Flink系列之:Flink SQL Gateway
SQL Gateway 捆绑在常规 Flink 发行版中,因此可以开箱即用。它只需要一个正在运行的Flink集群,可以在其中执行表程序。根据端点的类型,用户可以使用不同的实用程序进行连接。凭借灵活的架构,用户可以通过调用来启动具有指定端点的SQL Gateway。注意:如果 Flink 配置文件中还
Flink系列之:Apache Kafka SQL 连接器
例如在 SQL client JAR 中,Kafka client 依赖被重置在了 org.apache.flink.kafka.shaded.org.apache.kafka 路径下, 因此 plain 登录模块的类路径应写为 org.apache.flink.kafka.shaded.org.a
Flink系列之:Table API Connectors之Raw Format
然后,你可以将原始数据读取为纯字符串,之后使用用户自定义函数将其分为多个字段进行进一步分析。例如 示例中的 my_split。相对应的,你也可以将一个 STRING 类型的列以 UTF-8 编码的匿名字符串值写入 Kafka topic。例如,你可能在 Kafka 中具有原始日志数据,并希望使用 F
Flink系列之:Upsert Kafka SQL 连接器
更准确地说,数据记录中的 value 被解释为同一 key 的最后一个 value 的 UPDATE,如果有这个 key(如果不存在相应的 key,则该更新被视为 INSERT)。总之,这段代码的作用是通过Kafka连接器创建两个表,并将"pageviews"表中的数据计算出每个地区的pv和uv,并
Flink系列之:Table API Connectors之JSON Format
为了使用 Json 格式,使用构建自动化工具(例如 Maven 或 SBT)的项目和带有 SQL JAR 包的 SQL 客户端都需要以下依赖项。JSON Format 能读写 JSON 格式的数据。当前,JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。不支持显式地定义 JS
Flink系列之:深入理解ttl和checkpoint,Flink SQL应用ttl案例
通过保存作业状态的快照,Flink能够保证作业的一致性,并提供了高可用性和高效率的保存和恢复机制。冷启动和部署:可以使用检查点来实现作业的冷启动,即在作业启动时,从最近的检查点恢复状态和数据,并从上一次检查点的位置继续处理。当窗口中的数据过期时,Flink会自动丢弃这些数据,从而保持窗口中的数据只包
Flink系列之:Table API Connectors之Debezium
这也意味着,在非正常情况下,Debezium 可能会投递重复的变更事件到 Kafka 中,当 Flink 从 Kafka 中消费的时候就会得到重复的事件。请使用 debezium-avro-confluent 来解析 Debezium 的 Avro 消息,使用 debezium-json 来解析 D
Flink系列之:Checkpoints 与 Savepoints
从概念上讲,Flink 的 savepoints 与 checkpoints 的不同之处类似于传统数据库系统中的备份与恢复日志之间的差异。Checkpoints 的主要目的是为意外失败的作业提供恢复机制。Checkpoint 的生命周期 由 Flink 管理, 即 Flink 创建,管理和删除 ch
Flink系列之:背压下的检查点
然而,当 Flink 作业正运行在严重的背压下时,Checkpoint 端到端延迟的主要影响因子将会是传递 Checkpoint Barrier 到 所有的算子/子任务的时间。在启动时,每个 Checkpoint 仍然是 aligned checkpoint,但是当全局 Checkpoint 持续时
Flink系列之:Elasticsearch SQL 连接器
Elasticsearch 将文档存储在 JSON 字符串中。因此数据类型映射介于 Flink 数据类型和 JSON 数据类型之间。Flink 为 Elasticsearch 连接器使用内置的 ‘json’ 格式。下表列出了 Flink 中的数据类型与 JSON 中的数据类型的映射关系。
Flink系列之:JDBC SQL 连接器
在 Flink 中,当查询由 Postgres catalog 注册的表时,用户可以使用 schema_name.table_name 或只有 table_name,其中 schema_name 是可选的,默认值为 “public”。在 Flink 中,当查询由 MySQL catalog 注册的表
Flink系列之:动态发现新增分区
Flink系列之:动态发现新增分区
Flink系列之:使用Flink CDC从数据库采集数据,设置checkpoint支持数据采集中断恢复,保证数据不丢失
Flink系列之:使用Flink CDC从数据库采集数据,设置checkpoint支持数据采集中断恢复,保证数据不丢失。
Flink系列Table API和SQL之:滚动窗口、滑动窗口、累计窗口、分组聚合
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Flink系列Table API和SQL之:表和流的转换
Flink系列Table API和SQL之:表和流的转换
Flink系列之:基于scala语言实现flink实时消费Kafka Topic中的数据
Flink系列之:基于scala语言实现flink实时消费Kafka Topic中的数据
Flink系列Table API和SQL之:创建表环境和创建表
Flink系列Table API和SQL之:创建表环境和创建表
Flink系列之:Flink CDC深入了解MySQL CDC连接器
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