间戳标记），然后我们可以在...比如如果字段不是 TIMESTAMP(3) 类型或者时间戳是嵌套在 JSON 字符串中的，则可以使用计算列进行预处理。 注意！！!和虚拟 metadata 列是类似的，计算列也是只能读不能写的。...映射到 Flink SQL 中，在 Flink SQL 中要连接到 Kafka，需要使用 kafka connector Flink SQL 已经提供了一系列的内置 Connector，具体可见 https...去消费 ⭐ 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'：声明 Flink SQL 任务消费这个 Kafka topic 会从最早位点开始消费 ⭐ 'format' =...'csv'：声明 Flink SQL 任务读入或者写出时对于 Kafka 消息的序列化方式是 csv 格式 从这里也可以看出来 With 中具体要配置哪些配置项都是和每种 Connector 决定的。
Flink 版本：1.13 Kafka Connector 提供了从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。 1....获取元数据 如下 Connector 元数据可以在表定义中通过元数据列来获取： Key 数据类型 说明 R/W topic STRING NOT NULL Kafka 记录的 Topic 名称 R partition...默认值为 ‘ALL’ 表示所有字段都包含在消息 Value 中。EXCEPT_KEY 表示消息消息 Key 不包含在消息 Value 中。...6.3 Sink 分区 配置项 sink.partitioner 指定了从 Flink 分区到 Kafka 分区的映射关系。默认情况下，Flink 使用 Kafka 默认分区器来对消息进行分区。...原文：Apache Kafka SQL Connector
前言 目前 Flink 1.9 SQL 支持用户直接使用 SQL 语句创建 Kafka 数据源，这极大的方便了用户开发 Flink 实时任务，你可以像 Hive 一样，使用 Create Table...本文主要讲解 Flink 1.9 SQL 创建 Kafka 的 SQL 语法使用，当然，使用这个功能的前提，是你选择使用 Blink Planner。...Kafka 数据源里面的消息格式为 Json ，这样在 Flink SQL 创建 Kafka 数据源的时候，指定消息格式为 Json，表中的定义的确保字段的名称和 Json 中的字段保持一致，下面是...当然，你也可以使用 Json 中部分字段进行使用，比如你只需要 Json 中的 id、name，你也可以这样定义： create table kafka_topic_src ( id varchar,...format.type ， kafka 消息内容格式 Flink SQL Kafka Source DDL 注意点 Flink SQL 设置 kafka 消费者 group id 'connector.properties
Kafka不但是分布式消息系统而且也支持流式计算，所以在介绍Kafka在Apache Flink中的应用之前，先以一个Kafka的简单示例直观了解什么是Kafka。...mvn 依赖 要使用Kakfa Connector需要在我们的pom中增加对Kafka Connector的依赖，如下： org.apache.flink...KeyValue objectNode包含“key”和“value”字段，其中包含所有字段以及可选的"metadata"字段，该字段公开此消息的偏移量/分区/主题。...Flink中使用Kafka。...中的窗口 Flink的时间戳和水印 Flink广播变量 Flink-Kafka-connetor Flink-Table&SQL Flink实战项目-热销排行 Flink-Redis-Sink Flink
Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力...Flink CDC依托强大的Flink SQL流式计算能力，可以非常方便对数据进行加工。Apache Flink的一个组件具有非常灵活的水平扩展能力。...Flink CDC上下游非常丰富，支持对接MySQL、Post供热SQL等数据源，还支持写入到HBase、Kafka、Hudi等各种存储系统中，也支持灵活的自定义connectorFlink CDC 项目...Flink SQL中数据从 一个算子流向另一个算子时都是以Changelog Stream的形式，任意时刻的Changelog Stream可以翻译为一个表，也可以翻译成一个流MySql中的表和binlog...Flink提供了changelog-json format，可以使changelog数据写入到离线数据仓库(Hive)；对于消息队列Kafka，Flink支持通过changelog的upset-kafka
