作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时...本文将为您详细介绍如何取 MySQL 数据，经过流计算 Oceanus 实时计算引擎分析，输出数据到日志（Logger Sink）当中。...查看 Flink UI Taskmanger 日志，观察全量数据是否正常打印到日志。 5....验证 MySQL-CDC 特性 在 MySQL 中新增一条数据，然后在 Flink UI Taskmanger 日志中观察结果，观察新增的数据是否正常打印到日志。...在 MySQL 中修改和删除记录同样会更新到 Logger Sink中，并打印输出。 总结 1、Mysql CDC 支持对 MySQL 数据库的全量和增量读取，并保证 Exactly Once 语义。
本文主要介绍Flink接收一个Kafka文本数据流，进行WordCount词频统计，然后输出到标准输出上。通过本文你可以了解如何编写和运行Flink程序。...(); 设置Kafka相关参数，连接对应的服务器和端口号，读取名为Shakespeare的Topic中的数据源，将数据源命名为stream： // Kafka参数 Properties properties...算子处理这个数据流： // Transformations // 使用Flink算子对输入流的文本进行操作 // 按空格切词、计数、分区、设置时间窗口、聚合 DataStream<Tuple2<String...将数据流打印： // Sink wordCount.print(); 最后执行这个程序： // execute env.execute("kafka streaming word count");...注意，这里涉及两个目录，一个是我们存放我们刚刚编写代码的工程目录，简称工程目录，另一个是从Flink官网下载解压的Flink主目录，主目录下的bin目录中有Flink提供好的命令行工具。
Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台...流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。...本文将为您详细介绍如何取 MySQL 数据，经过流计算 Oceanus 实时计算引擎分析，输出数据到日志（Logger Sink）当中。...验证 MySQL-CDC 特性 在 MySQL 中新增一条数据，然后在 Flink UI Taskmanger 日志中观察结果，观察新增的数据是否正常打印到日志。...在 MySQL 中修改和删除记录同样会更新到 Logger Sink中，并打印输出。 总结 1、Mysql CDC 支持对 MySQL 数据库的全量和增量读取，并保证 Exactly Once 语义。
ubantu环境 2 安装包准备 github clone Dolphin Scheduler代码，本地切换到1.2.0-release分支 修改数据库 ds1.1.0中数据库用的mysql，本次升级依然使用...修改dolphinscheduler-dao包下的application-dao.properties 将数据库连接从pg修改到mysql ?...修改dolphinscheduler-common包下的quartz.properties 将数据库连接从pg修改为mysql ? 修改pom文件中的hive版本 ?...=com.mysql.jdbc.Driver spring.datasource.url=jdbc:mysql://xxxx:3306/dolphinscheduler?...至此1.2.0升级完成 ? 任务流测试 ? ? 升级成功！ 欢迎试用Dolphin Scheduler!!!
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台...本文将为您详细介绍如何使用 MySQL 接入数据，经过流计算 Oceanus 对数据进行处理分析（示例中采用小写转换函数对name字段进行了小写转换），最终将处理好的数据存入 Elasticsearch...通过MySQL集成数据到 Oceanus (Flink) 集群，可以使用flink-connector-jdbc或者flink-connector-mysq-cdc。...使用MySQL-cdc特性时，flink-connector-mysq-cdc 连接器需要设置 MySQL 数据库的参数 binlog_row_image=FULL。 2....总结 本示例用 MySQL 连接器持续集成数据库数据变化记录，经过流计算 Oceanus 实现最基础的数据转换功能，最后 Sink 到Elasticsearch 中，用户无需提前在 Elasticsearch
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时...本文将为您详细介绍如何使用 MySQL 接入数据，经过流计算 Oceanus 对数据进行处理分析（示例中采用小写转换函数对name字段进行了小写转换），最终将处理好的数据存入 Elasticsearch...通过 MySQL 集成数据到流计算 Oceanus (Flink) 集群，可以使用 flink-connector-jdbc 或者 flink-connector-mysq-cdc。...使用 MySQL-cdc 特性时，flink-connector-mysq-cdc 连接器需要设置 MySQL 数据库的参数 binlog_row_image=FULL。 2....总结 本示例用 MySQL 连接器持续集成数据库数据变化记录，经过流计算 Oceanus 实现最基础的数据转换功能，最后 Sink 到Elasticsearch 中，用户无需提前在 Elasticsearch
