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. 二.代码部分 说明:这里使用connect及DDL两种写法,connect满足Flink1.10及以前版本使用,目前官方文档均是以DDL写法作为介绍,建议1.10以后的版本使用DDL写法

一.背景说明 需求为从Kafka消费对应主题数据,通过TableApi对数据进行WordCount后,基于DDL写法将数据写入ES. 二.代码部分 说明:代码中关于Kafka及ES的连接部分可以抽象到单独的工具类使用,这里只是一个演示的小demo,后续操作均可自行扩展,如Kakfa一般处理为json格式数据,引入fastjson等工具使用富函数进行格式处理即可. package com.flinksql.test; import org.apache.flink.api.common.funct

小结: 1. OPPO数据中台之基石:基于Flink SQL构建实数据仓库 https://mp.weixin.qq.com/s/JsoMgIW6bKEFDGvq_KI6hg 作者 | 张俊编辑 | Vincent导读:本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor.本文主要内容如下: - OPPO 实时数仓的演进思路: - 基于 Flink S

Flink 1.10.0 于近期刚发布,释放了许多令人激动的新特性.尤其是 Flink SQL 模块,发展速度非常快,因此本文特意从实践的角度出发,带领大家一起探索使用 Flink SQL 如何快速构建流式应用. 本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana,使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用.本文所有的实战演练都将在 Flink SQL CLI 上执行,全程只涉及 SQL 纯文本,无需一行 Java/Scala 代码,无需安装 I

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 在<Flink SQL Client初探>一文中,我们体验了Flink SQL Client的基本功能,今天来通过实战更深入学习和体验Flink SQL: 实战内容 本次实战主要是通过Flink SQL Client消费kafka的实时消息,再用各种SQL操作对数据进行查询统计,内容汇总如下

本次,我们从 0 开始逐步剖析 Flink SQL 的来龙去脉以及核心概念,并附带完整的示例程序,希望对大家有帮助! 本文大纲 一.快速体验 Flink SQL 为了快速搭建环境体验 Flink SQL,我们使用 Docker 来安装一些基础组件,包括 zk 和 kafka,如果你有这个环境,可以略过了. 在 Centos 7 上安装 Docker 环境,具体见这个链接,此处就不细说了: https://blog.csdn.net/qq_24434251/article/details/1057

body { margin: 0 auto; font: 13px / 1 Helvetica, Arial, sans-serif; color: rgba(68, 68, 68, 1); padding: 5px } h1, h2, h3, h4 { color: rgba(17, 17, 17, 1); font-weight: 400 } h1, h2, h3, h4, h5, p { margin-bottom: 16px; padding: 0 } h1 { font-size: 2

前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>—— Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>—— Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafka 中

本篇核心目标是让大家概要了解一个完整的 Apache Flink SQL Job 的组成部分,以及 Apache Flink SQL 所提供的核心算子的语义,最后会应用 TumbleWindow 编写一个 End-to-End 的页面访问的统计示例. 1.Apache Flink SQL Job 的组成 我们做任何数据计算都离不开读取原始数据,计算逻辑和写入计算结果数据三部分,当然基于 ApacheFlink SQL 编写的计算 Job 也离不开这个三部分,如下所所示: &lt;img src=

无论在 OLAP 还是 OLTP 领域,Join 都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的 SQL 语句.对于离线计算而言,经过数据库领域多年的积累,Join 语义以及实现已经十分成熟,然而对于近年来刚兴起的 Streaming SQL 来说 Join 却处于刚起步的状态. 其中最为关键的问题在于 Join 的实现依赖于缓存整个数据集,而 Streaming SQL Join 的对象却是无限的数据流,内存压力和计算效率在长期运行来说都是不可避免的问题.下文将结合 SQL 的发展解析 Flink S

[源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程 目录 [源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程 0x00 摘要 0x01 Apache Calcite 1. Calcite 概念 2. Calcite 处理流程 0x02 Flink SQL综述 1. Flink关系型API执行原理 2. Flink Sql 执行流程 3. Flink Table Api 执行流程 4. Flink Table/SQL 执行流程的异同 0x03

