为了模拟真实的 Kafka 数据源,笔者还特地写了一个 source-generator.sh 脚本(感兴趣的可以看下源码),会自动读取 user_behavior.log 的数据并以默认每毫秒1条的速率灌到 Kafka 的 user_behavior topic 中。 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)...
~/sqlSubmit$ /opt/flink-1.12.0/bin/flink run -m yarn-cluster -ynm sqlDemo -c com.rookie.submit.main.SqlSubmit original-sqlSubmit-3.0.jar -sql ~/git/sqlSubmit/src/main/resources/sql/connector/kafka_upsert_demo.sql---The program finished with the following exception: org.apache.flink.clie...
'connector.properties.group.id'='testGroup', 'format.type'='json', 'connector.startup-mode'='earliest-offset', 'update-mode'='append' ) 然后用SSQL 去读kafka数据 1 2 3 %flink.ssql select*fromcdn_access_log; 4: 在kafka的producer端,持续的产生数据,在flink SSQL端就会实时的读取数据进行处...
Flink 1.12.0 已经发布了有一段时间了, 这段时间都比较忙,很少尝试新版本的功能,之前升级,只是修改了 flink 的版本号,把一些报错、不适用的代码从项目中移除,一直没有试用新的功能,今天刚好试用下 upsert-kafka connector,之前每个版本都自己实现,也是麻烦。 使用sqlSubmit 提交之前的 kafka upsert sql CREATE TABL...
FlinkSql 消费kafka 写入MySQL demo: from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment, TimeCharacteristic, CheckpointingMode from pyflink.table import StreamTableEnvironment, EnvironmentSettings source_Kafka = “”" CREATE TABLE kafka_source ( ...
默认情况下,Flink使用流式处理模式(StreamingMode)来读取Kafka数据,这意味着它会持续不断地从Kafka中读取数据并进行处理。然而,在某些场景下,我们可能希望以批处理模式(BatchMode)来处理Kafka数据,例如,当我们需要一次性处理Kafka中所有历史数据时。 为了实现这个目标,我们可以修改Flink的Kafka Connector源码,使其支持批...
mkdir flink-demo; cd flink-demo; wgethttps://raw.githubusercontent.com/wuchong/flink-sql-demo/master/docker-compose.yml 该Docker Compose 中包含的容器有: DataGen:数据生成器。容器启动后会自动开始生成用户行为数据,并发送到 Kafka 集群中。默认每秒生成 1000 条数据,持续生成约 3 小时。也可以更改docker...
2.1.2 FlinkSql建表 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 CREATETABLEt1(name string,ageBIGINT,isStuINT,optSTRING,optDateTIMESTAMP(3)METADATAFROM'timestamp')WITH('connector'='kafka',--使用 kafka connector'topic'='test01',--kafka topic'scan.startup.mode'='earliest-offset...
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)。 CREATETABLEuser_log (user_idVARCHAR,item_idVARCHAR,category_idVARCHAR,behaviorVARCHAR,tsTIMESTAMP)WITH('connector.type'='kafka',-- 使用 kafka connector'connector.version'='universal',-- kafka 版...
--kafka--><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-kafka-0.10_${scala.binary.version}</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency></dependencies> 3. 实现功能 创建SQLBatch的JAVA类,实现功能。