一、前言 Apache Flink 1.14 即将来袭，与此同时 Dlink 也带来了最新的进展，试图使 FlinkSQL 更加丝滑。...二、简介 Dlink 为 Apache Flink 而生。它基于 Flink 源码进行二次开发，增强特性的同时兼具解耦，最终提供了一个 FlinkSQL Studio 的能力。...无缝兼容 Flink 的所有拓展组件，即可以将 Flink 集群下的依赖加入 Dlink 的 lib 下进行使用。...Flink SQL 数据回放 Dlink 通过执行历史的载体提供了历史任务的预览数据回放功能，无需再次执行即可还原当时数据状态。...Function 遵循 Flink Function 扩展原则，无需 main 方法，直接加入 lib 目录下进行扩展，重启生效。
这些类已经内置在 Flink 1.11 的发行版中，直接可以使用，无需附加任何程序包。...对于插入 +I 和删除 D，都只需要一条消息即可；而对于更新，则涉及删除旧数据和写入新数据，因此需要 -U 和 +U 两条消息来对应。...特别地，在 MySQL、PostgreSQL 等支持 Upsert（原子操作的 Update or Insert）语义的数据库中，通常前一个 -U 消息可以省略，只把后一个 +U 消息用作实际的更新操作即可...Flink SQL 语法。...异常数据造成作业持续重启 默认情况下，如果遇到异常的数据（例如消费的 Kafka topic 在无意间混入了其他数据），Flink 会立刻崩溃重启，然后从上个快照点（Checkpoint）重新消费。
Plink是一个基于Flink的流处理平台，旨在基于 [Apache Flink]封装构建上层平台。提供常见的作业管理功能。...如作业的创建，删除，编辑，更新，保存，启动，停止，重启，管理，多作业模板配置等。Flink SQL 编辑提交功能。.../mirror.bit.edu.cn/apache/flink/flink-1.9.3/flink-1.9.3-bin-scala_2.11.tgz 解压到合适的目录，假设该目录为 FLINK_HOME...环境变量配置 FLINK_HOME（必须，Plink 会用到该环境变量） Flink 配置: 无需更改 启动: 执行 bin 目录下的脚本 start-cluster.bat 测试: 访问 http:...//127.0.0.1:8081 正常即可。
低代码高效开发：特别适合数据分析师和SQL熟练的工程师，无需深入分布式系统细节即可快速实现实时ETL、聚合分析和事件驱动型应用。...例如，用户仅需一句标准SQL查询即可实现数据流的过滤、聚合或连接操作，Flink在底层自动将其转换为高性能的分布式流处理任务。...本质上，动态表是Flink对无限流的一种关系型表示，它允许用户使用熟悉的SQL语法来查询流数据，而无需关心底层的流处理细节。 为了更直观地理解动态表，我们可以将其与传统数据库表进行类比。...Flink通过其Table API和SQL接口将动态表和连续查询抽象为开发者友好的工具。用户可以使用类SQL的语法定义动态表，并对其执行连续查询，而无需编写复杂的流处理代码。...与静态表不同，动态表的内容是持续更新的，能够反映无限数据流中的事件变化。这种设计使得用户能够以声明式的方式处理流数据，而无需关注底层复杂的流处理机制。
一、简介 Dlink 为 Apache Flink 而生。...三、更新内容 FlinkSql Studio 代码底层架构进行大优化 支持以 SPI 的方式扩展任意 Connector，同 Flink 官网 提供了 dlink-connector-jdbc，额外支持...Oracle 和 ClickHouse 读写，该扩展包可直接上传 Flink 集群的 lib 进行远程使用，无需重新编译 提供了 dlink-client-1.12，支持 Flink 1.12.0+...集群上已经扩展好的 Connector 直接放入 Dlink 的 lib 目录下，重启 Dlink 后，即可在本地环境与集群环境同时体验新 Connector 的效果。...其中，ClickHouse 的更新与删除需要依赖 ClickHouse 的 MergeTree及其扩展引擎进行。该依赖可以直接上传到 Flink 集群进行使用。
