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Flink 1.13.1 操作 ClickHouse 的代码实现及自定义 Source 和 Sink

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简介:
本篇文章详细介绍了如何使用 Apache Flink 1.13.1 版本操作 ClickHouse 数据库,并提供了自定义 Source 和 Sink 的代码实例,帮助开发者更好地集成和利用这两项技术。 Flink 1.3 操作 ClickHouse 的代码实现包括 Source 和 Sink 的代码实现:直接使用 Maven clean install 命令编译项目并将生成的 jar 文件放入 Flink lib 目录下,然后可以直接运行。通过 Flink SQL 向 ClickHouse 中插入数据时,可以执行相应的 ClickHouse inck source 和 sink SQL 语句。详细信息请参考专栏博客中的相关文章。

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  • Flink 1.13.1 ClickHouse Source Sink
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    本篇文章详细介绍了如何使用 Apache Flink 1.13.1 版本操作 ClickHouse 数据库,并提供了自定义 Source 和 Sink 的代码实例,帮助开发者更好地集成和利用这两项技术。 Flink 1.3 操作 ClickHouse 的代码实现包括 Source 和 Sink 的代码实现:直接使用 Maven clean install 命令编译项目并将生成的 jar 文件放入 Flink lib 目录下,然后可以直接运行。通过 Flink SQL 向 ClickHouse 中插入数据时,可以执行相应的 ClickHouse inck source 和 sink SQL 语句。详细信息请参考专栏博客中的相关文章。
  • Flink 1.13.1 ClickHouse 所需 JAR 包
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    本页面提供了Apache Flink 1.13.1版本与ClickHouse数据库集成所需的JAR包下载链接及配置说明,帮助用户轻松实现数据处理任务。 使用Flink 1.3.1 操作ClickHouse 所需的jar 包以及自定义Flink 连接ClickHouse 的驱动包。
  • Flink 笔记 (24): Redis Sink Flink 数据保存至 Redis
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    本文详细介绍了如何在Apache Flink中自定义Redis Sink以实现数据流处理结果高效存储到Redis中的方法与实践,帮助用户更好地利用Flink进行实时数据分析和应用开发。 本段落主要介绍如何使用Flink读取Kafka数据并实时将数据下沉到Redis的过程。 根据官方文档的描述,我们知道当数据保存至Redis时,默认情况下采用的是至少一次(at least once)的容错机制。为了实现精确一次(exactly-once),我们可以通过幂等操作来覆盖旧的数据记录以确保准确性。 1. 代码部分 1.1 config.properties配置文件 ```properties bootstrap.server=192.168.204.210:9092,192.168.204.211:9092,192.168.204.212:9092 group.id=testGroup auto.offset.reset=earliest ```
  • Flink数据源
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    本段内容介绍如何在Apache Flink中开发自定义的数据源。通过编写特定业务逻辑的代码实现与各种外部系统或文件类型的集成和高效读取数据。 Flink的自定义数据源可以通过编写Java或Scala代码来实现。在创建自定义数据源时,需要继承`SourceFunction`或者使用更高级别的抽象如`ParallelSourceFunction`、`RichParallelSourceFunction`等,并且要重写必要的方法以提供所需的数据流逻辑。 具体来说,在实现一个Flink的自定义数据源时,你需要关注以下几个方面: 1. **初始化**:在类中添加必要的属性和变量来存储状态信息或配置参数。 2. **读取数据**:覆盖`SourceFunction` 或 `ParallelSourceFunction`中的方法以提供从外部系统获取数据的方式。这可能包括文件读取、网络请求等操作。 3. **处理并发射元素**:使用`Collector`接口提供的方法将接收到的数据转换为Flink可以处理的格式,并将其发送到下游算子中。 自定义数据源的设计应当考虑到容错机制,例如如何在任务失败后恢复状态。此外,在实现过程中需要注意性能优化和资源管理策略的选择,以确保应用能够高效运行并适应不同的工作负载需求。
  • 时读取数据库Flink SourceFunction 思路与Java详解