系列随笔: (总览)基于商品属性的相似商品推荐算法 (一)基于商品属性的相似商品推荐算法--整体框架及处理流程 (二)基于商品属性的相似商品推荐算法--Flink SQL实时计算实现商品的隐式评分 (三)基于商品属性的相似商品推荐算法--批量处理商品属性,得到属性前缀及完整属性字符串 (四)基于商品属性的相似商品推荐算法--推荐与评分高的商品属性相似的商品 (五)基于商品属性的相似商品推荐算法--算法调优及其他 2020.04.15  补充:协同过滤推荐算法.pptx 提取码:4tds 注:如果

源码分析基于flink1.14 Join是flink中最常用的操作之一,但是如果滥用的话会有很多的性能问题,了解一下Flink源码的实现原理是非常有必要的 本文的join主要是指flink sql的Regular join 也就是平时我们的双流join中普通的full join ,left join,right join 先找到calcite的relNode转换rule 会将逻辑节点logiceJoin转换成flink的FlinkLogicalJoin 接着看下哪里Rule会转换这个FlinkL

目录 起因 思路 实现 1.配置 2.界面如下 3.环境 问题 起因 事情的起因,是看到一篇公众号文章Apache Flink 在汽车之家的应用与实践,里面提到了"基于 SQL 的开发流程".在平台提供以上功能的基础上,用户可以快速的实现 SQL 作业的开发: 创建一个 SQL 任务: 1.编写 DDL 声明 Source 和 Sink: 2.编写 DML,完成主要业务逻辑的实现: 3.在线查看结果,若数据符合预期,添加 INSERT INTO 语句,写入到指定 Sink 中即可. 即

原文:SQL Server 2008空间数据应用系列三:SQL Server 2008空间数据类型 友情提示,您阅读本篇博文的先决条件如下: 1.本文示例基于Microsoft SQL Server 2008 R2调测. 2.具备 Transact-SQL 编程经验和使用 SQL Server Management Studio 的经验. 3.熟悉或了解Microsoft SQL Server 2008中的空间数据类型. 4.具备相应的GIS专业理论知识. 5.其他相关知识. SQL Serve

1.安装Elasticsearch数据库 PS:在此之前需首先安装Java SE环境 下载elasticsearch-6.5.2版本,进入/elasticsearch-6.5.2/bin目录,双击执行elasticsearch.bat 打开浏览器输入http://localhost:9200 显示以下内容则说明安装成功 安装head插件,便于查看管理(还可以用kibana) 首先安装Nodejs(下载地址https://nodejs.org/en/) 再下载 elasticsearch-head

Confluent公司于2017年11月宣布KSQL进化到1.0版本,标志着KSQL已经可以被正式用于生产环境.自那时起,整个Kafka发展的重心都偏向于KSQL——这一点可以从Confluent官方博客中KSQL出现的频率之高看出端倪.鉴于最近周围有很多小伙伴都在讨论KSQL,我突然想起了去年9月份Apache Flink“掌门人” Stephan Ewen所写的关于KSQL V.S. Flink SQL的一篇博客,里面很多有意思的观点非常值得品味~~ 事情起源于去年8月底Confluent公

http://vinoyang.com/2017/06/12/flink-table-sql-source/ Flink Table&Sql 如何结合Apache Calcite http://ju.outofmemory.cn/entry/335371 http://wuchong.me/blog/2017/03/30/flink-internals-table-and-sql-api/ Stream Processing for Everyone with SQL and Apache Fl

T-SQL语言和SQLServer数据库中的数据通常需要定义一个数据类型,数据类型定义了对象可以容纳的数据的种类. 哪些对象需要数据类型 (1).表和视图的列:                 在定义表或视图时,其列需要定义数据类型. (2).存储过程的参数:                 在定义存储过程的T-SQL代码中定义参数的数据类型. (3).变量:                 如果在T-SQL中使用变量,需要定义数据类型. (4).带返回值的函数:                

原创作品,出自 "深蓝的blog" 博客,深蓝的blog:http://blog.csdn.net/huangyanlong/article/details/46908843 趣味SQL--创建指定的数据类型 在一篇文章上看到"提出过能够创建指定的数据类型".于是想尝试着创建一下看看. 可是没有按预想的那样成功~~ ) ); create table  newtype_test( ), newname  MyName ); 看一下创建的表结构:有两个列. 在查询数据

使用es-hadoop插件,主要使用elasticsearch-spark-20_2.11-6.2.x.jar 官网:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/reference.html 关于ES详细的配置参数 大家可以看下面的这个类: org.elasticsearch.hadoop.cfg.ConfigurationOptions sparkstreaming写入ES:   SparkConf conf = n