Apache Flink 的 Table API 正是为弥合这一鸿沟而生。它通过统一的声明式接口，让开发者无需区分流与批，仅需关注数据逻辑本身，从而将复杂度降低50%以上。...动态表（Dynamic Table）抽象Table API 的核心是 动态表 概念——将流数据视为持续更新的表。当新数据到达时，表内容自动变更（如插入、更新或删除）。...这种抽象让流处理逻辑与传统SQL思维无缝衔接：流转表：通过 fromDataStream 方法将 DataStream 转为动态表，自动关联事件时间字段。...状态管理透明化：窗口聚合（如 SUM(value)）的状态存储由 Flink 自动管理，开发者无需处理 KeyedState 或 ListState。2....分层API设计带来的灵活性Table API 与 Flink 的底层 DataStream API 完全互通：上层：使用纯 Table API 或 SQL 定义端到端管道。
Flink在1.11版本开始引入了Flink CDC功能，并且同时支持Table & SQL两种形式。Flink SQL CDC是以SQL的形式编写实时任务，并对CDC数据进行实时解析同步。...通过以上分析，基于Flink SQL CDC的数据同步有如下优点： a)业务解耦：无需入侵业务，和业务完全解耦，也就是业务端无感知数据同步的存在。...方式下导入数据速度，该方式需要指定在更新时以那个字段查找，类似于update语句中的where条件，一般设置为表的主键即可，如下： SQL INSERT INTO IcebergTable /*...3.2 一致性 当程序BUG或者任务重启等导致数据传输中断，如何保证数据的一致性呢？...实时计算平台未来将会整合Apache Hudi和Apache Iceberg数据源，用户可以在界面配置Flink SQL任务，该任务既可以以upsert方式实时解析change log并导入到数据湖中，
Flink SQL通过创建Kafka映射表并指定 format格式为debezium-json，然后通过Flink进行解析后直接插入到其他外部数据存储系统，例如图中外部数据源以Apache Iceberg...通过以上分析，基于Flink SQL CDC的数据同步有如下优点： 业务解耦：无需入侵业务，和业务完全解耦，也就是业务端无感知数据同步的存在。 性能消耗：业务数据库性能消耗小，数据同步延迟低。...虽然当前Apache Iceberg 0.11版本不支持Flink SQL方式进行Row-Level Delete，但为了方便测试，通过对源码的修改支持Flink SQL方式。...Flink SQL CDC和Apache Iceberg的架构设计和整合如何巧妙，不能局限于纸上谈兵，下面就实际操作一下，体验其功能的强大和带来的便捷。...Q1: 程序BUG或者任务重启等导致数据传输中断，如何保证数据的一致性呢？
Flink CDC 1.0中，基于Flink的两个特性：Dynamic Table 和 Changelog Stream： Dynamic Table：Flink SQL 定义的动态表，动态表和流的概念是对等的...；流可以转换成动态表，动态表也可以转换成流。...schema 变更自动同步到下游，已有作业支持动态加表 极致扩展：空闲资源自动回收，一个 sink 实例支持写入多表 推动捐赠：推动 Flink CDC 成为 Apache Flink 的子项目，版权属于中立的...在更复杂的数据集成与用户业务场景中发挥作用：用户无需在数据源发生 schema 变更时手动介入，大大降低用户的运维成本；只需对同步任务进行简单配置即可将多表、多库同步至下游，并进行合并等逻辑，显著降低用户的开发难度与入门门槛...Flink CDC 3.0于2023年12月7日重磅推出，让用户只需对同步任务进行简单配置即可完成多表、多库同步至下游，且无需在数据源发生 schema 变更时手动介入，极其贴心易用。
安装和启动 CSP-CE 只需一个命令，只需几分钟即可完成。 命令完成后，您的环境中将运行以下服务： Apache Kafka ：发布/订阅消息代理，可用于跨不同应用程序流式传输消息。...Apache Flink ：支持创建实时流处理应用程序的引擎。 SQL Stream Builder ：运行在 Flink 之上的服务，使用户能够使用 SQL 创建自己的流处理作业。...在 SMM 中创建主题 列出和过滤主题 监控主题活动、生产者和消费者 Flink 和 SQL 流生成器 Apache Flink 是一个强大的现代分布式处理引擎，能够以极低的延迟和高吞吐量处理流数据...SQL Stream Builder 是建立在 Flink 之上的服务，它将 Flink 的强大功能扩展到了解 SQL 的用户。...随着社区版的推出，现在任何人都可以非常轻松地创建 CSP 沙箱来了解 Apache Kafka、Kafka Connect、Flink 和 SQL Stream Builder，并快速开始构建应用程序。
