万众期待的FlinkX1.12的Beta版今天正式在Github社区开源上线啦！这是FlinkX技术团队潜心打造的新版本的FlinkX，设计文档和使用文档已在社区中推送，大家可以随时下载查阅，喜欢的同学记得给我们点个Star哦~
ChunJun（原FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018年4月，秉承着开源共享的理念，数栈技术团队在github上开源了FlinkX，承蒙各位开发者的合作共建，FlinkX得到了快速发展。
ChunJun（原 FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具。2018 年 4 月，秉承着开源共享的理念，数栈技术团队在 github 上开源了 FlinkX，承蒙各位开发者的合作共建，FlinkX 得到了快速发展。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
Flink是新型的计算框架，具有分布式、低延迟、高吞吐和高可靠的特性。其支持多种部署方式:local(单机)、standalone模式，也可以基于yarn，mesos或者k8s做资源调度。Flink提供了比较高级的API，我们能比较方便地扩展现有的API来满足一些特殊需求，此外Flink提供了完整的状态管理体系（checkpoint），可以基于这个机制实现断点续传。
FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件，可实现多种异构数据源高效的数据同步，其由袋鼠云于2016年初步研发完成，目前有稳定的研发团队持续维护，已在Github上开源（开源地址详见文章末尾），并维护该开源社区。目前已完成批流统一，离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。
PostgreSQL 实时采集是基于 PostgreSQL的逻辑复制以及逻辑解码功能来完成的。逻辑复制同步数据的原理是，在Wal日志产生的数据库上，由逻辑解析模块对Wal日志进行初步的解析,它的解析结果为ReorderBufferChange（可以简单理解为HeapTupleData），再由Pgoutput Plugin对中间结果进行过滤和消息化拼接后，然后将其发送到订阅端，订阅端通过逻辑解码功能进行解析。
git clone https://github.com/DTStack/flinkx.git
大数据技术的发展历程中，继数据仓库、数据湖之后，大数据平台的又一革新技术——湖仓一体近年来开始引起业内关注。市场发展催生的数据管理需求一直是数据技术革新的动力。比如数据仓库如何存储不同结构的数据？数据湖又如何避免因为缺乏治理导致的数据杂乱现象？今天的文章想跟大家具体聊聊我们的数栈如何解决这些问题。
目录 一、背景 二、概念 三、特性 四、工作原理 五、快速开始 1.数据同步任务模版 kafka to kudu mysql to hive 2.数据同步执行命令 flinkx老版本命令参数： flinkx老版本执行命令： chunjun新版本执行命令：（明显看出命令还是减少了很多的，更简便易用了） 六、dolphinscheduler集成chunjun ---- [CSDN话题挑战赛第2期](https://marketing.csdn.net/p/7b6697fd9dd3795a268d1a6f
最近flink真是风生水起，但是浪院长看来这不过是阿里错过了创造spark影响力之后，想要在flink领域创建绝对的影响力。但是，不可否认flink在实时领域确实目前来看独树一帜，当然也有它不适合的地方，比如今天要推荐的第一个基于flink开发的项目，流表和维表的join，还有很多地方还是用spark streaming更合适，但是整体的流处理而言flink确实很优秀，虽然目前测出了一些bug，后面会发文说明一下flink开发时候常见的坑和已有的自身bug。接下来转入正题。
流批一体是一种架构思想，这种思想说的是同一个业务，使用同一个sql逻辑，在既可以满足流处理计算同时也可以满足批处理任务的计算。
ChunJun（原 FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具，既可以采集静态的数据，比如 MySQL，HDFS 等，也可以采集实时变化的数据，比如 binlog，Kafka 等。同时 ChunJun 也是一个支持原生 FlinkSql 所有语法和特性的计算框架。
ChunJun（原FlinkX）是一个基于 Flink 提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具，既可以采集静态的数据，比如 MySQL，HDFS 等，也可以采集实时变化的数据，比如 binlog，Kafka等。同时 ChunJun 也是一个支持原生 FlinkSql所有语法和特性的计算框架。
ChunJun（原FlinkX）是一个基于Flink提供易用、稳定、高效的批流统一的数据集成工具，是袋鼠云一站式大数据开发平台-数栈DTinsight的核心计算引擎，其技术架构基于实时计算框架Flink，打造出“具有袋鼠特色”的实时计算引擎。
4）在perJob模式下，最终调用的是YarnJobClusterEntrypoint
本文作者：杨槐（花名：渡劫）袋鼠云大数据开发工程师，负责FLinkx的开发与维护。
摘要：本文介绍了 Dinky 实时计算平台扩展 ChunJun 的实践分享。内容包括：
同年FlinkX、FlinkStreamSQL相继上线，经过三年的发展，Star数分别达到2.2k和1.5k，位列Flink生态领域前茅，获得广泛的社区支持。
数字经济时代，各行各业数字化转型大趋势下，数据要素成为关键。海量多源异构数据汇聚，使得数据同步面临同步速率受限、稳定性差、维护成本高等挑战。
