多流转换 无论是基本的简单转换和聚合， 还是基于窗口的计算，都是针对一条流上的数据进行 处理的。在实际应用中， 可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理， 也有可能需要将 一条流拆分开， 所以经常会有对多条流进行处理的场景。简单划分，多流

大家好，我是百思不得小赵。创作时间：2022 年 5 月 16 日 博客主页： 🔍点此进入博客主页 —— 新时代的农民工 &#x1f6

挖了很久的CDC坑，今天打算填一填了。本文我们首先来介绍什么是CDC，以及CDC工具选型，接下来我们来介绍如何通过Flink CDC抓取mysql中的数据&#xff0

软件环境 Flink1.13.3 Scala 2.12 doris 0.14 一、MySQL 开启binlog日志、创建用户1.开启bin log MySQL 8.0默认开启了binlog，可以通过代码show v

Flink SQL 通过jdbc连接表的DDL语句 create table deal_mysql(tenant_id String,shop_id String,pay_amt decimal(19, 2),pay_qty double,

Flink_CDC搭建及简单使用 1.CDC简介： ​ CDC （Change Data Capture） ，在广义的概念上，只要

一.引言 大家在上网的过程中是不是经常有这样的体验，我在百度(或者京东、淘宝)上搜索一件商品(比如说：我搜索了一台iphone 手机看了看，但是没买)，

一、基本概念 1、什么是状态 在Flink中，状态State是指一个具体的task(任务)operator(算子)的状态。state数据默认是保存在java的堆内存中。 与checkpoint的区别在于checkpo

文章目录 flink sql自定义kafka连接器1. Overview2. 自定义kafka连接器2.2 maven相关依赖2.3 自定义Factory2.4 测试flink sql自定义kafka连接器 在流式计算平台当中&am

Time EventTime 事件时间： 日志自己记录的生成时间IngestionTIme 摄入时间：Flink接收到日志的时间ProcessingTime 处理时间：Fli

1.配置   以下三个是主要的加载方式配置，其他还有一些插件加载和加载异常处理的配置   1、classloader.resolve-order   child-first（默认&#xff

最近几天想玩一下flink cdc，然而出现了神奇的一幕：有主键的表可以正常连接正常捕捉变化数据，但是没有主键的表却迟迟没有输出1. flink cdc代码实例 mave

注： jobmanager.memory.heap.size和jobmanager.memory.process.size二选一，且后者比前者大。 classloader.check-leaked

介绍 Flink是一个处理流数据的组件，在实时计算等场景下可以发挥巨大的作用。 流数据一般分为： 有界数据流（知道数据的起点和终点，例如一个txt文件的

应用场景： 我们在生产实践中经常会遇到这样的场景，需把输入源按照需要进行拆分，比如我期望把订单流按照金额大小进行拆分，或者把用户访问日志按照访问者的地理

应用场景： 我们在生产实践中经常会遇到这样的场景，需把输入源按照需要进行拆分，比如我期望把订单流按照金额大小进行拆分，或者把用户访问日志按照访问者的地理

漏洞描述Apache Flink是一个用于分布式流和批处理数据的开放源码平台。Flink的核心是一个流数据流引擎，它为数据流上的分布式计算提供数据分发、通信和容错功能。Flink在流引擎之上构建批处理，覆盖本地迭代支持、托管内存和程序优化

目录一、Flink概述1.1、基础简介1.2、应用场景二、环境部署2.1、安装包管理2.2、集群配置2.3、启动与停止2.4、Web界面三、开发入门案例3.1、数据脚本3.2、引入基础依赖3.3、读取文件数据3.4、读取端口数据四、运行机制

目录一、作业执行容错1.1、Task Failover策略1.2、Job Restart策略二、守护进程容错2.1、TaskManager 的容错2.2、ResourceManager 的容错2.3、JobMaster 的容错2.4、并发故