tbds flink支持的数据源和它们的用途如下表所示 用途类型支持的输入和输出支持的数据格式说明TableSource/Sink console可撤回输出- oracle维表输入，可撤回输出- hippo...流输入，只追加输出默认 tpg维表输入，可撤回输出- tsdb只追加输出-已经不维护，请勿使用redis维表输入，可撤回输出- hdfsSource流输入默认监听hdfs目录，读取hdfs目录新增的文件内容
1 内置数据源 （1）文件数据源 在 StreamExecutionEnvironment 中，可以使用 readTextFile 方法直接读取文本文件，也可以使用 readFile 方法通过指定文件...（3）集合数据源 可以直接将 Java 或 Scala 程序中的集合类 转换成 DataStream 数据集，本质上是将本地集合中的数据分发到远端并行执行的节点中。...2 外部数据源 前面的数据源类型都是非常基础的数据接入方式，例如从文件，Socket 端口中接入数据，其本质是实现了不同的 SourceFunction，Flink 将其封装成高级的 API，减少了用户的使用成本...Flink 中已经实现了大多数主流的数据源连接器，但是 Flink 的整体架构非常开放，用户可以自定义连接器，以满足不同数据源的接入需求。...类定义并发数据源接入器 （关于 kafka 的接入会单独开辟一张来讲解）
类作为数据源负责向Flink提供实时消息，今天咱们一起来分析其源码，了解Flink是怎么获取到来自Wiki的实时数据的，这对我们今后做自定义数据源也有很好的参考作用； 官方解释 以下是官网对消息来源的说明...(channel); } } } 上面的代码，我们挑几处重要的展开看一看； 和维基百科消息服务器建立连接后做的事情 为了弄明白Flink是如何与维基百科的数据源建立连接的，先把ircStream.connect...与维基百科的数据源服务器之间建立的是普通的Socket连接，至于IRC协议，都是在这个Socket连接的通道里的一些读写操作； 上面的prepare方法比较关键，展开看看： protected void...，如果取到了数据就调用ctx.collect方法，这样数据就生产到了Flink环境，其他operator就可以使用了； 以上就是拆解WikipediaEditsSource的过程，现在我们对Flink数据源有了更进一步的了解...，后续在开发自定义数据源的时候也有了参考实现；
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...所以你的 Json 数据格式要包含这三个字段，如果没有包含某个字段，Flink 默认会使用 null 进行填充。...kafka 消息不是 Json的话，Flink 任务会一直报错，目前 Kafka 的 upadte-mode 只支持 append 模式。
Flink教程 DataStream 创建数据源 转换算子 1. 前言 2. 创建Flink项目 2.1 在cmd窗口创建 2.2 WordCount例子 2.3 分析Flink程序代码结构 3....第2步：创建数据源 4.1 什么是流？...4.5.2 编写Kafka数据源 5....，Flink的Job程序也基本分5个步骤： 第1步：创建执行环境 第2步：创建数据源 第3步：处理数据流 第4步：输出结果到指定位置 第5步：触发执行Job 下面我们来逐步学习这5个步骤，其中第3步最为关键...第2步：创建数据源 创建数据源是指定义我们的Flink程序从哪里获取数据。 如果是实时计算，一般工作中我们都是从Kafka中获取数据。
总览 变更数据捕获 (CDC) 已成为一种流行的模式，用于从数据库捕获已提交的变更并将这些变更传播给下游消费者，例如保持多个数据存储同步并避免常见的陷阱，例如双重写入。...为了将 Table API/SQL 的范围扩展到 CDC 等用例，Flink 1.11 引入了具有变更日志模式的新表源和接收器接口（请参阅新的 TableSource 和 TableSink 接口）并支持...本文自定义CDC数据源格式 只有I和D格式，U已经被拆解为D和I I格式数据： { "columns": [ "col1", "col2", "col3", "col4...：为了减少传输带宽，如果是批量D或者I的时候，在一条数据中传输多个相同类型的数据。...，并通过out返回解析完的数据。
