相關(guān)文章

• 【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（1）-通過Table API和SQL創(chuàng)建表

  一、Flink 專欄 Flink 專欄系統(tǒng)介紹某一知識(shí)點(diǎn)，并輔以具體的示例進(jìn)行說明。 1、Flink 部署系列 本部分介紹Flink的部署、配置相關(guān)基礎(chǔ)內(nèi)容。 2、Flink基礎(chǔ)系列 本部分介紹Flink 的基礎(chǔ)部分，比如術(shù)語、架構(gòu)、編程模型、編程指南、基本的datastream api用法、四大基石等內(nèi)容。 3、

  2024年01月17日

  瀏覽(24)
• 

  Flink Table API 與 SQL 編程整理

  Flink API 總共分為 4 層這里主要整理 Table API 的使用 Table API 是流處理和批處理通用的關(guān)系型 API ， Table API 可以基于流輸入或者批輸入來運(yùn)行而不需要進(jìn)行任何修改。 Table API 是 SQL 語言的超集并專門為 Apache Flink 設(shè)計(jì)的， Table API 是 Scala 和 Java 語言集成式的 API 。與常規(guī) SQL 語言

  2024年02月04日

  瀏覽(26)

• Flink Table API/SQL 多分支sink

  在某個(gè)場(chǎng)景中，需要從Kafka中獲取數(shù)據(jù)，經(jīng)過轉(zhuǎn)換處理后，需要同時(shí)sink到多個(gè)輸出源中(kafka、mysql、hologres)等。兩次調(diào)用execute, 阿里云Flink vvr引擎報(bào)錯(cuò)： 使用 StreamStatementSet. 具體參考官網(wǎng)： https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/dev/table/data_stream_api/#converting-betwe

  2024年02月11日

  瀏覽(23)
• 

  Flink（十五）【Flink SQL Connector、savepoint、CateLog、Table API】

  ? ? ? ?今天一天爭(zhēng)取搞完最后這一部分，學(xué)完趕緊把 Kafka 和 Flume 學(xué)完，就要開始做實(shí)時(shí)數(shù)倉了。據(jù)說是應(yīng)屆生得把實(shí)時(shí)數(shù)倉搞個(gè) 80%~90% 才能差不多找個(gè)工作，太牛馬了。 ????????之前我們已經(jīng)用過了一些簡(jiǎn)單的內(nèi)置連接器，比如 \\\'datagen\\\' 、\\\'print\\\' ，其它的可以查看官網(wǎng)：

  2024年01月24日

  瀏覽(52)

• Flink系列Table API和SQL之：時(shí)間屬性

  基于時(shí)間的操作(比如時(shí)間窗口)，需要定義相關(guān)的時(shí)間語義和時(shí)間數(shù)據(jù)來源的信息。在Table API和SQL中，會(huì)給表單獨(dú)提供一個(gè)邏輯上的時(shí)間字段，專門用來在表處理程序中指示時(shí)間。 所謂的時(shí)間屬性(time attributes)，就是每個(gè)表模式結(jié)構(gòu)(schema)的一部分?？梢栽趧?chuàng)建表的DDL里直接定

  2023年04月09日

  瀏覽(37)
• 

  Flink SQL和Table API實(shí)現(xiàn)消費(fèi)kafka寫入mysql

  1、構(gòu)建 table環(huán)境 2、構(gòu)建source kafka 方式一：API 方式二：Flink SQL 3、構(gòu)建sink mysql? 4、寫入將source表寫入sink表 方式一：API 方式二：Flink SQL 5、手動(dòng)執(zhí)行 6、測(cè)試 （1）連接kafka生產(chǎn)者 （2）造數(shù)據(jù) （3）mysql查看入庫情況

  2024年01月16日

  瀏覽(24)
• 

  42、Flink 的table api與sql之Hive Catalog

  一、Flink 專欄 Flink 專欄系統(tǒng)介紹某一知識(shí)點(diǎn)，并輔以具體的示例進(jìn)行說明。 1、Flink 部署系列 本部分介紹Flink的部署、配置相關(guān)基礎(chǔ)內(nèi)容。 2、Flink基礎(chǔ)系列 本部分介紹Flink 的基礎(chǔ)部分，比如術(shù)語、架構(gòu)、編程模型、編程指南、基本的datastream api用法、四大基石等內(nèi)容。 3、

  2024年02月10日

  瀏覽(22)

• 【Flink】Table\Sql API 筆記：Row和RowData

  ?根據(jù)個(gè)人理解整理，大佬們有更好的想法可以評(píng)論 首先，Row是一種固定長度、可識(shí)別空值的復(fù)合類型，使用確定的字段順序存儲(chǔ)多個(gè)值。 無論字段的類型如何，每個(gè)字段都可以為空。 無法自動(dòng)推斷行字段的類型； 因此，無論何時(shí)生成一行，都需要提供類型信息。 Row 的主

  2024年02月14日

  瀏覽(26)

• 【flink番外篇】21、Flink 通過SQL client 和 table api注冊(cè)catalog示例

  一、Flink 專欄 Flink 專欄系統(tǒng)介紹某一知識(shí)點(diǎn)，并輔以具體的示例進(jìn)行說明。 1、Flink 部署系列 本部分介紹Flink的部署、配置相關(guān)基礎(chǔ)內(nèi)容。 2、Flink基礎(chǔ)系列 本部分介紹Flink 的基礎(chǔ)部分，比如術(shù)語、架構(gòu)、編程模型、編程指南、基本的datastream api用法、四大基石等內(nèi)容。 3、

  2024年02月21日

  瀏覽(26)

• 24、Flink 的table api與sql之Catalogs（java api操作視圖）-3

  一、Flink 專欄 Flink 專欄系統(tǒng)介紹某一知識(shí)點(diǎn)，并輔以具體的示例進(jìn)行說明。 1、Flink 部署系列 本部分介紹Flink的部署、配置相關(guān)基礎(chǔ)內(nèi)容。 2、Flink基礎(chǔ)系列 本部分介紹Flink 的基礎(chǔ)部分，比如術(shù)語、架構(gòu)、編程模型、編程指南、基本的datastream api用法、四大基石等內(nèi)容。 3、

  2024年02月07日

  瀏覽(28)