以下是使用 Java 编写的一个简单 Flink 任务,它连接到带认证的 Redis 集群并进行数据写入。 importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;importorg.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.RedisConfig;importorg.apache.flink.streaming.connectors.redis.util.RedisSink;importorg.a...
在使用Flink和Redis之前,我们需要在项目中引入相应的依赖。可以使用Maven来管理这些依赖。以下是示例的pom.xml片段: <dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-java</artifactId><version>1.14.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-...
<artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId> <version>1.0</version> </dependency> val config =newFlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("127.0.0.1").setPort(6379).build() resultDStream.addSink(newRedisSink[Item](config,newMyRedisMapper))//定义redisMapperclassMyRedisMapper extends RedisM...
一、Flink项目依赖配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><projectxmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0....
2 使用方法: 2.1 工程直接引用 项目依赖Lettuce(6.2.1)及netty-transport-native-epoll(4.1.82.Final),如flink环境有这两个包,则使用flink-connector-redis-1.4.3.jar, 否则使用flink-connector-redis-1.4.3-jar-with-dependencies.jar。 <dependency> <groupId>io.github.jeff-zou</groupId> <artifactId>flin...
Asynchronous flink connector based on the Lettuce, supporting sql join and sink, query caching and debugging. - flink-connector-redis/pom.xml at main · jeff-zou/flink-connector-redis
maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-connector-kafka_2.11/1.13.5/flink-connector-kafka_2....
因为涉及到kafka和mysql,需要对应的connector依赖jar包,下图中标注出来了,放在Flink的lib目录(/var/lib/hadoop-hdfs/flink-1.13.5/lib)下面: image-20221201165019561 wget https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/flink/flink-connector-jdbc_2.11/1.13.5/flink-connector-jdbc_2.11-1.13.5.jar https://repo...
相比昂贵且低效的传统批量加载和Merge,Hudi提供超大数据集的实时流式更新写入。通过实时的ETL,您可以直接将CDC(Change Data Capture)数据写入数据湖,供下游业务使用。典型案例为采用Flink MySQL CDC Connector将RDBMS(MySQL)的Binlog写入Hudi表。 增量ETL
相比昂贵且低效的传统批量加载和Merge,Hudi提供超大数据集的实时流式更新写入。通过实时的ETL,您可以直接将CDC(Change Data Capture)数据写入数据湖,供下游业务使用。典型案例为采用Flink MySQL CDC Connector将RDBMS(MySQL)的Binlog写入Hudi表。 增量ETL