方式一 通过JDBCOutputFormat 在flink中没有现成的用来写入MySQL的sink,但是flink提供了一个类,JDBCOutputFormat,通过这个类,如果你提供了jdbc的driver,则可以当做sink使用. JDBCOutputFormat其实是flink的batch api,但也可以用来作为stream的api使用,社区也推荐通过这种方式来进行. JDBCOutputFormat用起来很简单,只需要一个prepared statement,driver和databa

参考原博客: https://blog.csdn.net/weixin_44516305/article/details/90258883 1 需求分析 使用Flink对实时数据流进行实时处理,并将处理后的结果保存到Elasticsearch中,在Elasticsearch中使用IK Analyzer中文分词器对指定字段进行分词. 为了模拟获取流式数据,自定义一个流式并行数据源,每隔10ms生成一个Customer类型的数据对象并返回给Flink进行处理. Flink处理后的结果保存在Elast

今天调试db2数据的存储时,jdbc使用addBatch方法时,抛出异常,异常信息如下: [jcc][1091][10404][3.62.56] 数据转换无效:参数实例  对于所请求的转换无效. ERRORCODE=-4461, SQLSTATE=42815 db2  显示  SQLSTATE 42815: 数据类型.长度.小数位.值或 CCSID 无效. 根据信息没有得出任何结论,还是没有看出问题,无奈,将每条记录单独执行插入,发现问题: 原因是因为db2数据库addBatch时对jdbc的s

一. 问题 数据库编码:utf8 mysql> create database dbnameDEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci; 表编码:utf8 drop table if exists `test`; create table `test` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID', `name` varchar(50) default '', `create

jdbc加了rewriteBatchedStatements=true就可以提升很多倍,

数据持久化       持久化(persistence):把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用.大多数情况下,特别是企业级应用,数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”,而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成.持久化的主要应用是将内存中的数据存储在关系型数据库中,当然也可以存储在磁盘文件.XML数据文件中.                                                                                 

1. HBase连接的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,flink

数据持久化(persistence) 把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用. 大多数情况下,特别是企业级应用,数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”,而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成.持久化的主要应用是将内存中的数据存储在关系型数据库中,当然也可以存储在磁盘文件.XML数据文件中. Java中的数据存储技术 在Java中,数据库存取技术可分为如下几类: JDBC直接访问数据库 JDO技术 第三方O/R工具,如Hibernate, ibatis 等 JDBC是j

摘要:本文所介绍 Nebula Graph 连接器 Nebula Flink Connector,采用类似 Flink 提供的 Flink Connector 形式,支持 Flink 读写分布式图数据库 Nebula Graph. 文章首发 Nebula Graph 官网博客:https://nebula-graph.com.cn/posts/nebula-flink-connector/ 在关系网络分析.关系建模.实时推荐等场景中应用图数据库作为后台数据支撑已相对普及,且部分应用场景对图数据的

目录 简单入门 Flink安装部署 Standalone模式 Yarn模式 Kubernetes部署 Flink运行架构 运行时四大组件 任务提交流程 任务调度原理 Flink流处理API 执行环境Environment 数据源Source 转换算子Transform 支持的数据类型 实现UDF - 更细粒度的控制流 Sink Flink Window API 窗口分类 窗口分配器(Window assigner) 窗口函数(Window function) Flink时间语义与Watermar

JDBC ·持久化(persistence):把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用.大多数情况下,特别是企业级应用,数据持久化以为着将内存中的数据保存到硬盘上加以“固化”,而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库完成. ·持久化的主要应用是将内存中的数据存储在关系型数据库中,当然也可以存储在磁盘文件.XML数据文件中. Java中的数据存储技术 ·Java中,数据库存储技术可以分为如下几类: -JDBC直接访问数据库 -JDO技术 -第三方O/R工具,如Hibernate,ibatis等

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink Flink消费Kafka写入Mysql

Oracle LOB LOB,即Large Objects(大对象),是用来存储大量的二进制和文本数据的一种数据类型(一个LOB字段可存储可多达4GB的数据).LOB 分为两种类型:内部LOB和外部LOB.内部LOB将数据以字节流的形式存储在数据库的内部.因而,内部LOB的许多操作都可以参与事务,也可以像处理普通数据一样对其进行备份和恢复操作.Oracle支持三种类型的内部LOB: BLOB(二进制数据) CLOB(单字节字符数据) NCLOB(多字节字符数据). CLOB和NCLOB类型适用于