Apache Doris 支持标准 SQL 并且完全兼容 MySQL 协议，可以通过各类支持 MySQL 协议的客户端工具和 BI 软件访问存储在 Apache Doris 中的数据库。...Flink-Doris-Connector 是 Apache Doris 与 Apache Flink 在实时数据处理 ETL 的结合，依托 Flink 提供的实时计算能力，构建高效的数据处理和分析链路...因此，同步工具需要能够实时捕获 DDL 并动态地更新 Doris 表结构，以确保数据的准确性和一致性。开箱即用： 零代码，低门槛，理想的同步工具只需进行简单配置，即可实现数据的迁移和同步。...集成 Flink CDC 的功能后，用户仅需通过 Flink-Doris-Connector 提交任务，就可以在 Doris 自动创建所需的表，而无需配置上下游表之间的显式关联，实现数据快速同步。...在上游 TP 数据库发生表结构变更时，需要暂停数据同步任务、待 Doris 中的 Schema Change 完成后再重启任务。
在 Flink 1.10 中，Flink SQL 扩展支持了 INSERT OVERWRITE 和 PARTITION 的语法（FLIP-63 ），允许用户写入 Hive 中的静态和动态分区。...是如何实现 SQL 解析的呢？ 首先大家要知道 Flink 的SQL解析是基于Apache Calcite这个开源框架。 ?...Flink 将 SQL 校验、SQL 解析以及 SQL 优化交给了Apache Calcite。...对于DataStream API的CDC connector，用户无需部署Debezium和Kafka，即可在单个作业中使用多个数据库和表上的变更数据。...这个问题已经在FLINK-11947解决，升级版本即可。
Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库，以极速易用的特点被人们所熟知，仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景...强大的数据读取：Apache Doris 可以直接访问 MySQL、PostgreSQL、Oracle、S3、Hive、Iceberg、Elasticsearch 等系统中的数据，而无需数据复制。...Lib 以及 Dinky Plugins 下添加对应编译好的 Flink、Doris 的连接器，需要注意 Flink 、Scala、Doris对应版本，其次是如果要实现一个写入的更新，则需要开启一些配置...扩展完成后打包成 jar 文件，将其添加至 Dinky 的 plugins 和 Flink 的 lib 下，重启 Dinky 与 Flink 则生效。...最后要感谢 Apache Doris 、Apache Flink、Apache DolphinScheduler、Flink CDC、Apache SeaTunnel、Apache Hudi 等社区的大力支持
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有两个基础概念，Dynamic Table和Changelog StreamDynamic Table就是Flink SQL定义的动态表，动态表和流的概念是对等的，意思是流可以转换为动态表，动态表也可以转换成流在...op，op字段的取值也是四种，分别是c、u、d、r，各自对应create、update、delete、read，对于代表更新操作的u，其数据部分包含了前镜像(before)和后镜像(after)Flink...流系统端到端链路较 长，涉及到上游 Source 层、中间计算层和下游 Sink 层三部分，要实现端到端的一致性，需要实 现以下条件：上游可以 replay，否则中间计算层收到消息后未计算，却发生 failure 而重启
