FlinkX
FlinkX的安装与简单使用
FlinkX的安装
安装unzip：yum install unzip
1、上传并解压
unzip flinkx-1.10.zip -d /usr/local/soft/
2、配置环境变量
3、给bin/flinkx这个文件加上执行权限
chmod a+x flinkx
4、修改配置文件，设置运行端口
vim flinkconf/flink-conf.yaml
## web服务端口，不指定的话会随机生成一个
rest.bind-port: 8888
FlinkX的简单使用
MySQLToHDFS
- 配置文件
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"parameter": {
"username": "root",
"password": "123456",
"connection": [
{
"jdbcUrl": [
"jdbc:mysql://master:3306/student?characterEncoding=utf8"
],
"table": [
"student"
]
}
],
"column": [
"*"
],
"customSql": "",
"where": "clazz = '理科二班'",
"splitPk": "",
"queryTimeOut": 1000,
"requestAccumulatorInterval": 2
},
"name": "mysqlreader"
},
"writer": {
"name": "hdfswriter",
"parameter": {
"path": "hdfs://master:9000/data/flinkx/student",
"defaultFS": "hdfs://master:9000",
"column": [
{
"name": "col1",
"index": 0,
"type": "string"
},
{
"name": "col2",
"index": 1,
"type": "string"
},
{
"name": "col3",
"index": 2,
"type": "string"
},
{
"name": "col4",
"index": 3,
"type": "string"
},
{
"name": "col5",
"index": 4,
"type": "string"
},
{
"name": "col6",
"index": 5,
"type": "string"
}
],
"fieldDelimiter": ",",
"fileType": "text",
"writeMode": "overwrite"
}
}
}
],
"setting": {
"restore": {
"isRestore": false,
"isStream": false
},
"errorLimit": {},
"speed": {
"channel": 1
}
}
}
}
- 启动任务
flinkx -mode local -job /usr/local/soft/flinkx-1.10/jsonConf/mysqlToHDFS.json -pluginRoot /usr/local/soft/flinkx-1.10/syncplugins/ -flinkconf /usr/local/soft/flinkx-1.10/flinkconf/
- 监听日志
flinkx 任务启动后，会在执行命令的目录下生成一个nohup.out文件
tail -f nohup.out
- 通过web界面查看任务运行情况
http://master:8888
MySQLToHive
- 配置文件
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"parameter": {
"username": "root",
"password": "123456",
"connection": [
{
"jdbcUrl": [
"jdbc:mysql://master:3306/student?characterEncoding=utf8"
],
"table": [
"student"
]
}
],
"column": [
"*"
],
"customSql": "",
"where": "clazz = '文科二班'",
"splitPk": "id",
"queryTimeOut": 1000,
"requestAccumulatorInterval": 2
},
"name": "mysqlreader"
},
"writer": {
"name": "hivewriter",
"parameter": {
"jdbcUrl": "jdbc:hive2://master:10000/testflinkx",
"username": "",
"password": "",
"fileType": "text",
"fieldDelimiter": ",",
"writeMode": "overwrite",
"compress": "",
"charsetName": "UTF-8",
"maxFileSize": 1073741824,
"tablesColumn": "{\"student\":[{\"key\":\"id\",\"type\":\"string\"},{\"key\":\"name\",\"type\":\"string\"},{\"key\":\"age\",\"type\":\"string\"}]}",
"defaultFS": "hdfs://master:9000"
}
}
}
],
"setting": {
"restore": {
"isRestore": false,
"isStream": false
},
"errorLimit": {},
"speed": {
"channel": 3
}
}
}
}
- 在hive中创建testflinkx数据库，并创建student分区表
create database testflinkx;
use testflinkx;
CREATE TABLE `student`(
`id` string,
`name` string,
`age` string)
PARTITIONED BY (
`pt` string)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
- 启动hiveserver2
# 第一种方式：
hiveserver2
