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Flink-SQL-Submit-Client：运行Flink SQL文件的客户端

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简介：
Flink-SQL-Submit-Client是一款专门用于执行和提交Flink SQL脚本的便捷工具，旨在简化大数据流处理任务的开发流程。 flink-sql-submit-client 是一个用于执行 Flink SQL 文件的客户端工具，基于 flink 1.11.0 版本开发（其他版本需进一步测试）。该工具是在原有基础上改进而来的，使用起来非常简便。 为了运行此客户端，请先指定 FLINK_HOME 环境变量。下载所需的 jar 包后，修改 sql-submit.sh 脚本中的 jar 包路径以及 FLINK_HOME 的设置。jar 包可以直接使用；如果需要进行功能上的扩展，则可以根据源码自行修改并重新打包，在修改完源码之后，请记得更新主类。 执行方式为：./sql-submit.sh -f

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  • Flink-SQL-Submit-Client：运行Flink SQL文件的客户端
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    Flink-SQL-Submit-Client是一款专门用于执行和提交Flink SQL脚本的便捷工具，旨在简化大数据流处理任务的开发流程。 flink-sql-submit-client 是一个用于执行 Flink SQL 文件的客户端工具，基于 flink 1.11.0 版本开发（其他版本需进一步测试）。该工具是在原有基础上改进而来的，使用起来非常简便。 为了运行此客户端，请先指定 FLINK_HOME 环境变量。下载所需的 jar 包后，修改 sql-submit.sh 脚本中的 jar 包路径以及 FLINK_HOME 的设置。jar 包可以直接使用；如果需要进行功能上的扩展，则可以根据源码自行修改并重新打包，在修改完源码之后，请记得更新主类。 执行方式为：./sql-submit.sh -f
     
  • Docker中安装Flink SQL组件
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    本教程详细介绍了如何在Docker环境中安装和配置Apache Flink的SQL组件，帮助用户快速搭建基于Flink的数据处理平台。 Flink SQL学习组件包括了Flink、Flink SQL Client、Kafka、ES（Elasticsearch）、MySQL等内容。使用Docker命令即可加载这些组件，适用于MacOS和Linux系统中进行Flink的学习。
     
  • Flink 1.12 SQL Demo: 使用Java和Flink SQL，涉及MySQL等组件的示例代码
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    本Demo展示如何在Flink 1.12中使用Java编写SQL处理程序，涵盖与MySQL数据库交互等内容，适合初学者快速上手。 本段落介绍使用Flink 1.12.1进行SQL演示的个人练习项目。代码内置数据生成示例，并附带合适的数据展示。pom.xml文件包含了大部分必要的依赖，因此Maven下载过程可能会耗时较长。当前项目的开发环境为Windows 10 LTSC版、MySQL 8.0.23和Idea社区版2020.3。 项目内容包括使用streamset API编写Flink程序，并通过Flink SQL实现ETL功能，涉及从Mysql和Kafka读取数据以及将处理后的结果写回到Mysql的操作。具体来说，源端可以是MySQL数据库或通过MySQL CDC获取的数据流，目标则是将处理过的数据写入到另一个MySQL实例中。 要开始使用该项目，请先克隆仓库至本地环境（无需指定具体的git命令），然后在Idea中打开项目并利用maven下载所有所需的依赖。当这些准备工作完成后，可以运行demo进行测试。
     