什么是Flink的并行度 Flink的并行度是指在Flink应用程序中并行执行任务的级别或程度。它决定了任务在Flink集群中的并发执行程度，即任务被划分成多少个并行的子任务。...在Flink中，可以通过设置并行度来控制任务的并行执行。并行度是根据数据或计算的特性来确定的，可以根据任务的特点和所需的处理能力进行调优。...Flink会根据配置的并行度自动对任务进行数据切分和任务调度，以实现高效的并行处理。 选择合适的并行度需要在平衡性、吞吐量和可伸缩性之间权衡。...在设计Flink应用程序时，可以根据任务之间的依赖关系、数据流量、数据分布以及可用的资源来选择合适的并行度。可以通过调整并行度来优化任务的性能，平衡任务的负载，提高整体的处理能力。...- Flink自定义的Source 数据源案例-并行度调整结合WebUI 开启webui 取消掉默认并行度为1，因为默认的并行度是8，也就是8个线程 默认的并行度就是系统的核数 StreamExecutionEnvironment
5、扫描数据库表期间无法执行检查点 在扫描表期间，由于没有可恢复的位置，因此我们无法执行checkpoints。为了不执行检查点，MySQL CDC源将保持检查点等待超时。...超时检查点将被识别为失败的检查点，默认情况下，这将触发Flink作业的故障转移。...因此，如果数据库表很大，则建议添加以下Flink配置，以避免由于超时检查点而导致故障转移： execution.checkpointing.interval: 10min execution.checkpointing.tolerable-failed-checkpoints...100 restart-strategy: fixed-delay restart-strategy.fixed-delay.attempts: 2147483647 6、设置MySQL会话超时 为大型数据库创建初始一致的快照时...请阅读连接器如何执行数据库快照。 2、Single Thread Reading 单线程阅读 MySQL CDC源无法并行读取，因为只有一个任务可以接收Binlog事件。
，使得在Flink和一系列数据源和接收器（包括Apache Kafka 0.11 版本以及更高版本）之间构建端到端的 Exactly-Once 语义的应用程序成为可能。...展现 Flink 如何通过两阶段提交协议与数据源（source）和数据接收器（sink）交互，以提供端到端的 Exactly-Once 语义保证。...Flink 对端到端 Exactly-Once 语义的支持不仅限于 Kafka，可以与任何提供协调机制的数据源/接收器一起使用。...在我们今天要讨论的 Flink 应用程序示例中，我们有： 从 Kafka 读取数据的数据源（在 Flink 为 KafkaConsumer） 窗口聚合 将数据写回 Kafka 的数据接收器（在 Flink...对于每个算子，它会触发算子状态后端生成状态的快照。 ? 数据源存储 Kafka 的偏移量，完成此操作后将检查点 Barrier 传递给下一个算子。
Kafka 数据源 Flink 对 Kafka 数据源提供了原生支持，我们需要选择正确的 Kafka 依赖版本，将其添加到 POM 文件中： org.apache.flink...暂存点和检查点类似，同样保存的是 Flink 各个算子的状态数据（Operator State）。不同的是，暂存点主要用于人为的脚本更替，而检查点则主要由 Flink 控制，用来实现故障恢复。...不同的数据源和输出提供了不同的语义保证，Flink 统称为 连接器。处理流程则能提供 Exactly-once 或 At-least-once 语义，需要看检查点是否开启。...实时处理与检查点 Flink 的检查点机制是基于 Chandy-Lamport 算法的：Flink 会定时在数据流中安插轻量的标记信息（Barrier），将消息流切割成一组组记录；当某个算子处理完一组记录后...可重放的数据源 当出错的脚本需要从上一个检查点恢复时，Flink 必须对数据进行重放，这就要求数据源支持这一功能。Kafka 是目前使用得较多的消息队列，且支持从特定位点进行消费。
作为重新启动的并行数据流的一部分处理的任何记录都保证不会影响先前的检查点状态。 为了使这种机制实现其完全保证，数据流源（例如消息队列或代理）需要能够将流倒回到定义的最近点。...Apache Kafka 具有这种能力，而 Flink 与 Kafka 的连接器利用了这一点。 有关 Flink 连接器提供的保证的更多信息，请参阅数据源和接收器的容错保证。...生成的快照现在包含： 对于每个并行流数据源，启动快照时流中的偏移量/位置 对于每个运算符，指向作为快照的一部分存储的状态的指针 image.png 从检查点恢复 这种机制下的恢复很简单：一旦发生故障，Flink...然后系统重新部署整个分布式数据流，并为每个算子提供作为检查点 k 的一部分快照的状态。 源设置为从位置 Sk 开始读取流。...请注意，这种方法实际上更接近 Chandy-Lamport 算法，但 Flink 仍然在源中插入屏障以避免检查点协调器过载。
