JdbcDynamicTableFactory 类主体结构 public static final String IDENTIFIER = "jdbc"; 其他参数见类:JdbcConnectorOptions public class JdbcConnectorOptions { public static final ConfigOption<String> URL = ConfigOptions.key("url") .stringType() .noDefaultValue() .withDescription("The JDBC database URL."...
'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' ); INSERT INTO mysqlT...
该连接器可以向 JDBC 数据库写入数据。 依赖 添加下面的依赖以便使用该连接器(同时添加 JDBC 驱动): <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId> <version>1.13.1</version> </dependency> 案例演示 需求 从指定的socket读取数据,对单词进行计算,最后...
控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = '5000' 控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s' 两个条件先到先触发,这两个参数都是可以通过with()属性配置的。 JDBCUpsertFunction其实很简单,主要的工作就是包装对应的Format,执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接,...
本文分别讲述了Flink三大Connector:FileSystem Connector、JDBC Connector和KafkaConnector的源码实现和案例代码。 FileSystem Connector Sink 构造FileSystemTableSink对象,传入相关属性参数: 代码语言:javascript 复制 publicTableSink<RowData>createTableSink(TableSinkFactory.Context context){Configuration conf=newConfiguration...
在使用Flink JDBC Connector时,过滤条件是一个不可或缺的部分,它可以帮助用户在读取数据时只选择符合特定条件的数据,提高数据读取的效率和准确性。 本文将重点探讨在使用Flink JDBCConnector时如何设置和优化过滤条件,以及过滤条件在Flink JDBC Connector中的作用。通过深入分析和实践,帮助读者更好地理解和运用Flink JDBC...
该连接器可以向 JDBC 数据库写入数据。 依赖 添加下面的依赖以便使用该连接器(同时添加 JDBC 驱动): <dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId><version>1.13.1</version></dependency> 案例演示 ...
FLINK-17537:Refactor flink-jdbc connector structure[2] (重构 flink-jdbc 连接器的结构) 这个issue 将 flink-jdbc 包名重命名为 flink-connector-jdbc,与 Flink 的其他 connector 统一,将所有接口和类从 org.apache.flink.java.io.jdbc(旧包)规范为新包路径 org.apache.flink.connector.jdbc(新包),通过这种重...
总结:JDBC sink的操作时,如果外部系统定义的DDL存在主键,则JDBC连接器将使用upsert语义而不是简单的insert,在Flink任务执行中如果出现了故障,Flink作业将会从上一个成功的检查点恢复并重新处理,这可能导致在恢复期间重新处理消息。 强烈建议使用upsert模式,因为使用append模式需要重新处理记录,下游可能会出现重复数据。
Flink的JDBC connector确实支持两阶段提交,这是一种可以保证数据一致性的机制。在两阶段提交中,数据在写入到目标数据库之前会先写入到内存中,然后进入确认阶段。在确认阶段,Flink会向目标数据库发送确认请求,如果目标数据库返回成功,那么数据就会被永久保存。如果目标数据库返回失败,那么Flink会进行重试,直到数据被成功写入...