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flink流和mysql交互强烈推荐 https://www.studytime.xin/article/flink-mysql-source-sink.html flink批和mysql交互强烈推荐 https://blog.51cto.com/simplelife/2443000
配置Flink任务并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀
可以参考下DLI资料：https://support.huaweicloud.com/sqlref-flink-dli/dli_08_0245.html1. 首先您需要获取您自建Mysql实例的IP+端口； 按资料所示方法配置Flink作业： 2. 其次，您需要创建DLI专属通用队列，并配置增强型跨
作业开发SQL标准化等特点。 Flink结构如图2所示。 图2 Flink结构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。 TaskManager Flink系统的业务执行节点，执行具体的
配置Flink任务并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀
MySQL实例的数据库用户名 'password' = 'xxx',--RDS MySQL实例的数据库用户密码 'database-name' = 'testrdsdb',--RDS MySQL实例的数据库名 'table-name' = 'mysqlcdc'--RDS MySQL实例的数据库下的表名
创建两张表，一个是T2,一个是T3，这个例子便是使用Flink从T2表把数据读取出来并写入到T3表中，我们提前在T2表中写入一定量的数据。Flink就不单独部署了，这里例子中，我们使用IDE启动的方式，方便调试。 实现Flink写HBase的应用代码1.建立一个maven工程，pom
即可。 关于flink操作hudi的相关方法如果有疑惑的可先看本系列的其他文章，例如使用flink插入数据到hudi数据湖初探， Flink SQL Client实战CDC数据入湖等。 生成测试数据 使用datafaker生成100000条数据，放到mysql数据库中的stu4表。
export LIBMYSQL_ENABLE_CLEARTEXT_PLUGIN=1 （若集群已启用Kerberos认证（安全模式）需执行该命令） mysql -u数据库登录用户 -p数据库登录用户密码 -P数据库连接端口 -hDoris FE实例IP地址 数据库连接端口为Doris
使用跨源认证则无需在作业中配置置账号和密码。 示例 该示例是利用MySQL-CDC实时读取RDS MySQL中的数据，并写入到Print结果表中，其具体步骤如下（本示例使用RDS MySQL数据库引擎版本为MySQL 5.7.32）。 参考增强型跨源连接，根据MySQL所在的虚拟私有云和子网创建相应的增强型
//MySQL的服务器IP:MySQL的服务器端口/mysql', 'table-name' = 'customer_t1', 'username' = 'username', --连接MySQL数据库的用户名 'password' = 'password',--连接
Flink SQL作业消费Kafka后sink到es集群，作业执行成功，但未写入数据 问题现象 客户创建Flink SQL作业，消费Kafka后sink到es集群，作业执行成功，但无数据。 原因分析 查看客户作业脚本内容，排查无问题，作业执行成功，出现该问题可能的原因如下： 数据不准确。
什么是Flink Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。 Flink旨在运行在所有常见的群集环境中，以内存速度和任何规模执行计算。 画重点 分布式数据流计算有边界数据和无边界数据
4、Apache Flink 特性 5、Apache Flink 的分层 API Apache Flink 入门，了解 Apache Flink 1、如何通俗易懂的解释 Flink Flink 主要在协议
一、flink介绍 Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。
Flink 写入 ClickHouse API 可以通过Flink原生JDBC Connector包将Flink结果写入ClickHouse中，Flink在1.11.0版本对其JDBC Connnector进行了重构： 重构之前（1.10.x 及之前版本），包名为 flink-jdbc
t/Bigdata/client/Flink/flink/conf”目录下生成“flink.keystore”和“flink.truststore”。 在“flink”目录下新建“test”目录，将“flink.keystore”和“flink.truststore”拷贝到该目录下。cd
flink-obs-fs-hadoop的实现基于flink的plugin加载机制（flink从1.9开始引入），flink-obs-fs-hadoop必须通过flink的plugin机制进行加载，即将flink-obs-fs-hadoop放入/opt/flink-1.12
Runtime 核心层：Flink分布式计算框架的核心实现层，负责分布式作业的执行、映射转换、任务调度等。将 DataStream 和 DataSet 转成同意的可执行的 Task Operator 。 物理部署层：目前Flink支持本地、集群、云、容器部署，Flink通过盖层能够支持不
Pipeline ● 配置表架构Flink架构如图1-15所示。图 1-15 Flink 架构Flink整个系统包含三个部分： ● Client Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。 ● TaskManager Flink系统的业务执行节点，
BY）、多表的关联（JOIN）等。 本示例通过创建MySQL CDC源表来监控MySQL的数据变化，并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。 前提条件 已创建RDS MySQL实例。本示例创建的RDS MySQL数据库版本选择为：8.0。 具体步骤可参考购买RDS for MySQL实例。 已创建DWS实例。
GEOMETRYCOLLECTION STRING MySQL中的空间数据类型将转换为具有固定Json格式的字符串。 示例 该示例是利用MySQL-CDC实时读取RDS MySQL中的数据及其元数据，并写入到Print结果表中。 本示例使用RDS MySQL数据库引擎版本为MySQL 5.7.33。 参考增
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