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!!!
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
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
---- 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。
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
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
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