针对关系型数据库，FlinkX-RDB封装了基于JDBC规范的查询与插入等公共操作，各个数据源可通过继承FlinkX-RDB模块实现各自逻辑，目前已支持绝大部分市面上的RDB数据源：
Oracle GoldenGate 是一款实时访问、基于日志变化捕捉数据，并且在异构平台之间迚行数据传输的产品。GoldenGate TDM是一种基于软件的数据复制方式，它从数据库的日志解析数据的变化（数据量只有日志的四分之一左右）。GoldenGate TDM将数据变化转化为自己的格式，直接通过TCP/IP网络传输，无需依赖于数据库自身的传递方式，而且可以通过高达10:1的压缩率对数据迚行压缩，可以大大降低带宽需求。在目标端，GoldenGate TDM可以通过交易重组，分批加载等技术手段大大加快数据投递的速度和效率，降低目标系统的资源占用，可以在亚秒级实现大量数据的复制，并且目标端数据库是活动的。
一.elasticsearch环境准备 elasticsearch 6.4.3 es-head elasticsearch的部署基于docker进行部署 首先我们来看一下目录结构 📷 cd docker mkdir -p es cd es mkdir -p conf mkdir -p data mkdir -p logs 下面看一下docker-compose.yml version: '3' services: elasticsearch: image: elasticsearch:6.4
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ChunJun是一个开始于2018年的批流一体数据集成框架项目，原名FlinkX。2022年2月22日，在FlinkX进行初版开源的整整四年后，技术团队决定对FlinkX进行整体升级，并更名为ChunJun，希望为大家真正提供一个稳定、高效、易用的批流一体的数据集成框架。
2016年，数栈开始正式投入研发，发展至今，已经拥有了：实时开发、离线开发、算法开发这些开发平台；数据资产、数据质量这些资产平台；以及数据服务、智能标签这些服务平台，这些不同类型的产品，见证了我们产品体系逐步走向多样性、完整性的过程。
SQL是数据处理中使用最广泛的语言。它允许用户简明扼要地声明他们的业务逻辑。大数据批计算使用SQL很常见，但是支持SQL的实时计算并不多。其实，用SQL开发实时任务可以极大降低数据开发的门槛，在袋鼠云数栈-实时计算模块，我们决定实现完全SQL化。
使用袋鼠云数栈的某教育行业客户，在之前的信息化过程中建设了多个系统，已经意识到自身数据孤立的现状，面对TB级的数据量，需要更高效的方式进行数据治理和分析，为业务方提供高质量数据。
先说一下写着篇文章的契机，是因为回显，复杂表单的回显，让我觉得我对initialValue这个属性是有误解的。
1、system 表示这一步只返回一行数据，如果这一步的执行对象是一个驱动表或者主表，那么被驱动表或者子查询只是被访问一次。
依赖注入定义为组件之间依赖关系由容器在运行期决定，形象的说即由容器动态的将某个依赖关系注入到组件之中在面向对象编程中，我们经常处理的问题就是解耦，控制反转(IoC)就是常用的面向对象编程的设计原则，其中依赖注入是控制反转最常用的实现。目标解决当前类不负责被依赖类实例的创建和初始化。
FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，比如MySQL，HDFS等，也可以采集实时变化的数据，比如MySQL binlog，Kafka等，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎，大家如果有兴趣，欢迎来github社区找我们玩~
随着全球开源生态的持续性发展，开源项目数量呈现指数级的增长，并逐渐覆盖全栈技术领域。袋鼠云数栈技术开源团队一直秉承着“源于开源 回馈开源”的理念，坚持以技术为核心，开源开放、不断地将数字化技术红利回馈社区，为大家分享成果。截至目前数栈开源技术团队已在Github上开源了FlinkX、FlinkStreamSQL、EasyAgent等项目，取得了超过5000+star数和2000+Fork数。
我们在编译或使用一些数据同步软件时候，比如Datax、FlinkX、Kettle等，由于此类ETL软件连接的数据库较多，软件本身不提供各类数据库的驱动包，maven也无法找到相应的包，互联网上各类下载不是需要积分就是收费，很是不爽，因此通过在本人使用ETL软件过程中，整理的驱动包提供有需要的同胞使用，避免去互联网上花费较多的时间搜索。
大家好，我是来自袋鼠云的浣熊，感谢这次会议的讲师们给我们带来了云原生技术应用的分享，感觉又打开了几个新脉门，解锁了新的武魂。在接下来的分享中，希望大家跟着我们的实践案例做一些探索性的思考。
本篇文章主要介绍Apache Hudi在医疗大数据中的应用，主要分为５个部分进行介绍：1. 建设背景，2. 为什么选择Hudi，3. Hudi数据同步，4. 存储类型选择及查询优化，5. 未来发展与思考。
摘要：本文介绍了 Dlink 的 Roadmap，站在巨人肩膀上的它，是否真的未来可期？内容包括：
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，记得给我们点个star！star！star！
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github上有一个有趣的开源项目：https://github.com/DTStack/flinkx
数栈是—站式大数据开发平台，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
我们知道 Flink 有Table（表）、View（视图）、Function（函数/算子）、Database（数据库）的概念，相对于这些耳熟能详的概念，Flink 里还有一个 Catalog（目录） 的概念。
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