protected KafkaDynamicSource createKafkaTableSource( DataType physicalDataType,//要查询的字段 ROW<`status` INT, `courier_id` BIGINT, `id` BIGINT, `finish_time` BIGINT> NOT NULL @Nullable DecodingFormat<DeserializationSchema<RowData>> keyDecodingFormat, DecodingFormat<DeserializationSchema<RowData>>...
kafkaSource, watermarkStrategy,"KafkaSource-"+ tableIdentifier);intdefaultParallelism=execEnv.getParallelism();// add by venn for custom source parallelism// 很多任务不需要设置并行度,所以加了个判空条件// 如果设置的并行度等于 全局的并行度也不做处理if(parallelism !=null&& parallelism >0&& parallelis...
有图可知,主要分为4大步骤,先通过calcite分析sql,转为相应的relnode,在根据用户配置的schema和Javaspi,过滤出需要的kafka produce和kafka consumer版本。 kafka consumer对应于select部分 kafka produce对应于insert部分
tableEnv.executeSql(createKafkaSourceDDL);// 文件系统批处理表StringcreateFilesystemSourceDDL="CREATE TABLE file_batch_orders ("+"order_id STRING,"+"amount DOUBLE)"+"WITH ("+"'connector' = 'filesystem',"+"'path' = 'file:///Users/yclxiao/Project/bigdata/flink-blog/doc/input_order.csv'...
Kafka可以作为Flink的source和sink 任务失败,通过设置kafka的offset来恢复应用 import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; ...
sql source、sink format。可以对应到 datastream api kafka connector 的 DeserializationSchema,SerializationSchema。 sql source、sink field。可以对应到 datastream api kafka connector 的序列化或者反序列化出来的 Model 所包含的字段信息。 sql source、sink catalog_name、db_name、table_name。可以对应到 datastream...
本文依赖kafka的环境是好用的。 一、maven依赖 本文依赖见【flink番外篇】3、flink的source介绍及示例(1)- File、Socket、Collection,不再赘述。 如果有新增的maven依赖,则会在示例时加以说明,避免篇幅的过大。 二、环境或版本说明 1、该示例需要有kafka的运行环境,kafka的部署与使用参考文章: ...
在Flink SQL中使用UPSERT INTO KAFKA时，如果源或汇点的状态持续增大，可能是因为以下原因：
1.1 运行upsert-kafka作业 登录sql-client，创建一个upsert-kafka的sql作业（注意，这里发送给kafka的...