# 第二种方式:
hive --service hiveserver2
- 启动任务
flinkx -mode local -job /usr/local/soft/flinkx-1.10/jsonConf/mysqlToHive.json -pluginRoot /usr/local/soft/flinkx-1.10/syncplugins/ -flinkconf /usr/local/soft/flinkx-1.10/flinkconf/
- 查看日志及运行情况同上
MySQLToHBase
- 配置文件
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"parameter": {
"username": "root",
"password": "123456",
"connection": [
{
"jdbcUrl": [
"jdbc:mysql://master:3306/student?characterEncoding=utf8"
],
"table": [
"score"
]
}
],
"column": [
"*"
],
"customSql": "",
"splitPk": "student_id",
"queryTimeOut": 1000,
"requestAccumulatorInterval": 2
},
"name": "mysqlreader"
},
"writer": {
"name": "hbasewriter",
"parameter": {
"hbaseConfig": {
"hbase.zookeeper.property.clientPort": "2181",
"hbase.rootdir": "hdfs://master:9000/hbase",
"hbase.cluster.distributed": "true",
"hbase.zookeeper.quorum": "master,node1,node2",
"zookeeper.znode.parent": "/hbase"
},
"table": "testFlinkx",
"rowkeyColumn": "$(cf1:student_id)_$(cf1:course_id)",
"column": [
{
"name": "cf1:student_id",
"type": "string"
},
{
"name": "cf1:course_id",
"type": "string"
},
{
"name": "cf1:score",
"type": "string"
}
]
}
}
}
],
"setting": {
"restore": {
"isRestore": false,
"isStream": false
},
"errorLimit": {},
"speed": {
"channel": 3
}
}
}
}
- 启动hbase 并创建testflinkx表
create 'testFlinkx','cf1'
- 启动任务
flinkx -mode local -job /usr/local/soft/flinkx-1.10/jsonConf/mysqlToHBase.json -pluginRoot /usr/local/soft/flinkx-1.10/syncplugins/ -flinkconf /usr/local/soft/flinkx-1.10/flinkconf/
- 查看日志及运行情况同上
MySQLToMySQL
- 配置文件
{
"job": {
"content": [
{
"reader": {
"name": "mysqlreader",
"parameter": {
"column": [
{
"name": "id",
"type": "int"
},
{
"name": "name",
"type": "string"
},
{
"name": "age",
"type": "int"
},
{
"name": "gender",
"type": "string"
},
{
"name": "clazz",
"type": "string"
}
],
"username": "root",
"password": "123456",
"connection": [
{
"jdbcUrl": [
"jdbc:mysql://master:3306/student?useSSL=false"
],
"table": [
"student"
]
}
]
}
},
"writer": {
"name": "mysqlwriter",
"parameter": {
"username": "root",
"password": "123456",
"connection": [
{
"jdbcUrl": "jdbc:mysql://master:3306/student?useSSL=false",
"table": [
"student2"
]
}
],
"writeMode": "insert",
"column": [
{
"name": "id",
"type": "int"
},
{
"name": "name",
"type": "string"
},
{
"name": "age",
"type": "int"
},
{
"name": "gender",
"type": "string"
},
{
"name": "clazz",
"type": "string"
}
]
}
}
}
],
"setting": {
"speed": {
"channel": 1,
"bytes": 0
}
}
}
}
FlinkX的更多相关文章
- 袋鼠云研发手记 | 数栈·开源：Github上400+Star的硬核分布式同步工具FlinkX
作为一家创新驱动的科技公司,袋鼠云每年研发投入达数千万,公司80%员工都是技术人员,袋鼠云产品家族包括企业级一站式数据中台PaaS数栈.交互式数据可视化大屏开发平台Easy[V]等产品也在迅速迭代.在 ...
- 数据集成工具—FlinkX
@ 目录 FlinkX的安装与简单使用 FlinkX的安装 FlinkX的简单使用 读取mysql中student表中数据 FlinkX本地运行 MySQLToHDFS MySQLToHive MyS ...
- 袋鼠云研发手记 | 开源·数栈-扩展FlinkSQL实现流与维表的join
作为一家创新驱动的科技公司,袋鼠云每年研发投入达数千万,公司80%员工都是技术人员,袋鼠云产品家族包括企业级一站式数据中台PaaS数栈.交互式数据可视化大屏开发平台Easy[V]等产品也在迅速迭代.在 ...
