这样,只要API将流和动态表的转换封装起来,就可以直接在数据流上执行SQL查询,用处理表的方式来做流处理了。 四、将流转换成动态表 为了能够使用SQL来做流处理,必须先把流(stream)转换成动态表 如果把流看作一张表,那么流中每个数据的到来,都应该看作是对表的一次插入(Insert)操作,会在表的末尾添加一行数据。因...
2.需要导入包:(我使用的flink1.11,自带 flink-json-1.11.3.jar,flink-sql-connector-kafka_2.11-1.11.3.jar) flink-connector-hive_2.11-1.11.0.jar flink-connector-jdbc_2.12-1.11.3.jar flink-table-planner_2.11-1.11.3.jar flink-table-planner-blink_2.11-1.11.3.jar hive-exec-3.1.2.jar mysql-con...
虽然Flink SQL直接设置并行度的选项有限,但你可以通过调整作业的图结构或使用Flink的DataStream API来更细致地控制。 不过,对于JDBC source这样的场景,通常是通过调整source的并行度来间接影响读取操作的并行化。这可以通过在source之后添加一个并行转换操作(如map、filter等)并指定其并行度来实现。 示例 假设你已经从My...
@Overridepublicvoidrun(SourceContext<RowData> ctx)throwsException {// splicing query sqlStringsql=makeupSql();PreparedStatementps=conn.prepareStatement(sql);// Split by primary key for subtaskintindex=getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask();inttotal=getRuntimeContext().getNumberOfParallelSubtas...
}classSQL_sourceextendsRichSourceFunction[Student]{privatevar connection: Connection =nullprivatevar ps: PreparedStatement =nulloverride def open(parameters: Configuration): Unit={ val driver= "com.mysql.jdbc.Driver"val url= "jdbc:mysql://hadoop01:3306/test"val username= "root"val password= "root...
"'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver', " + "'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test', " + "'username' = 'root', " + "'password' = 'root', " + "'table-name' = 'user' " + ")"; tEnv.executeSql(sourceTable); ...
MySQL表student的实体采用case class定义 objectDomain{caseclassAccess(time:Long,domain:String,traffic:Long)caseclassStudent(id:Int,name:String,age:Int)} 实现RichSourceFunction来自定义MySQLSource packagecom.zc.bigdata.flink02importjava.sql.{Connection,PreparedStatement}importcom.zc.bigdata.bean.Domain.Stude...
2.SourceFromMySQL工具类java代码 import org.apache.flink.configuration.Configuration; import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichSourceFunction; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; ...
2.flink sql final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataSource s = env.createInput(jdbcInputFormat); //datasource BatchTableEnvironment tableEnv =new BatchTableEnvironment(env, TableConfig.DEFAULT());
1. Flink SQL 简单尝试 2. 利用 Flink 进行从 MySQL 到 TiDB 的数据导入 3. 双流 Join 4. 维表 Join 在启动 docker-compose 后,可以通过 Flink SQL Client 来编写并提交 Flink 任务,并通过 localhost:8081 来观察任务执行情况。 如果大家对 Flink+TiDB 实时数仓方案有兴趣、疑惑,或者在探索实践过程中积累了...