HBase、JDBC 的 TableSink 都使用了这种方式。 在底层,Upsert 模式下的结果更新会被翻译为 (Boolean, ROW) 的二元组。其中第一个元素表示操作类型,true对应UPSERT操作(不存在该元素则INSERT,存在则UPDATE),false对应DELETE操作,第二个元素则是操作对应的记录。如果结果表本身是 Append-Only 的,第一个元素会全部为...
JDBC 连接器允许使用 JDBC 驱动向任意类型的关系型数据库读取或者写入数据。 如果在 DDL 中定义了主键,JDBC sink 将以 upsert 模式与外部系统交换 UPDATE/DELETE 消息;否则,它将以 append 模式与外部系统交换消息且不支持消费 UPDATE/DELETE 消息。 Create SQL -- 在 Flink SQL 中注册一张 MySQL 表 'users'CREA...
在 Flink SQL 中,使用 -D 参数指定 JDBC Sink 的 delete-sql 时,可以使用 RETRACT_STREAM() 函数来删除回撤流中的数据。例如: CREATE TABLE sink_table ( id BIGINT, name STRING, age INT, PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector.type' = 'jdbc', 'connector.url' = 'jdbc:mysql:/...
HBase、JDBC 的 TableSink 都使用了这种方式。 在底层,Upsert 模式下的结果更新会被翻译为 (Boolean, ROW) 的二元组。其中第一个元素表示操作类型,true对应UPSERT操作(不存在该元素则INSERT,存在则UPDATE),false对应DELETE操作,第二个元素则是操作对应的记录。如果结果表本身是 Append-Only 的,第一个元素会全部为...
Flink作为一个流处理框架，其JDBC连接器主要用于与关系数据库进行交互。在使用JDBC连接器进行实时数据同步...
Upsert 是 Append 模式的升级版,支持 Append-Only 的操作和在有主键的前提下的 UPDATE 和 DELETE 操作。Upsert 模式依赖业务主键来实现输出结果的更新和删除,因此非常适合 KV 数据库,比如 HBase、JDBC 的 TableSink 都使用了这种方式。 在底层,Upsert 模式下的结果更新会被翻译为 (Boolean, ROW) 的二元组。其中...
不幸的是,对于大多数存储系统并没有标准接口,除了针对DBMS的JDBC。相反,每一个存储系统都需要有自己的特定的连接器。所以,Flink需要维护针对不同存储系统(消息队列,日志系统,文件系统,k-v数据库,关系型数据库等等)的连接器实现。 Flink提供了针对Apache Kafka, Kinesis, RabbitMQ, Apache Nifi, 各种文件系统,Cassand...
flink jdbc connector 既可以提供 jdbc source,也可以提供jdbc sink。 本文主要讲解sink方面的机制。 sink机制介绍 upsert模式 flink ddl定了primary key时,会采用upsert模式。这个时候要求mysql表也设置了对应的 unique key,否则无法实现该模式。以mysql为例子,写入时采用以下语句。
三、jdbc sink ①mysql驱动 <!-- mysql sink --> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.44</version> </dependency> ②自定义mysql sink,继承RichSinkFunction,重写执行逻辑以及初始化和关闭资源的方法。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12...
flink使用JedisCluster flink jdbcsink 是一个开源的分布式,高可用,高性能,准确的流处理框 主要由Java实现 支持流(stream)处理和批(batch)处理 flink原生支持迭代计算,内存管理和程序优化 优点 Flink的架构图 Flink的组件 DataSource: 数据源 Transformations: 算子(处理逻辑)...