JDBC之LOB数据类型 一.Oracle LOB LOB,即Large Objects(大对象),是用来存储大量的二进制和文本数据的一种数据类型(一个LOB字段可存储可多达4GB的数据). LOB 分为两种类型:内部LOB和外部LOB. 内部LOB将数据以字节流的形式存储在数据库的内部.因而,内部LOB的许多操作都可以参与事务,也可以像处理普通数据一样对其进行备份和恢复操作. Oracle支持三种类型的内部LOB: ①BLOB(二进制数据) ②CLOB(单字节字符数据) ③NCLOB(多字节字

在JDBC中实现SQL语句的模糊查询 在大多数情况下我们可以在JDBC中写入sql语句通过占位符的方式来直接查询,但是如果要进行模糊查询,需要转义字符才能够正常查询. sql语句: select * from table where tableid like %id%; JDBC中的sql语句: String sql = "select * from table where tableid like \"%\"?\"%\"";//?为占位符

125.mybatis 中 #{}和 ${}的区别是什么? 1. #将传入的数据都当成一个字符串,会对自动传入的数据加一个双引号.如:order by #user_id#,如果传入的值是111,那么解析成sql时的值为order by "111", 如果传入的值是id,则解析成的sql为order by "id". 2. $将传入的数据直接显示生成在sql中.如:order by $user_id$,如果传入的值是111,那么解析成sql时的值为order by u

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. 建设背景 我们公司主要为医院建立大数据应用平台,需要从各个医院系统中抽取数据建立大数据平台.如医院信息系统,实验室(检验科)信息系统,体检信息系统,临床信息系统,放射科信息管理系统,电子病例系统等等. 在这么多系统中构建大数据平台有哪些痛点呢?大致列举如下. 接入的数据库多样化.其中包括很多系统,而系

为了避免意外宕机以后丢失信息,需要做到重启后可以恢复消息队列,消息系统一般都会采用持久化机制. ActiveMQ的消息持久化机制有JDBC,AMQ,KahaDB和LevelDB,无论使用哪种持久化方式,消息的存储逻辑都是一致的. 就是在发送者将消息发送出去后,消息中心首先将消息存储到本地数据文件.内存数据库或者远程数据库等,然后试图将消息发送给接收者,发送成功则将消息从存储中删除,失败则继续尝试. 消息中心启动以后首先要检查指定的存储位置,如果有未发送成功的消息,则需要把消息发送出去. >>

Spark_总结一 1.Spark介绍     1.1什么是Spark?     Apache Spark是一个开源的集群计算框架,使数据计算更快(高效运行,快速开发)          1.2Spark比Hadoop快的两个原因      第一,内存计算      第二,DAG(有向无环图) 2.Spark运行模式(四种 ) Local     多用于测试 Standalone Spark自带的资源调度器(默认情况下就跑在这里面) MeSOS 资源调度器,同Hadoop中的YARN YARN

为了避免意外宕机以后丢失信息,需要做到重启后可以恢复消息队列,消息系统一般都会采用持久化机制. ActiveMQ的消息持久化机制有JDBC,AMQ,KahaDB和LevelDB, 无论使用哪种持久化方式,消息的存储逻辑都是一致的.也就是说发送者将消息发送出去后,消息中心首先将消息存储到本地数据文件.内存数据库或者远程数据库等,然后试图将消息发送给接收者,发送成功则将消息从存储中删除,失败则继续尝试.消息中心启动以后首先要检查指定的存储位置,如果有未发送成功的消息,则需要把消息发送出去. 1.Ka

mybatis 3.x源码深度解析与最佳实践 1 环境准备 1.1 mybatis介绍以及框架源码的学习目标 1.2 本系列源码解析的方式 1.3 环境搭建 1.4 从Hello World开始 2 容器的加载与初始化 2.1 config文件解析XMLConfigBuilder.parseConfiguration 2.1.1 属性解析propertiesElement 2.1.2 加载settings节点settingsAsProperties 2.1.3 加载自定义VFS loadCust