import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy; import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource; import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming....
简单说,通过kafka connector用3条sql实现如图所示功能: 但是实现的过程中也遇到了两个问题。 问题 截止到目前最新的flink版本在kafka connector也只支持inStreamingMode,并不支持inBatchMode。不能实现汽车之家通过kafka connector来实现每日的定时统计。 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs...
使用flinksql程序消费kafka数据写入mysql时,使用TVF表值函数,START_ENENT_TIME和END_ENENT_TIME 始终比消费时间小大约13小时。 解决办法 在写入mysql 的sink表时 在connector.url加上参数 “&serverTimezone=Asia/Shanghai” 。 2.问题现象: com.MySQL.jdbc.CommunicationsException: The last packet successfully rec...
'connector' = 'kafka', 'topic' = 'input_topic', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'properties.group.id' = 'flink_consumer_group', 'format' = 'json' ); 编写SQL 查询 定义好 Kafka 表后,我们可以编写 SQL 查询来处理从 Kafka 中读取的数据。例如,我们可以计算每个用户的操作...
在上面的依赖配置中 ${flink_version} 指使用 Flink 的版本,${flink_connector_kafka_version} 指依赖的 Kafka connector 版本对应的 artifactId。下表描述了截止目前为止 Kafka 服务版本与 Flink Connector 之间的对应关系。 Flink 官网内容 Apache Kafka Connector 中也有详细的说明。
本文主要讲了flink sql与kafka结合的多种方式,对于datastream相关操作可以一般采用addsource和addsink的方式,对于想使用flink的朋友们,kafkajsontablesource和kafkajsontablesink在逐步废弃掉,可以采用connector和catalog的形式,尤其是后者在实现平台的过程中也是非常之靠谱好用的。
有了数据源后,我们就可以用 DDL 去创建并连接这个 Kafka 中的 topic(详见 src/main/resources/q1.sql)。 CREATE TABLE user_log ( user_id VARCHAR, item_id VARCHAR, category_id VARCHAR, behavior VARCHAR, ts TIMESTAMP ) WITH ( 'connector.type' = 'kafka', -- 使用 kafka connector ...
Kafka Connector 提供了从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。 1. 依赖 无论是使用构建自动化工具(例如 Maven 或 SBT)的项目还是带有 SQL JAR 包的 SQL 客户端,如果想使用 Kafka Connector,都需要引入如下依赖项: 代码语言:javascript 复制 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>...
首先我们通过Flink SQL 创建Kafka表 CREATETABLEuser_log(user_idVARCHAR,item_idVARCHAR,category_idVARCHAR,behaviorVARCHAR,tsvarchar)WITH('connector.type'='kafka','connector.version'='universal','connector.topic'='user_behavior','connector.startup-mode'='earliest-offset','connector.properties.0.key'=...
核心是两段SQL代码,分别是用来连接Kafka和MYSQL的。 其中kafka使用json格式来解析。 样例数据({"t":1570,"user_name":"xiaoming","cnt":100}) -- sourceCREATETABLEuser_log(user_idVARCHAR,item_idVARCHAR,category_idVARCHAR,behaviorVARCHAR,tsTIMESTAMP)WITH('connector.type'='kafka','connector.version'='...