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    本文详细介绍了如何在Apache Flink中实现一个自定义的SourceFunction来定时从数据库读取数据,并提供了完整的Java代码示例。 自定义Flink SourceFunction定时读取数据库的实现思路包括以下几个步骤: 1. **创建SourceFunction接口**:首先需要创建一个实现了`org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction`接口的具体类,这个类负责从外部数据源(如关系型数据库)中获取数据。 2. **连接管理与查询执行**:在自定义的source函数内部实现逻辑以周期性地建立到目标数据库的连接,并执行预设好的SQL查询语句来读取最新的或增量的数据。为了提高效率,可以考虑使用批处理模式下的`PreparedStatement`而非每次创建新的Statement对象。 3. **数据转换与输出**:从数据库中获取的结果集需要被解析并映射为Flink内部的数据类型(如Tuples、POJOs等),之后通过source函数的channel发送给下游的操作符或算子进行进一步处理。这一步通常涉及到将ResultSet中的每一行记录转化为Java对象。 4. **异常与重试机制**:在源代码中加入适当的错误检测和恢复逻辑,比如当连接失败或者查询出错时能够自动尝试重新建立数据库连接并再次执行数据读取操作;同时也要确保不会因为连续的失败而无限循环下去影响程序的整体稳定性及性能。 以下是基于上述思路的一个简化的Java示例代码片段: ```java import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; public class CustomDatabaseSource implements SourceFunction { private boolean isRunning = true; // 控制source函数的运行状态 @Override public void run(SourceContext ctx) throws Exception { while (isRunning) { Connection conn = null; try { Class.forName(com.mysql.jdbc.Driver); // 加载数据库驱动 conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, USER_NAME, PASSWORD); // 连接到数据库 String sqlQuery = SELECT * FROM your_table WHERE some_condition; java.sql.Statement stmt = conn.createStatement(); java.sql.ResultSet rs = stmt.executeQuery(sqlQuery); while (rs.next()) { YourDataClass dataItem = new YourDataClass(rs.getString(column1), rs.getInt(column2)); ctx.collect(dataItem); // 将数据发送给下一个操作符 } } catch(Exception e) { System.out.println(e.getMessage()); } finally { if (conn != null && !conn.isClosed()) conn.close(); // 关闭数据库连接 Thread.sleep(TIME_INTERVAL); // 等待一段时间后再次尝试读取数据 } } } @Override public void cancel() { isRunning = false; } } ``` 注意:上述代码仅为示例,并未包含完整的异常处理和重试机制,实际使用时需要根据具体需求进行调整和完善。
  • Flink 1.13.1与CDH 6.3.2
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    本文章将介绍如何在Cloudera Distribution Hadoop (CDH) 6.3.2环境下部署和配置Apache Flink 1.13.1,包括安装步骤、环境配置及常见问题解决办法。 Flink 部署在 CDH 6.3.2 上的包可以用于集成 Flink 到现有的 Hadoop 生态系统中。这种部署方式能够充分利用已有的集群资源,简化大数据处理任务的开发与管理流程。
  • flink-1.13.1-bin-scala_2.11.tar.gz
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    这是一个Apache Flink 1.13.1版本的二进制发布包,包含了Scala 2.11编译环境的支持,适用于大数据实时流处理和批处理任务。 flink-1.13.1-bin-scala_2.11.tgz
  • JPACURD
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    本教程详细介绍如何在Java持久化API(JPA)中实现和定制CRUD(创建、读取、更新、删除)操作,以满足特定的数据访问需求。 JPA的自定义CURD操作简单易懂。
  • STM32F407HIDUSB
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    本项目提供基于STM32F407微控制器的USB HID设备实现代码,适用于需要定制化人机接口设备的应用场景。 在STM32F407探索者开发板上实现自定义USB HID功能,可以进行数据的收发操作。发送数据后,开发板会将接收到的数据回传。当前支持的最大发送数据量为16字节,若需要处理更大容量的数据(最大可至64字节),只需调整报告描述符即可。