摘要：本文整理自 Apache Flink PMC 李劲松（之信）在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。...总结来说，动态表需要的能力有如下三个： Table Format：能存储全量数据，能够提供很强的更新能力以处理数据库 CDC 和流处理产生的大量更新数据， 且能够面向 Ad-Hoc 提供高效的批查询。...维表 Join 会将 Flink Table Store 的数据通过 projection push down 、filter push down 后拉到本地，进行本地 cache ，无需担心 OOM...同步写入 Flink Table Store 明细表时，以发货日期作为分区字段，创建年+月二级分区。时间跨度为 7 年，因此一共动态写入 84 个分区。...我们希望通过 Flink CDC、Flink SQL 流批一体计算加上 Flink Table Store 存储打造闭环，通过 Flink SQL 来管控运维、执行 Pipeline 的 一整套系统，需要运维管控元数据的工作
Flink CDC Connectors目前覆盖了主流数据库，包括MySQL、PostgreSQL、Oracle、MongoDB和SQL Server等。...这一过程无需在数据库中安装额外插件或代理，减少了部署复杂性。...通过Flink SQL可以简洁地实现这些操作。...代码优化与执行计划分析 Flink SQL在编译阶段会生成执行计划，通过EXPLAIN语句可以分析优化器是否选择了最佳方案。...重启尝试）来增强鲁棒性。
欢迎您关注《大数据成神之路》 1、Apache Flink 在滴滴的背景 2、Apache Flink 在滴滴的平台化 3、Apache Flink 在滴滴的生产实践 4、Stream SQL 5、展望规划...但是重启总是会带来一定的业务延迟，因此流计算平台提供了支持动态扩容的新特性。...Flink Application 在重启的时候，以前已经在使用的资源不会被释放，而是会被重新利用，平台会根据新的资源使用情况来进行动态的缩扩。...：数据展开，数据展开以后，会根据具体的规则进行实时匹配，同时因为规则会动态更新，所以匹配的过程中是需要考虑的。...对于规则的动态更新，在滴滴是通过配置流来实现的。配置流更新以后，会广播到下游的算子中去，下游的算子接收到规则更新以后，会对主数据流进行相应的变更。数据处理完以后，会把数据落到后端的一些系统里面去。
导读 : - flink sql 介绍 - flink sql 使用 Flink sql 是什么 ❝sql 的诞生就是为了简化我们对数据开发,可以使用少量的 sql 代码,帮助我完成对数据的查询...,分析等功能 ❞ 声明式 & 易于理解 对于用户只需要表达我想要什么,具体处理逻辑交给框架,系统处理,用户无需关心,对于一些非专业的开发人员有了解 sql,并且 sql 相对我们学习 java,c 等语言更简单...,即高效的获取结果 稳定 sql 语义发展几十年是一个很稳定的语言,少有变动,当我们引擎的升级,甚至替换成另一个引擎,都可以做到兼容地,平滑地升级,无需更改我们的已经编写好的 sql 代码 流批统一的基础...; import org.apache.flink.types.Row; import java.sql.SQLException; public class UDFDemo { public...sql 中时间机制本质与 dataStream api 相同,只不过使用少于区别,稍加注意即可,注意指定 watermark 需要使用 sql 中 timestamp(3)类型(具体对应 java 类型可根据上面类型自行判断
Flink SQL CDC基于Debezium实现。...超时的 checkpoint 会被仍未认为是 failed checkpoint，默认配置下，这会触发 Flink 的 failover 机制，而默认的 failover 机制是不重启。...升级 connector jar 包到最新版本 1.1.0：flink-sql-connector-mysql-cdc-1.1.0.jar，替换 flink/lib 下的旧包。...所以建议使用动态参数（table hint）在 query 中覆盖 server id。...解决方法：给使用的 MySQL 用户授予 RELOAD 权限即可。
云服务器
ICP备案
对象存储
云直播
实时音视频
