flink cdc mysql pipeline connector参数scan.startup.mode解读

在 Flink CDC 中,参数用于指定启动时从哪个位置开始读取数据。initial:这是默认的启动模式。当你首次启动 CDC 任务时,它会从最早的可用 binlog 位置开始读取数据,并执行一个初始快照,然后继续读取最新的 binlog。:如果你希望 CDC 在每次启动时从最新的 binlog 位

Flink四大基石之CheckPoint(检查点) 的使用详解

在大数据流式处理领域,Apache Flink 凭借其卓越的性能和强大的功能占据重要地位。而理解 Flink 中的 Checkpoint(检查点)、重启策略以及 SavePoint(保存点)这些关键概念,对于保障流处理任务的稳定性、容错性以及可维护性至关重要。本文将深入剖析它们的原理、用法,并结合实

【Flink】-- flink新版本发布:v2.0-preview1

Apache Flink 社区已于2024-10-23发布了 Flink 2.0版本,这是自 Flink 1.0 发布以来的首个重大更新。Flink 2.0 将引入多项激动人心的功能和改进,包括存算分离状态管理、物化表、批作业自适应执行等,同时也包含了一些不兼容的变更。目前提供的预览版旨在让用户提前

Flink CDC 3.2.0版本MySQL Connector连接器配置项介绍:如tables.exclude等

由于 MySQL Connector 采用的 GPLv2 协议与 Flink CDC 项目不兼容,我们无法在 jar 包中提供 MySQL 连接器。MySQL CDC Pipeline 连接器允许从 MySQL 数据库读取快照数据和增量数据,并提供端到端的整库数据同步能力。标识定义几何体的 SRS,

flink 内存配置(三):设置JobManager内存

JobManager是Flink集群的控制元素。Flink由3部分组成:资源管理器(Resource Manager)、调度器(Dispatcher)和每个运行的Flink作业对应的JobMaster。注意下面的讲解适用于JobManager 1.11之后的版本。

【Apache Paimon】-- 4 -- Flink 消费 kafka 数据,然后写入 paimon

注意:此案例以阿里云 OSS 作为 checkpoint 和 apache paimon 的存储介质,存储格式默认为 parquet。// Step 3、若使用 oss 作为 ckp/sep 的存储介质,需要加载 flink checkpoint 全局变量。注意:需要在项目 package 中创建包

[实战-11] FlinkSql 设置时区对TIMESTAMP和TIMESTAMP_LTZ的影响

设置flink程序运行期间得时区,flink的内置数据类型TIMESTAMP(3), 我们设置水位线都是基于TIMESTAMP(3)类型,当我们flinkSql 查询flink表的时候,因为时区不同 TIMESTAMP 展示给我们的字符串也是不同的。mysql时区是Asia/Shanghai。

基于 Flink 的车辆超速监测与数据存储的小实战

本项目成功地利用 Flink、Kafka 和 MySQL 构建了一个车辆超速监测与数据存储系统,实现了从 Kafka 读取卡口数据、判断车辆超速并将超速信息写入 MySQL 的完整流程。通过实时处理卡口数据,交通管理部门能够及时获取超速车辆信息,有助于加强交通监管力度,提高道路交通安全水平。然而,在

Flink SQL 如何关联实时流的历史数据?

在深入探讨如何关联实时流的历史数据之前,我们先简单了解一下 Flink SQL。Flink SQL 是 Flink 提供的一种声明式查询语言,允许用户通过 SQL 语句对流数据进行处理。Flink SQL 的主要优势在于其简洁性和易用性,使得开发者可以快速构建复杂的流处理任务,而无需深入了解底层的流

Docker中部署flink集群的两种方式

本文将通过 2 种方式在 docker 中部署 flink standalone 集群,集群中共有 4 个节点,分别是 1 个 jobManager 节点和 3 个 taskManager 节点。方式一能快速部署一个 flink 集群,但是使用的是默认配置,不够灵活,方式二使用的是外置配置文件,可以

Flink中普通API的使用

使用env.fromElements:类型要一致使用env.fromcollections:支持多种collection的具体类型使用env.generateSequence()方法创建基于Sequence的DataStream --已经废弃了使用env.fromSequence()方法创建基于开始

Flink 常见问题汇总:反压积压,checkpoint报错,窗口计算,作业报错,无产出,流批不一致,调优等。

这可能是由于数据源的数据本身就不均衡,如Talos/Kafka的Topic中某些partition的数据量较大,某些partition的数据量较小,此时除了可以从业务上和数据源上解决该问题,如果不需要维护数据的有序性(同partition的数据是有序的,如果下游继续使用forward、hash等流分

Cenots上Flink Standalone 集群部署

环境说明Centos7.5flink-1.20.0-bin-scala_2.12.tgzjdk1.8Flink运行依赖Java环境,如果没有Java环境,可自行下载Java后,再进行下面操作一,Flink下载~解压~运行去Flink官网进行下载,Downloads | Apache Flink,点击

执行flink sql连接clickhouse库

导入IDEA,maven编译即可,生成flink-connector-clickhouse-1.16.0-SNAPSHOT.jar。手把手教学,flink connector打通clickhouse大数据库,通过下发flink sql,来使用ck。flink官方不支持clickhouse连接器,工作

Flink问题总结

Flink的问题个人总结

本地环境提交flink on yarn作业

由上分析可知,提交flink job需要flink配置文件、hadoop环境变量,在本地环境下需要在项目中添加 flink-conf.yaml 配置文件,没有配置hadoop环境变量的话,可以自行添加 core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml 配置文件到项目

Flink on YARN是如何确定TaskManager个数的

flink on yarn如何确定taskmanager个数

Flink 中 JDBC Connector 使用详解

Flink JDBC Connector 是一个简单而高效的工具,适用于实时计算场景下与关系型数据库的交互。无论是数据写入还是读取,都可以通过简单配置快速实现。在实时计算或离线任务中,往往需要与关系型数据库交互,例如 MySQL、PostgreSQL 等。本文将介绍 Flink JDBC Conne

Flink DataStream的使用 - 对数据的读取、使用、输出的操作

Flink DataStream的使用 - 对数据的读取、使用、输出的操作

[实时计算flink]数据摄入YAML作业快速入门

实时计算Flink版基于Flink CDC,通过开发YAML作业的方式有效地实现了将数据从源端同步到目标端的数据摄入工作。本文介绍如何快速构建一个YAML作业将MySQL库中的所有数据同步到StarRocks中。已创建Flink工作空间,详情请参见。上下游存储已创建RDS MySQL实例,详情请参见

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