---- Connectors JDBC Apache Flink 1.12 Documentation: JDBC Connector 代码演示 package cn.it.connectors;...import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcConnectionOptions...; import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSink; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment...:mysql://localhost:3306/bigdata") .withUsername("root") ....withPassword("root") .withDriverName("com.mysql.jdbc.Driver")
存储类型–处理数据的存储方式 •写时复制•纯列式•创建新版本的文件•读时合并•近实时 视图–处理数据的读取方式 读取优化视图-输入格式仅选择压缩的列式文件 •parquet文件查询性能•500 GB的延迟时间约为...详解》 新架构与湖仓一体 通过湖仓一体、流批一体，准实时场景下做到了：数据同源、同计算引擎、同存储、同计算口径。...之所以数据先入 Kafka 而不是直接入 Hudi，是为了实现多个实时任务复用 MySQL 过来的数据，避免多个任务通过 Flink CDC 接 MySQL 表以及 Binlog，对 MySQL 库的性能造成影响...而存储在 Kafka 的数据有失效时间，不会存太久的历史数据，重跑很久的历史数据无法从 Kafka 中获取历史源数据。...流批一体数据仓库的各个数据链路有数据质量校验的流程。第二天对前一天的数据进行对账，如果前一天实时计算的数据无异常，则不需要修正数据，Kappa 架构已经足够。
存储类型–处理数据的存储方式 写时复制 纯列式 创建新版本的文件 读时合并 近实时 视图–处理数据的读取方式 读取优化视图-输入格式仅选择压缩的列式文件 parquet文件查询性能 500 GB的延迟时间约为...之所以数据先入 Kafka 而不是直接入 Hudi，是为了实现多个实时任务复用 MySQL 过来的数据，避免多个任务通过 Flink CDC 接 MySQL 表以及 Binlog，对 MySQL 库的性能造成影响...通过 CDC 进入到 Kafka 的数据除了落一份到离线数据仓库的 ODS 层之外，会同时按照实时数据仓库的链路，从 ODS->DWD->DWS->OLAP 数据库，最后供报表等数据服务使用。...而存储在 Kafka 的数据有失效时间，不会存太久的历史数据，重跑很久的历史数据无法从 Kafka 中获取历史源数据。...流批一体数据仓库的各个数据链路有数据质量校验的流程。第二天对前一天的数据进行对账，如果前一天实时计算的数据无异常，则不需要修正数据，Kappa 架构已经足够。
今天为大家带来Flink的一个综合应用案例:Flink数据写入Kafka+从Kafka存入Mysql 第一部分:写数据到kafka中 public static void writeToKafka(...; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichSourceFunction...读取数据写入mysql //1.构建流执行环境 并添加数据源 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment...里读取数据，转换成User对象 DataStream dataStream = dataStreamSource.map(lines -> JSONObject.parseObject(lines...ps.addBatch(); } //一次性写入 int[] count = ps.executeBatch(); log.info("成功写入Mysql
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Kafka的一系列配置，可以从官网直接...192.168.88.161:9092"); props.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"category"); //Flink...最后存入Mysql //sink输出到Mysql result.addSink(JdbcSink.sink( "INSERT INTO t_order(category...:mysql://192.168.88.163:3306/bigdata?...("123456") //密码 .withDriverName("com.mysql.jdbc.Driver") //驱动类 .build
Flink CDC Connector 只做对源端数据的读取，即只负责将数据从数据源读到 Flink 引擎。...增量数据首先通过 logproxy 进行拉取， logproxy-client 会监听到增量日志的数据流，数据流进入到 Flink CDC 之后通过 Flink CDC 的处理逻辑写入到 Flink 。...全量数据通过 JDBC 进行拉取。 当前 Flink CDC OceanBase Connector 支持的能力，主要受限于 logproxy，目前能够支持从指定时间拉取数据。...因此，如果需要读取跨租户的数据，还需通过多个数据库的连接来实现分别读取。而 Flink CDC 天然适合这项工作，相当于每个租户都对应一个动态表来做数据源读取的通道，然后在 Flink 中汇聚。...Flink 中的 JDBC connector 支持写入数据到兼容 MySQL 协议的数据库，因此可以通过使用 Flink CDC 来读取源端数据，再将这些数据通过 Flink JDBC connector
主要用于模拟数据变更,产生binlog数据 dockerpull mysql:latest docker run -itd--name mysql -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD...-- org.apache.flink--> flink-jdbc_2.12--> 1.2.0--> <!...五次提交后可以看到数据文件: 关掉Flink CDC程序， 单独写个FlinkSQL程序读取HDFS 上hudi数据: public static void main(String[] args)...： 与MySQL 数据库表数据比对可以看到数据是一致的: 至此flink + hudi 湖仓一体化方案的原型就构建完成了.