  • Flink SQL学习笔记
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    《Flink SQL学习笔记》是一份详细记录使用Apache Flink进行SQL操作学习过程的心得与技巧资料，适合对实时数据处理感兴趣的开发者阅读。 《Flink SQL学习笔记》 在当今大数据处理领域，Apache Flink以其强大的实时处理能力而备受关注。Flink SQL作为其重要组成部分，为开发者提供了一种便捷的数据处理方式，使得实时流处理更加易于理解和实现。本笔记将围绕Flink SQL的基础知识、实战应用以及版本控制的实践进行深入探讨。 首先我们要理解Flink SQL的基本概念。Flink SQL是Apache Flink对SQL标准的实现，它允许开发者使用SQL语法来操作流数据和批数据。Flink的Table API和SQL提供了统一的数据处理模型，支持动态表和流处理，这使得开发者能够以声明式的方式处理无界和有界数据流。 Flink SQL的核心特性包括窗口（Window）和时间（Time）处理。窗口机制允许我们对连续的数据流进行分段处理，例如滑动窗口、会话窗口等，在实时事件的处理中非常有用。时间属性则帮助定义数据的时间基准，如处理时间（Processing Time）、事件时间（Event Time）和摄入时间（Ingestion Time）。这些概念在相关文档中有详细阐述，并通过实例展示了如何在SQL中应用这些概念。 接着我们来看看Flink在电商领域的实战应用。相关的教程讲述了如何利用Flink SQL对电商用户的行为数据进行实时分析，包括用户的点击流分析、购买转化率计算和热门商品推荐等场景。这些案例揭示了Flink SQL在实时业务决策和智能分析中的价值。 此外提到了Git与GitHub的相关知识。文档涵盖了Git的基本操作，如克隆、提交、分支管理以及与GitHub的交互。学习过程中使用版本控制工具Git和代码托管平台GitHub是必不可少的，它们可以帮助开发者有效地管理和分享项目代码，并促进团队协作。 Flink SQL的学习不仅涉及SQL语法和核心概念的理解，还涵盖在实际项目中的应用及版本控制实践。通过深入研究相关材料，可以逐步掌握Flink SQL的核心技术，在大数据处理中提升实时数据处理的能力。
     
  • flink-sql-connector-postgres-cdc-1.2.0.jar插件
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    flink-sql-connector-postgres-cdc-1.2.0.jar是一款专为Apache Flink设计的数据连接器，用于从PostgreSQL数据库中捕获和处理CDC（变更数据捕捉）事件流。 Flink CDC Postgres 数据同步的最新版 jar 包在 2021 年进行了更新。
     
  • flink-sql-connector-postgres-cdc-2.5-SNAPSHOT.jar
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    flink-sql-connector-postgres-cdc-2.5-SNAPSHOT.jar是一款用于Apache Flink的库文件，支持PostgreSQL数据库CDC（变更数据捕获）功能，方便实时追踪和处理数据库变动。 flink-sql-connector-postgres-cdc2.5-SNAPSHOT
     
  • Flink-SQL-Demo：演示版本
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    Flink-SQL-Demo是一款用于展示Apache Flink SQL功能的演示版本软件，适合初学者快速上手和理解流处理的基本概念与操作。 使用Flink SQL、Kafka、MySQL、Elasticsearch 和 Kibana 构建端到端的流应用程序。您可以从提供的存储库下载所需的数据来完成教程中的任务。 博客中提供了详细的指导，帮助您构建所需的 Docker 环境并进行相关操作。
     
  • 利用Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse搭建实时数据仓库
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    本项目介绍如何运用Apache Flink及其CDC工具与SQL特性，整合ClickHouse数据库，构建高效能的实时数据分析仓库。 为大家推荐一套课程——基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库，这是2022年的新课，采用flink1.14版本进行讲解。该课程包含完整版视频、代码、课件以及所需软件的提供。本课程以大数据实时数仓项目为核心内容，理论与实践相结合，旨在通过实际项目的操作帮助学习者掌握相关技术的应用。
     
  • 利用Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse搭建实时数据仓库
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    本项目介绍如何运用Apache Flink及其CDC组件与SQL特性，协同ClickHouse数据库构建高效实时数据仓库系统。 分享一套实时数据仓库课程——基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库（2022新课，基于flink1.14）。
     
  • SQL Server客户端
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    SQL Server客户端是微软开发的一款数据库管理系统软件的用户界面工具，允许用户管理和操作SQL Server数据库中的数据和设置。 在Windows 7系统上推荐使用的SQL Server客户端工具有很多选择。这些工具能够帮助用户高效地管理和操作数据库，提供图形界面以及强大的查询功能。对于需要频繁与SQL Server打交道的用户来说，挑选一个合适的客户端工具可以显著提升工作效率和用户体验。