04：数据源 目标：了解数据源的格式及实现模拟数据的生成 路径 step1：数据格式 step2：数据生成 实施 数据格式 消息时间 发件人昵称 发件人账号 发件人性别 发件人IP 发件人系统 发件人手机型号...\ /export/data/momo_data/ \ 500 结果：生成模拟数据文件MOMO_DATA.dat，并且每条数据中字段分隔符为\001 小结 了解数据源的格式及实现模拟数据的生成 05...：复杂计算 即时查询：Phoenix：高效查询 实时 数据采集：Flume 实时存储：Kafka 实时计算：Flink 实时应用：MySQL + FineBI 或者 Redis + JavaWeb...step1：先开发一个配置文件：properties【K=V】 step2：运行这个文件即可 组成 Agent：一个Agent就是一个Flume程序 Source：负责监听数据源，将数据源的动态数据变成每一条...a1.sources.s1.positionFile = /export/server/flume-1.9.0-bin/position/taildir_momo_hdfs.json #将所有需要监控的数据源变成一个组
Storm 使用一种巧妙的机制来实现这种容错方式，每个数据源记录只需要几个字节的存储空间就可以跟踪确认。...这为低延迟提供了一种自然的流量控制机制，因为中间过程的缓冲可以缓解背压，直到反压到数据源（基于Pull模式的数据源，例如Kafka消费者可以处理这个问题）。...Flink的检查点机制基于流经算子和渠道的 ‘barrier’（认为是Chandy Lamport算法中的一种’标记’）来实现。Flink的检查点的描述改编自Flink文档。...一旦所有数据接收器（Sink）都收到 ‘barrier’，当前检查点就完成了。故障恢复意味着只需恢复最新的检查点状态，并从最新记录的 ‘barrier’ 对应的偏移量重放数据源。...Flink还链接数据源和接收器任务形成任务链，从而仅在单个JVM内交换记录句柄。 我们还进行了如下实验，将核从40个扩展到120个。
为了实现这个机制的保证，数据流源（如消息队列或代理）需要能够将流重放到定义的最近时间点。Apache Kafka有这个能力，而Flink的Kafka连接器就是利用这个能力。...有关Flink连接器提供的保证的更多信息，请参阅数据源和接收器的容错保证。 因为Flink的检查点是通过分布式快照实现的，所以我们交替使用快照和检查点两个概念。 2....Checkpointing Flink的容错机制的核心部分是生成分布式数据流和算子状态的一致性快照。这些快照作为一个一致性检查点，在系统发生故障时可以回溯。...来自不同快照的多个Barriers可以同时在流中，这意味着不同快照可以同时发生。 ? Barriers在数据流源处被放入的并行数据流。...恢复 在这种机制下恢复很简单：一旦失败，Flink选择最近完成的检查点k。然后系统重新部署整个分布式数据流，并为每个算子提供作状态。数据源被设置为从位置Sk读取数据流。
没有一个数据库来集中存储全局状态数据，取而代之的是共享且永不停止的流数据，它是唯一正确的数据源，记录了业务数据的历史。...一个常见的做法是设置消息传输层和流处理层 (1)消息传输层从各种数据源（生产者）采集连续事件产生的数据，并传输给订阅了这些数据的应用程序和服务（消费者） (2)流处理层有3个用途： 持续地将数据在应用程序和系统间移动...---- 第 3 章 Flink 的用途 Flink解决了可能影响正确性的几个问题，包括如何在故障发生之后仍能进行有状态的计算 Flink所用的技术叫作检查点（checkpoint） 在每个检查点，系统都会记录中间计算状态...这使它成为理想工具，并能够极大地降低因大型计算设施运行而产生的维护成本 图48展示了爱立信团队构建的数据管道 推送给Kafka的原始数据是来自云基础设施中的所有实体机和虚拟机的遥测信息和日志事件。...每条记录在处理顺序上严格地遵守在检查点之前或之后的规定，例如["b",2]在检查点之前被处理，["a",2]则在检查点之后被处理 图5-4：当Flink数据源（在本例中与keyBy算子内联）遇到检查点屏障时