waybill_no字段中 tl_waybill_bar_record ts_order_waybill 另外tl_waybill_bar_record表waybill_no有部分重复 实现思路 思路1、利用MySql...的LIMIT offset, length分页功能+ORDER BY primary_key按主键排序，循环读取数据，然后解析读取的数据，直到满足条件停止 例子：按5000条记录进行分页，循环2000000...，从第0条记录开始，按seq_id主键升序排序，每次从不同的分页读取5000条记录 for i in range(0, 2000000): query = "SELECT waybill_no,...，可以考虑这么做 注意：这里如果不适用ORDER BY语句，可能在不同分页取数据时，会取到重复的数据 思路2、先SELECT MIN(primary_key) 查询最小主键值key_min_value.../result/waybill_no.txt', 'r+', encoding='utf-8') waybill_no_set = set() # 用于存储获取的waybill_no # 读取上次获取的数据
Flink-Doris-Connector 1.4.0 允许用户一步将包含数千个表的整个数据库（MySQL或Oracle ）摄取到Apache Doris（一种实时分析数据库）中。...Flink-Doris-Connector 1.4.0基于Flink 的 Async I/O实现了异步 Lookup Join，因此 Flink 实时流不会因为查询而阻塞。...3、按需流加载 数据同步过程中，当没有新的数据摄入时，不会发出Stream Load请求。这样可以避免不必要的集群资源消耗。...三、用法示例 可以通过DataStream或FlinkSQL（有界流）从Doris读取数据。支持谓词下推。...' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:9030', 'lookup.jdbc.async' = 'true', 'table.identifier' = 'dim.dim_city
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
从内部实现上讲，Flink CDC Connectors 内置了一套 Debezium 和 Kafka 组件，但这个细节对用户屏蔽，因此用户看到的数据链路如下图所示： 用法示例 同样的，这次我们有个...); INSERT INTO `Data_Output` SELECT * FROM `Data_Input`; 如果在流计算页面，可以选择内置的 mysql-cdc 和 jdbc Connector：...因此可以看到，Debezium 到 Flink 消息的转换逻辑是非常简单和自然的，这也多亏了 Flink 先进的设计理念，很早就提出并实现了 Upsert 数据流和动态数据表之间的映射关系。...Debezium 数据流，而不仅仅限于 JSON 了。...Debezium Avro、Canal 等数据流中读取一些元数据信息等。
通过本实战，你将学到： 如何使用 Blink Planner 一个简单的 SqlSubmit 是如何实现的 如何用 DDL 创建一个 Kafka 源表和 MySQL 结果表 运行一个从 Kafka 读取数据...使用 DDL 连接 MySQL 结果表 连接 MySQL 可以使用 Flink 提供的 JDBC connector。...', -- 使用 jdbc connector 'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/flink-test', -- jdbc url...://central.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-jdbc_2.11/1.9.0/flink-jdbc_2.11-1.9.0.jar mysql-connector-java...=123456 -d mysql 然后在 MySQL 中创建一个 flink-test 的数据库，并按照上文的 schema 创建 pvuv_sink 表。
Apache Flink 实时计算引擎实现批流一体的数据读取和写入。...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...如下图所示，ChunJun OceanBase Connector 的实现主要通过两种方式：一种是从Chunjun Core到JDBC Connector再到OceanBase Connector；另外一种是从
Flink 专门为 Table API 的 jdbc 连接提供了 flink-jdbc 连接器，我们需要先引入依赖： org.apache.flink...', |'connector.url'='jdbc:mysql://node02:3306/test', |'connector.table'='user',...| 'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', | 'connector.username' = 'root', | 'connector.password...所以，将这种动态查询转换成的数据流，同样需要对表的更新操作进行编码，进而有不同的转换模式。...上述讲解了一些关于Flink SQL 输出的内容如我们常用的（kafka、MySQL、文件、DataStream）还有常用的hive的没有写出来，因为hive跟MySQL有点区别后续会单独出一片文章给大家讲解
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