所以说，Spark官方做不到(至少目前为止)直接用JDBC，以流的方式读取数据源。在GitHub上看到一个开源项目，通过对官方原生支持的jdbc方式改造之后，说可以支持用Spark structured streaming来增量读取mysql数据源，我暂时没有去验证，有兴趣的同学可以去看看（github.com/sutugin/spark-streaming-jdbc-source）。Flink的JDBC...
3.FlinkJDBC使用 3.1 引入依赖 <dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-jdbc</artifactId><version>1.15.0</version></dependency> 3.2 直接指定JDBCSink即可 这里以ClickHouse为例->本代码可直接粘贴使用,因为是在文档中手写的,没有用编辑器,所以可能会有错别单词. ...
在GitHub上看到一个开源项目,通过对官方原生支持的jdbc方式改造之后,说可以支持用Spark structured streaming来增量读取mysql数据源,我暂时没有去验证,有兴趣的同学可以去看看。 地址为:https://github.com/sutugin/spark-streaming-jdbc-source Flink的JDBC 打开Flink的官网,在Flink connector一栏中赫然就出现了JDBC的身...
在GitHub上看到一个开源项目,通过对官方原生支持的jdbc方式改造之后,说可以支持用Spark structured streaming来增量读取mysql数据源,我暂时没有去验证,有兴趣的同学可以去看看。 地址为:https://github.com/sutugin/spark-streaming-jdbc-source 2. Flink的JDBC 打开Flink的官网,在Flink connector一栏中赫然就出现了JDBC...
<artifactId>flink-connector-jdbc</artifactId> <version>3.1.2-1.19</version> </dependency> 已创建的 JDBC Sink 能够保证至少一次的语义,精确一次可以通过 upsert 语句或幂等更新实现。 使用示例: StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); ...
'connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test', 'table-name' = 'studentscount', 'username' = 'root', 'password' = '123', 'driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', 'sink.buffer-flush.interval' = '0', 'sink.buffer-flush.max-rows' = '1' ...
jdbc表的定义跟普通的表定义,区别就在于with中的参数: CREATE TABLE MyUserTable ( ... ) WITH ( 'connector.type' = 'jdbc', 'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/flink-test', 'connector.table' = 'jdbc_table_name', 'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', ...
1.FLINK jdbc连接器可读可写,实现jdbc数据同步 CREATE TABLE ft( id INT, name varchar(50), PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:sqlserver://x.x.x.x:1433;DatabaseName=dw_bak', 'table-name' = 'ft', ...
.jdbcDriver("com.mysql.jdbc.Driver") .logProxyHost("10.1.129.157") .logProxyPort(2983) .serverTimeZone(serverTimeZone) .workingMode("memory") .deserializer(new OceanBaseDeserializer()) .build(); DataStreamSource<String> OBsource = env.addSource(oceanBaseSource, "flight_info1"); ...
Flink的CDC连接器和JDBC连接器是两种不同的数据源连接器。 JDBC连接器:JDBC连接器是一种基于Java数据库连接(JDBC)驱动程序的数据源连接器,用于从关系型数据库中读取数据。它支持各种常见的关系型数据库(如MySQL、Oracle、PostgreSQL等),并提供了基本的增删改查操作。使用JDBC连接器需要手动编写SQL语句,相对较为繁琐。