- 推荐两个不错的flink项目
最近flink真是风生水起,但是浪院长看来这不过是阿里错过了创造spark影响力之后,想要在flink领域创建绝对的影响力.但是,不可否认flink在实时领域确实目前来看独树一帜,当然也有它不适合的地 ...
- Apache Hudi在医疗大数据中的应用
本篇文章主要介绍Hudi在医疗大数据中的应用,主要分为5个部分进行介绍:1. 建设背景,2. 为什么选择Hudi,3. Hudi数据同步,4. 存储类型选择及查询优化,5. 未来发展与思考. 1. 建 ...
- 想了解FlinkX-Oracle Logminer？那就不要错过这篇文章
FlinkX-Oracle Logminer模块是FlinkX基于Logminer对Oracle重做日志进行实时采集分析,可对Oracle进行实时同步也可以通过指定SCN或者时间戳从某个节点进行同步, ...
- 数栈运维实例：Oracle数据库运维场景下，智能运维如何落地生根？
从马车到汽车是为了提升运输效率,而随着时代的发展,如今我们又希望用自动驾驶把驾驶员从开车这项体力劳动中解放出来,增加运行效率,同时也可减少交通事故发生率,这也是企业对于智能运维的诉求. 从人工运维到自 ...
- Flink Yarn的2种任务提交方式
Flink Yarn的2种任务提交方式 Pre-Job模式介绍 每次使用flink run运行任务的时候,Yarn都会重新申请Flink集群资源(JobManager和TaskManager),任务执 ...
- Tapdata 肖贝贝：实时数据引擎系列(六)-从 PostgreSQL 实时数据集成看增量数据缓存层的必要性
摘要:对于 PostgreSQL 的实时数据采集, 业界经常遇到了包括:对源库性能/存储影响较大, 采集性能受限, 时间回退重新同步不支持, 数据类型较复杂等等问题.Tapdata 在解决 Pos ...
随机推荐
- 使用VScode编写Markdown的一些使用技巧
- JavaScript的内存管理
JavaScript的内存管理 1.什么是内存管理? 在了解JavaScript的内存管理之前,可以先大致熟悉一下什么是内存管理,不管什么样的编程语言,在其代码执行的过程中都是需要为其分配内存的. 不 ...
- open policy agent 语法总结
OPA 文档模型 OPA将从外部加载的数据成为基本文档(base documents),有规则产生的值成为虚拟文档(virtual documents),此处"虚拟"的意思表示文档 ...
- Td 内容不换行，超过部分自动截断，用...表示
转载请注明来源:https://www.cnblogs.com/hookjc/ <table width="200px" style="table-layout:f ...
- JVM学习十一 - （复习）性能调优
在高性能硬件上部署程序,目前主要有两种方式: 通过 64 位 JDK 来使用大内存: 使用若干个 32 位虚拟机建立逻辑集群来利用硬件资源. 使用 64 位 JDK 管理大内存 堆内存变大后,虽然垃圾 ...
- Cell简介
UITableView的每一行都是一个UITableViewCell,通过dataSource的tableView:cellForRowAtIndexPath:方法来初始化每一行 UITableVie ...
- tomcat启用apr需要的三个组件(缺少可能会报错)
tomcat8开始支持Apr,可以提升IO性能,但若配置了使用Apr,如下图所示,则需要安装apr和aprutil和tomcat-native 如果采用nio的方式,则配置可以改成protocol=& ...
- Kubernetes 集群日志 和 EFK 架构日志方案
目录 第一部分:Kubernetes 日志 Kubernetes Logging 是如何工作的 Kubernetes Pod 日志存储位置 Kubelet Logs Kubernetes 容器日志格式 ...
- Solution -「多校联训」假人
\(\mathcal{Description}\) Link. 一种物品有 长度 和 权值 两种属性,现给定 \(n\) 组物品,第 \(i\) 组有 \(k_i\) 个,分别为 \((1,a ...
- Acwing_蓝桥_递归
一.关于由数据范围反推算法复杂度及其算法 关于输入输出:问题规模小于105:cin,scanf都差不多,但是要是大于105推荐使用scanf和printf. 二.关于递归 1.定义 自己调用自己 2. ...