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."...
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,...
PS:可以扩展JDBC dialect来实现其他依赖于jdbc的数据库的实现,比如clickhouse等。 一个完整的案例: -- register a MySQL table 'users' in Flink SQL CREATE TABLE MyUserTable ( id BIGINT, name STRING, age INT, status BOOLEAN, PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'jdbc', '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...
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...
控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'这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很简单，主要的工作是包装对应的Format，执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接，invoke方法负责消费每条数据提交。接下来，我们来看看关键的format....
Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NjY0NTQxNw==&mid=2247484513&idx=1&sn=0402cb44d2ad55cde6b3990010e3b59d&chksm=fbc0a927ccb72031d94d26fe7d43fb66be7e2059fab599b35055e8d257cd21feecbc0a15b476&scene=21#wechat_redirect...
JDBC Connector 可以用在时态表关联中作为一个 lookup source (维表、查找表),当前只支持同步的查找模式。 默认情况下,lookup cache 是未启用的,可以设置 lookup.cache.max-rows 和 lookup.cache.ttl 参数来启用。lookup cache 的主要目的是用于提高时态表关联 JDBC 连接器的性能。
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。
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 ...