前言 CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。...flink消费cdc数据 在以前的数据同步中，比如我们想实时获取数据库的数据，一般采用的架构就是采用第三方工具，比如canal、debezium等，实时采集数据库的变更日志，然后将数据发送到kafka等消息队列...使用这种架构是好处有： 减少canal和kafka的维护成本，链路更短，延迟更低 flink提供了exactly once语义 可以从指定position读取 去掉了kafka，减少了消息的存储成本 mysql-cdc...context)方法，在这个方法里，使用从ddl中的属性里获取的host、dbname等信息构造了一个MySQLTableSource类。...也就是说flink底层是采用了Debezium工具从mysql、postgres等数据库中获取的变更数据。
使用readCsvFile方法从CSV文件中读取数据，并使用includeFields和types方法指定要包含的字段和字段类型。...下面是一个简单的例子，它使用Java编写了一个Flink程序，该程序使用Table API从Kafka主题中读取数据，然后执行持续查询并将结果写入到另一个Kafka主题中。...Kafka消息队列等外部系统。...我们使用 Apache Kafka 作为数据源，并创建了一个消费者从名为 "input-topic" 的 Kafka 主题中读取数据。...接下来，我们使用 Flink SQL 执行 SQL 查询和转换。在这个例子中，我们查询 "source_table" 表，对 "message" 字段进行分组并计算每个消息出现的次数。
本篇文章从实用性入手，从Kafka消息系统获取消息，经过Flink解析计算，并将计算结果储存到HBase场景为例子。...首先从Kafka、Flink、HBase环境的手把手安装；再到Kafka生产者Producer程序实现及参数讲解，为Flink引擎计算准备消息数据源；再到Flink Table API和SQL及DataStream...SQL 是基于 Apache Calcite 的实现的，Calcite 实现了 SQL 标准解析。...一条 stream/batch sql 从提交到 calcite 解析、验证、优化到物理执行计划再到Flink 引擎执行，一般分为以下几个阶段: 1）Sql Parser: 将 sql 语句解析成一个逻辑树...= null) { conn.close(); } } } 总结 本篇文章从Kafka消息系统获取消息，Flink解析计算，并将计算结果储存到
下图给出了 InLong TubeMQ 和 Kafka、Pulsar 的全方位对比： 当然，在整个 Apache InLong 的架构中，由于对消息队列的支持完成了插件化，InLong TubeMQ...用户可根据开发和使用经验，选择其它消息队列服务，比如 Apache Pulsar 和 Apache Kafka。...首先，基于 Apache Flink SQL 主要有以下方面的考量： Flink SQL 拥有强大的表达能力带来的高可扩展性、灵活性，基本上 Flink SQL 能支持社区大多数需求场景。...对用户来说，Flink SQL 也更加通俗易懂，特别是对使用过 SQL 用户来说，使用方式简单、熟悉，这有助于用户快速落地。...InLong Audit 的整体架构图，可以参考下方: 在整个 InLong Audit 审计流中，审计 SDK 嵌套在需要审计的子系统中，在数据流级别进行数据埋点，并将审计结果发送到审计接入层。
具体来讲包括以下三个方面： 流式数据存储：流式数据存储指的是消息队列，小米开发了一套自己的消息队列，其类似于 Apache kafka，但它有自己的特点，小米流式平台提供消息队列的存储功能； 流式数据接入和转储...离线计算使用的是 HDFS 和 Hive，实时计算使用的是 Kafka 和 Storm。虽然这种离线加实时的方式可以基本满足小米当时的业务需求，但也存在一系列的问题。...； Talos Sink 模块不支持定制化需求，例如从 Talos 将数据传输到 Kudu 中，Talos 中有十个字段，但 Kudu 中只需要 5 个字段，该功能目前无法很好地支持； Spark Streaming...使用 Flink 对平台进行改造的设计理念如下： 全链路 Schema 支持，这里的全链路不仅包含 Talos 到 Flink 的阶段，而是从最开始的数据收集阶段一直到后端的计算处理。...前面提到的场景中，基于 Spark Streaming 将 Message 从 Talos 读取出来，并原封不动地转到 HDFS 中做离线数仓的分析，此时可以直接用 SQL 表达很方便地实现。
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