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

filebeat配置文件: filebeat.inputs: - type: log enabled: true paths: - /opt/hkd-cloud/hkd-custom/hkd-custom.out fields: log_source: test_custom fields_under_root: true logstash输出到es output { elasticsearch { hosts => ["http://172.17.107.187:9203",

1.nginx日志调成json样式 log_format json '{"@timestamp":"$time_iso8601",' '"server_addr":"$server_addr",' '"server_name":"$server_name",' '"server_port":"$server_port",' '"serve

本文翻译自官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/common.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Table API和SQL集成在共同API中.该API的中心概念是Table,用作查询的输入和输出.本文档介绍了使用Table API和SQL查询的程序的通用结构,如何注册 Table,如何查询Table以及如何发出 Table(数据). 两个 planner 之间

本文翻译自官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/types.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 由于历史原因,在 Flink 1.9之前,Flink 的  Table和SQL API 数据类型与 Flink TypeInformation 紧密相关.TypeInformation 在 DataStream 和 DataSet API 中使用,并且足以描述在分布式

本文翻译自官网:Flink Table Api & SQL 动态表 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/dynamic_tables.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 SQL和关系代数在设计时并未考虑流数据.所以,关系代数(和SQL)与流处理之间在概念上有一些差距. 本页讨论了这些差异,并说明了Flink如何在无界数据上实现与常规数据库引

本文翻译自官网: Temporal Tables https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/temporal_tables.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 时态表(注:Temporal Table , 我翻译为时态表,可以访问表在不同时间的内容)表示一直在修改的表上的(参数化)视图的概念,该视图返回表在特定时间点的内容. 更改表可以是跟踪表的修改历

本文翻译自官网:Detecting Patterns in Tables Beta  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/match_recognize.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 搜索一组事件模式是一种常见的用例,尤其是在数据流的情况下.Flink带有一个复杂的事件处理(CEP)库 ,该库允许在事件流中进行模式检测.此外,Flink的S

本文翻译自官网:Connect to External Systems  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/connect.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 注:本文对应代码段为多种格式,影响文章篇幅,所以只选取其中一种类似列入,全部内容见官网对应页面 Flink 的 Table API 和 SQL 程序可以连接到其他外部系统,以读取和写入批处理表和流式表.表源

本文翻译自官网:Table API  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/tableApi.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Table API是用于流和批处理的统一的关系API. Table API查询可以在批处理或流输入上运行而无需修改. Table API是SQL语言的超集,是专门为与Apache Flink配合使用而设计的. Table API是用于Sca

本文翻译自官网:SQL https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/sql.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 这是Flink 支持的 数据定义语言(DDL) 和数据操纵语言的完整列表. 查询 指定查询 支持语法 操作 DDL 指定 DDL 创建表 删除表 Data Types Reserved保留关键字 查询 SQL查询使用TableEnvironment 的 sqlQu

本文翻译自官网:User-defined Functions  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/udfs.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 用户定义函数是一项重要功能,因为它们显着扩展了查询的表达能力. 注册用户定义的函数 标量函数 表函数 聚合函数 表格汇总函数 实施UDF的最佳做法 将UDF与运行时集成 注册用户定义的函数 在大多数情况下,必须先注册用户定

先上代码: table = tablexx.select('*).tablexx.groupBy('x).select('x, xx.count ) tableEnvironment // declare the external system to connect to .connect( new Kafka() .version("0.10") .topic("test-input") .startFromEarliest() .property("z

一.概述 上图是flink的分层模型,Table API 和 SQL 处于最顶端,是 Flink 提供的高级 API 操作.Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型,降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言. Flink 在编程模型上提供了 DataStream 和 DataSet 两套 API,并没有做到事实上的批流统一,因为用户和开发者还是开发了两套代码.正是因为 Flink Table & SQL 的加入,可以说 Flink 在某种程度上做到了

概述 Flink具有Table API和SQL-用于统一流和批处理. Table API是用于Scala和Java的语言集成查询API,它允许以非常直观的方式组合来自关系运算符(例如选择,过滤和联接)的查询. Flink的SQL支持基于实现SQL标准的Apache Calcite.无论输入是批处理输入(DataSet)还是流输入(DataStream),在两个接口中指定的查询都具有相同的语义并指定相同的结果. Table API和SQL尚未完成所有功能,正在积极开发中,支持程度需查看 官方文档

一.输出字符流 1.1.输出字符流体系 --------| Writer:输出字符流的基类(抽象类)  ----------| FileWriter:向文件输出数据输出字符流(把程序中的数据写到硬盘中)  ----------| BufferedWriter:缓冲输出字符流    缓冲输出字符流的作用:提高了FileWiter的写数据效率和拓展了FileWiter的功能.内部提供了一个8192长度的字符数组作为缓冲区而已,拓展了FileWiter. 注意:所有缓冲流都不具备读写文件的能力(比如B

本文翻译自官网:Configuration https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/config.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 默认情况下,Table&SQL API已预先配置为产生具有可接受性能的准确结果. 根据表程序的要求,可能需要调整某些参数以进行优化.例如,无界流程序可能需要确保所需的状态大小是有上限的(请参阅流概念). 总览 执行选项 优化器选项

本文翻译自官网:Query Configuration  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/query_configuration.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 表API和SQL查询具有相同的语义,无论其输入是有界批处理输入还是无界流输入.在许多情况下,对流输入的连续查询能够计算与脱机计算的结果相同的准确结果. 但是,这在一般情况下是不可

本文翻译自官网: User-defined Sources & Sinks  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/sourceSinks.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 TableSource提供对存储在外部系统(数据库,键值存储,消息队列)或文件中的数据的访问.在TableEnvironment中注册TableSource后,可以通过Table API或

PWM高端输出比低端输出用得多,如上次提到的卤素灯的控制均是采用高端输出的. PWM高端输出与PWM低端输出的差异就像固态高端输出与固态低端输出的差异类似,从线路失效后对用户的影响来看:高端输出为控制电源,外部线路短路至地后,负载是不会有电的,因为控制端没给电(诊断到短地后切断输出):而对应于某些无法诊断的情况,假使控制端给电,如果外部短路至地,控制模块也是能自保护的,负载无电流通过,仍然不会影响到负载:但对于短路至电源,没有办法,负载一直通电,但短路至电源的概率远低于短路至地.低端输出则由于负

8 输出映射 8.1 resultType(输出类型) 使用resultType进行输出映射,只有查询出来的列名和pojo中的属性名一致,该列才可以映射成功. 如果查询出来的列名和pojo中的属性名全部不一致,没有创建pojo对象. 只要查询出来的列名和pojo中的属性有一个一致,就会创建pojo对象. 8.1.1 输出简单类型 8.1.1.1 需求 用户信息的综合查询列表总数,通过查询总数和上边用户综合查询列表才可以实现分页. 8.1.1.2 mapper.xml 8.1.1.3 mapper