30分钟掌握沧湖一体化：flink+hudi（干货，建议收藏）_flink hudi sink
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。再者，如果把大量的历史数据再一次推到 Kafka，走实时计算的链路来修正历史数据，可能
大数据-111 Flink 安装部署 YARN部署模式 FlinkYARN模式申请资源、提交任务
点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！目前已经更新到了：Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume(已更完)Sqoop(已更完)Zookeeper(已更完)HBase(已更完)Redis (已更完)Kafka(已更完)Spark(已更完)F
Paimon 集成Flink CDC (二） Kafka
Flink提供了几种KafkaCDC格式:canal-json、debezium-json、ogg-json、maxwell-json。如果Kafka主题中的消息是使用更改数据捕获(CDC）工具从另一个数据库捕获的更改事件，则可以使用Paimon 的KafkaCDC。将解析后的INSERT、UPDA
Flink SQL 中枚举类型处理的挑战与解决方案
在 Flink SQL 中处理枚举类型的数据可能会遇到一些限制，特别是在无法调用 Java 方法的情况下。数据预处理：在 Kafka 数据源处将枚举类型转换为字符串。CASE语句：在 Flink SQL 中使用CASE语句进行枚举值的映射，适用于较简单的场景。字符串替换：对于简单的枚举字符串，可以使
解决高版本flink cdc connector缺少依赖的问题
解决高版本flink cdc依赖缺失的问题
Flink：ES
Flink：ES
Flink CDC 在货拉拉的落地与实践
今天的文章撰写自陈政羽老师在 Apache Asia Community Over Code 2024 上的分享《货拉拉在 Flink CDC 生产实践落地》，系统地介绍货拉拉的业务背景，技术选型，整体能力构建与收益，最后分享了开源参与以及开展的未来工作和期望。
大数据-148 Apache Kudu 从 Flink 下沉数据到 Kudu
将数据从 Apache Flink 下沉到 Kudu 是一个常见的场景，可以利用 Kudu 的高性能和灵活性进行实时数据存储和分析。将编写代码展示了如何从数据源读取数据、进行转换，并最终将结果写入 Kudu。需要确保 MyFlinkSinkToKudu 类的实现是正确的，以便顺利将数据存储到 Kud
利用 Flink CDC 实现实时数据同步与分析
Flink CDC（Change Data Capture）是一种用于实时捕获和处理数据库中数据变更的技术。它通过监控数据库的变更事件，将这些事件转化为流式数据，使得数据处理系统（如 Apache Flink）能够以流的方式实时处理和分析数据。Flink CDC 支持多种数据库（如 MySQL、Po
Flink1.19 JobSubmitHandler源码解析
JobGraph在客户端生成后，需要发送到服务端，首先会被JobSubmitHandler（WebMonitor内处理http请求的处理类）接收处理，然后会发送到Dispatcher进一步处理
细说Flink状态管理
KeyedState 顾名思义就是某个key对应的某些状态的值，因为我们在进行keyBy的时候，我们是需要知道这个对应的key的value值有哪些，也需要知道这个value值有多少等，所以这个KeyedState 一般分为ValueState，ListState, MapState等，分别存储这些k
Flink系列--Flink监控告警初探
Flink系列--Flink监控告警初探
技术揭秘 DWS 实时数仓解决方案，如何深度融合 Flink 简化数据链路
摘要：DWS 实时数仓解决方案支持数仓模型的分层和增量加工，能够实现数据的实时入库、出库和查询，确保数据的新鲜度。
pyflink 安装和测试
pip 安装后自动会把 flink 也装上就是 flink 可执行文件。
Flink优化之--旁路缓存和异步IO
在异步模式下，单个并行子任务可以连续发送多个请求，按照返回的先后顺序对请求进行处理，发送请求后不需要阻塞式等待，省去了大量的等待时间，大幅提高了流处理效率。默认情况下，在Flink 算子中，单个并行子任务只能以同步方式与外部系统交互：将请求发送到外部存储，IO阻塞，等待请求返回，然后继续发送下一个请
Flink
Apache Flink 是一个功能强大、性能卓越的分布式流处理框架，适用于需要实时处理和分析数据的各种应用场景。它的低延迟、高吞吐、强大的状态管理和容错机制，使其成为构建现代实时数据处理系统的理想选择。通过提供统一的批处理和流处理 API，Flink 也降低了开发复杂性，使开发者能够更加专注于业务
Flink-算子
用户通过算子能将一个或多个 DataStream 转换成新的 DataStream，在应用程序中可以将多个数据转换算子合并成一个复杂的数据流拓扑。这部分内容将描述 Flink DataStream API 中，数据转换后各种，以及。
大数据Flink（一百二十一）：Flink CDC基本介绍
Flink CDC 基于数据库日志的 Change Data Caputre 技术，实现了全量和增量的一体化读取能力，并借助 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态，支持捕获多种数据库的变更，并将这些变更实时同步到下游存储。目前，Flink CDC 的上游已经支持了 MySQL、MariaDB
大数据Flink（一百二十三）：五分钟上手Flink MySQL连接器
由于商品名称及商品价格数据存储在另一张维度表 dimension_table中，我们需要将结果视图和 dimension_table进行JOIN操作，并将「商品销售量」、「商品价格」相乘计算出「商品销售额」，并提取结果中的商品可读名称信息作为结果表。本场景将以阿里云实时计算Flink版为基础，使用F
