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<Deserializat
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...
在Flink SQL中,对于Kafka Source的并行度设置,是支持单独配置的。这允许用户根据Kafka主题的分区数或者其他性能需求来自定义Source端的并行处理能力。恰当的并行度配置能够显著影响作业的执行效率和资源利用率。 解决方案 配置方法: 在定义Flink SQL作业时,可以通过在创建表的语句中指定WITH子句来设置Kafka Source的并行度...
sqlUpdate( s"""INSERT INTO `kafka.kafka-k8s.pb_sink_test` |select |fstDeptSet, |filedName1, |filedName2, |userId, |brandNames |from kafka.`kafka-k8s`.`pb_internal_test` | """.stripMargin) env.execute("Flink SQL Skeleton") 上面是一个查询,插入语句,在flink中会被转为一个任务进行...
在实时计算 Flink 版中,支持将一个 CDC 数据源(Source)同时写入多个目标存储(Sink),例如 PostgreSQL 和 Kafka。这种场景可以通过 Flink SQL 的多 Sink 配置实现,以下是详细的实现方式和注意事项: 1. 场景支持性 Flink CDC 支持从 MySQL、PostgreSQL 等数据库捕获变更数据,并将其同步到多个下游存储。通过 Flink SQ...
目前Flink 1.9 SQL 支持用户直接使用 SQL 语句创建 Kafka 数据源,这极大的方便了用户开发 Flink 实时任务,你可以像 Hive 一样,使用 Create Table 语句来创建 Kafka Source,同时在也可以使用 Select 语句,从这个表中读取数据,进行窗口、ETL等操作。本文主要讲解 Flink 1.9 SQL 创建 Kafka 的 SQL 语法使用,当然,使...
FlinkSQL写入Kafka/ES/MySQL示例-JAVA 一、背景说明 Flink的API做了4层的封装,上两层TableAPI、SQL语法相对简单便于编写,面对小需求可以快速上手解决,本文参考官网及部分线上教程编写source端、sink端代码,分别读取socket、kafka及文本作为source,并将流数据输出写入Kafka、ES及MySQL,方便后续查看使用。
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; ...
Flink SQL Kafka Source DDL 语句 首先,一般你的 Kafka 数据源里面的消息格式为 Json ,这样在 Flink SQL 创建 Kafka数据源的时候,指定消息格式为 Json,表中的定义的确保字段的名称和 Json 中的字段保持一致,下面是 Flink SQL 代码实例: createtablekafka_topic_src(idvarchar,namevarchar,agevarchar,)with('conne...