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connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置,则会自动通过URL提取 connector.username 否 数据库认证用户名,需要和'connector
url 是 数据库的URL。 table-name 是 读取数据库中的数据所在的表名。 driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置,则会自动通过URL提取。 username 否 数据库认证用户名,需要和'password'一起配置。 password 否 数据库认证密码,需要和'username'一起配置。
创建表相关语法 表1 创建表相关语法 语法分类 功能描述 创建源表 DataGen源表 DWS源表 Hbase源表 JDBC源表 Kafka源表 MySQL CDC源表 Postgres CDC源表 Redis源表 Upsert Kafka源表 创建结果表 BlackHole结果表 ClickHouse结果表
将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史,等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Canal 格式的 JSON 消息,输出到 Kafka 等存储中。 但需要注意的是,目前
将增量数据从数据库同步到其他系统 日志审计 数据库的实时物化视图 关联维度数据库的变更历史,等等。 Flink 还支持将 Flink SQL 中的 INSERT / UPDATE / DELETE 消息编码为 Canal 格式的 JSON 消息,输出到 Kafka 等存储中。 但需要注意的是,目前
= 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--其中url中的flink表示MySQL中orders表所在的数据库名 'table-name' = 'orders', 'username' = 'MySQLUsername'
Kafka提供的消息队列服务,向用户提供计算、存储和带宽资源独占式的Kafka专享实例。 Kafka版支持按需和包周期两种付费模式。Kafka计费项包括Kafka实例和Kafka的磁盘存储空间。 了解Kafka计费说明。 RDS MySQL 数据库 RDS for MySQL提供在线云数据库服务。 RDS对您选择的
connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置,则会自动通过URL提取 connector.username 否 访问数据库所需要的账号 connector
T-Digest函数 概述 T-digest是存储近似百分位信息的数据草图。HetuEngine中用tdigest表示这种数据结构。T-digest可以合并,在存储时可以强转为VARBINARY,检索时再由VARBINARY转换为T-digest 函数 merge(tdigest)→tdigest
已处理的文件在 source 的整个生命周期内存储在 state 中,因此,source 的 state 在 checkpoint 和 savepoint 时进行保存。 更短的时间间隔意味着文件被更快地发现,但也意味着更频繁地遍历文件系统/对象存储。 如果未设置此配置选项,则提供的路径仅被扫描一次,因此源将是有界的。
connector.url 是 数据库的URL connector.table 是 读取数据库中的数据所在的表名 connector.driver 否 连接数据库所需要的驱动。若未配置,则会自动通过URL提取 connector.username 否 访问数据库所需要的账号 connector
名.表名"。 说明: 如果数据库和表不存在,请先创建数据库和表,否则系统会报错并且运行失败。 user RDS数据库用户名。 password RDS数据库用户名对应密码。 driver jdbc驱动类名,访问MySQL集群请填写:"com.mysql.jdbc.Driver",访问PostGre集群请填写:"org
对象存储OBS结果表 功能描述 FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以
builder.appName("datasource-rds").getOrCreate() 通过DataFrame API 访问 连接参数配置 1 2 3 4 5 url = "jdbc:mysql://to-rds-1174404952-ZgPo1nNC.datasource
); 关键字 表1 关键字说明 参数 是否必选 说明 type 是 输出通道类型,dcs_redis表示输出到分布式缓存服务的Redis存储系统中。 cluster_address 是 Redis实例连接地址。 password 否 Redis实例连接密码,当设置为免密访问时,省略该配置项。
appName("datasource-rds").getOrCreate(); 通过SQL API 访问 创建DLI跨源访问RDS的关联表,填写连接参数。 1 2 3 4 5 6 7 sparkSession.sql( "CREATE TABLE IF NOT EXISTS dli_to_rds USING
Spark SQL支持复杂数据类型,如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段,使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型,要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见:ARRAY示例。
= 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--其中url中的flink表示MySQL中orders表所在的数据库名 'table-name' = 'orders', 'username' = 'MySQLUsername'
步骤3:创建RDS数据库和表 登录RDS管理控制台,在“实例管理”界面,选择已创建的RDS MySQL实例,选择操作列的“更多 > 登录”,进入数据管理服务实例登录界面。 输入实例登录的用户名和密码。单击“登录”,即可进入RDS MySQL数据库并进行管理。 在数据库实例界面,单
创建维表 创建JDBC维表 创建DWS维表 创建Hbase维表 父主题: 数据定义语句DDL