Flink 中的每个函数和操作符都可以是有状态的（请参阅使用状态了解详细信息）。有状态函数在处理单个元素/事件时存储数据。 为了能够状态容错，Flink 需要对状态进行 checkpoint。...前提条件 Flink 的检查点机制与流和状态的持久存储进行交互。一般来说，它要求： 一个可持久化（或保存很长时间）的数据源，可以重放特定时间段的记录。...持久消息队列是这种数据源的一个例子（例如 Apache Kafka，RabbitMQ，Amazon Kinesis，Google PubSub）或 文件系统（例如 HDFS， S3， GFS， NFS，...外部检查点将其元数据写入持久性存储，作业失败时也不会自动清理。这样，如果你的作业失败，你将会有一个检查点用来恢复。有关外部检查点的部署说明中有更多详细信息。...检查点存储的位置（例如，JobManager 的内存，文件系统，数据库）取决于状态终端的配置。 默认情况下，状态保存在 TaskManager 的内存中，检查点存储在 JobManager 的内存中。
我们还为我们使用状态保存器作为我们使用的检查点和点写入谷歌云存储（GCS）。 例如确保Flink应用程序的高性能和弹性是我们的维护任务之一。这也是我们最大的。保持大型有应用程序的弹性很困难。...3.根据工作负载率调整配置 例如，在Shopify中，典型的流媒体媒体可能会受到不同的影响，具体而言： 来自时间的消息输入源中可供所有历史零点使用，当前时间（即有回源的需求并开始于当前时间）。...大数据量的回填消息成为一个新的标准和这几个计算量的工作，对于大型应用程序来说，为什么可能意味着在几个小时内处理我们的问题。以当前的运行预期，我们的预期状态是新鲜度而不是新鲜程度。...通过使用本地 SSD，我们注意到 SSD I/O 速度的提高同时，如果实例停机，GCP 中的本地 SSD 可能会损坏，保存Flink检查点和点，可以轻松恢复状态 6.避免动态类加载 Flink 有多种方式类以供...动态用户代码在每个作业开始对时加载，因此存在，并可能会发生类似旧事件的调用。如果 Flink 应用程序需要从暂时性中恢复的时候，它会重新从最新的可用性检查点恢复并重新加载所有动态用户代码。
GitHub最近超火的一款开源框架，懒松鼠Flink-Boot脚手架，该脚手架简直是Spring开发工程师的福音，完美融合Spring生态体系，再也不需要手动在Java类中创建臃肿的Java对象，简直是开发大型流处理应用程序的必不可少的工具...GitHub最近超火的一款开源框架，懒松鼠Flink-Boot脚手架，该脚手架简直是Spring开发工程师的福音，完美融合Spring生态体系，再也不需要手动在Java类中创建臃肿的Java对象，简直是开发大型流处理应用程序的必不可少的工具...可以在本地开发环境和Flink集群运行环境中随意切换。 可以在增量检查点和全量检查点之间随意切换。 内置使用HDFS作为检查点的持久存储介质。...默认使用Kafka作为数据源 内置实现了任务的暂停机制-达到任务仍在运行但不再接收Kafka数据源中的数据，代替了停止任务后再重新部署任务这一繁琐流程。...采用自定义数据源，用户需要编写自定义DataSource类，该类需要继承XXX抽象类，实现如下方法。
更详细过程是这样的： 1）JobManager来向TaskManager内的数据源任务如Kafka Source触发检查点Checkpoint流程。...2）数据源算子Operator收到消息后，暂停发出记录（继续接收数据流先缓存），StateBackend状态后端触发生成本地状态快照Checkpoint检查点。...4）StateBackend状态后端会在状态存为检查点完成后通知JobManager发送确认消息。 5）将所有栏栅Barrier发出后,数据源将恢复正常工作。...这些Barrier流过作业图，标示每个检查点Checkpoint之前和之后的部分流。 数据源任务发出的检查点Barrier栏栅分隔符会传输到与之相连的任务。...Flink会在输入源的数据集上间隔性地生成Checkpoint barrier,通过栅栏(barrier)将隔时间段内的数据划分到相应的Checkpoint中。
简单说说保存点到底是什么 简而言之，一个 Flink 程序的保存点就是关于以下两点的全局一致的镜像： 所有数据源的位置； 所有并行算子的状态； “全局一致” 意味着所有并行算子的状态都在所有输入的相同的明确定义的位置处被记录下来了...新的程序将使用那个保存点位置保存下来的算子的状态进行初始化，并且会从记录的保存点里各个数据源的相应位置开始，重新处理全部数据。...可以重置的数据源（即Apache Kafka、Amazon Kinesis，或者文件系统等）：数据源必须能按照你想要重新处理的点开始，重放数据。...保存点事实上只是检查点的一个延伸，这就是 Flink 的容错机制。如果开启了检查点功能，Flink 就会周期性地为所有的算子状态生成一个一致的检查点。...Flink 是持续处理数据的，即使在生成检查点的时候也是这样。文档中的Barriers一节讲了实现这个功能的原理。
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