如果想进一步简化用户使用 Connector 的成本,不要每次都写一堆很冗长的 Table ,我们对它进行一个复用,然后就可以去对接到 Catalog API 上面,把自己外部系统的一些概念抽象到 Flink 上面去,这样用户可以直接从你的外部系统 Catalog 里面 Select 数据出来, 不需要反复的去定义字段、定义配置等等,能够降低用户的使用门槛...
Flink 里已经提供了一些绑定的 Connector,例如 kafka source 和 sink,Es sink等。读写 kafka、es、rabbitMQ 时可以直接使用相应 connector 的 api 即可。第二部分会详细介绍生产环境中最常用的 kafka connector。 虽然该部分是 Flink 项目源代码里的一部分,但是真正意义上不算作 Flink 引擎相关逻辑,并且该部分没有...
Flink是新一代流批统一的计算引擎,它需要从不同的第三方存储引擎中把数据读过来,进行处理,然后再写出到另外的存储引擎中。Connector的作用就相当于一个连接器,连接 Flink 计算引擎跟外界存储系统。Flink里有以下几种方式,当然也不限于这几种方式可以跟外界进行数据交换:第一种 Flink里面预定义了一些source和sink。第...
简介:关于Flink Connector的详解,本文将通过四部分展开介绍:1. 连接器;2. Source API;3. Sink API;4. Collector的未来发展。 作者|任庆盛 关于Flink Connector的详解,本文将通过四部分展开介绍: 连接器 Source API Sink API Collector的未来发展 一. 连接器Connecter的概述-Flink与外部系统的桥梁 1. 连接器 Conn...
您可在配置Flink数据写入MaxCompute时,通过设置Flink Connector参数指定使用哪种写入方式,全量Connector参数介绍请参见下文的附录:新版Flink Connector全量参数。 Flink Upsert写入任务的Checkpoint间隔建议设置3分钟以上,设置太小的话,写入效率得不到保障,并且可能引入大量小文件。
一、Flink Connector 社区动向 首先,介绍下 Flink Connector 在社区的新动向。随着 Flink 日益增长的生态规模,越来越多的开发者正在考虑将 Connector 贡献给 Flink 社区。 这对于旧 Flink 的管理模式,是非常大的挑战,也逐渐暴露出了许多问题。比如 Connector 和 Flink 版本的发布周期之前是相互绑定的,导致 Connector ...
Table SQL API 对于 connector 提供的接口主要是一个层次关系, Source 最基础的接口叫做 DynamicTableSource,它下面有两种集成:ScanTableSource 和 LookupTableSource 。Scan 顾名思义就是对原表的扫描, Lookup 就是我们常说的对维表的典查的逻辑。这里我列了一个样例的kafka,那 ScanTableSource 可能就是我从 Kaf...
Table SQL API 对于 connector 提供的接口主要是一个层次关系, Source 最基础的接口叫做 DynamicTableSource,它下面有两种集成:ScanTableSource 和 LookupTableSource 。Scan 顾名思义就是对原表的扫描, Lookup 就是我们常说的对维表的典查的逻辑。这里我列了一个样例的kafka,那 ScanTableSource 可能就是我从 Kaf...
如果想进一步简化用户使用 Connector 的成本,不要每次都写一堆很冗长的 Table ,我们对它进行一个复用,然后就可以去对接到 Catalog API 上面,把自己外部系统的一些概念抽象到 Flink 上面去,这样用户可以直接从你的外部系统 Catalog 里面 Select 数据出来, 不需要反复的去定义字段、定义配置等等,能够降低用户的使用门槛...
首先看一个例子来串联下 Flink kafka connector。代码逻辑里主要是从 kafka 里读数据,然后做简单的处理,再写回到 kafka 中。 分别用红框框出如何构造一个 Source sink Function。Flink 提供了现成的构造FlinkKafkaConsumer、Producer 的接口,可以直接使用。这里需要注意,因为 kafka 有多个版本,多个版本之间的接口协议会...