檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://www.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://www.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
類別 詳情 支持Flink表類型 源表、結(jié)果表。 支持Hudi表類型 MOR表，COW表。 支持讀寫類型 批量讀，批量寫，流式讀，流式寫。 注意事項(xiàng) 推薦使用SparkSQL統(tǒng)一建表 表名必須滿足Hive格式要求 表名必須以字母或下劃線開頭，不能以數(shù)字開頭。 表名只能包含字母、數(shù)字、下劃線。
= 'jdbc:mysql://MySQLAddress:MySQLPort/flink',--其中url中的flink表示MySQL中orders表所在的數(shù)據(jù)庫名 'table-name' = 'orders', 'username' = 'MySQLUsername'
DWS-Connector的使用方法請參考dws-connector-flink。 前提條件 創(chuàng)建Flink OpenSource SQL作業(yè)時，在作業(yè)編輯界面的“運(yùn)行參數(shù)”處，“Flink版本”需要選擇“1.15”，勾選“保存作業(yè)日志”并設(shè)置保存作業(yè)日志的OBS桶，方便后續(xù)查看作業(yè)日志。
DWS源表 功能描述 DLI將Flink作業(yè)從數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（DWS）中讀取數(shù)據(jù)。DWS數(shù)據(jù)庫內(nèi)核兼容PostgreSQL，PostgreSQL數(shù)據(jù)庫可存儲更加復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)，支持空間信息服務(wù)、多版本并發(fā)控制（MVCC）、高并發(fā)，適用場景包括位置應(yīng)用、金融保險、互聯(lián)網(wǎng)電商等。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data
Flink起源于一個名為Stratosphere的研究項(xiàng)目，目的是建立下一代大數(shù)據(jù)分析平臺，于2014年4月16日成為Apache孵化器項(xiàng)目。 Apache Flink是一個面向數(shù)據(jù)流處理和批量數(shù)據(jù)處理的可分布式的開源計算框架，它基于同一個Flink流式執(zhí)行模型（streaming
connector打印輸出。 在項(xiàng)目實(shí)踐中也可以直接讀取Hudi數(shù)據(jù)后寫入sink DataStream。 import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api
Flink Savepoints CLI介紹 Savepoints在持久化存儲中保存某個checkpoint，以便用戶可以暫停自己的應(yīng)用進(jìn)行升級，并將狀態(tài)設(shè)置為savepoint的狀態(tài)，并繼續(xù)運(yùn)行。該機(jī)制利用了Flink的checkpoint機(jī)制創(chuàng)建流應(yīng)用的快照，并將快照的元數(shù)據(jù)
Flink常用配置參數(shù) 配置文件說明 Flink所有的配置參數(shù)都可以在客戶端側(cè)進(jìn)行配置，建議用戶直接修改客戶端的“flink-conf.yaml”配置文件進(jìn)行配置，如果通過Manager界面修改Flink服務(wù)參數(shù)，配置完成之后需要重新下載安裝客戶端： 配置文件路徑：客戶端安裝路徑
下面列出producer和consumer，以及Flink Stream SQL Join使用主要邏輯代碼作為演示。 完整代碼參見com.huawei.bigdata.flink.examples.WriteIntoKafka和com.huawei.bigdata.flink.examples.SqlJoinWithSocket
decimal 類型至固定長度字節(jié)的數(shù)組。 下表列舉了 Flink 中的數(shù)據(jù)類型與 JSON 中的數(shù)據(jù)類型的映射關(guān)系。 注意：復(fù)合數(shù)據(jù)類型暫只支持寫不支持讀（Array、Map 與 Row）。 表2 數(shù)據(jù)類型映射 Flink數(shù)據(jù)類型 Parquet類型 Parquet邏輯類型 CHAR
API，用戶可以根據(jù)需要選擇任意一層抽象接口來開發(fā)Flink應(yīng)用。（1）Flink SQL 從圖3-2中可以看出，Flink提供了統(tǒng)一的SQL API完成對批計算和流計算的處理，目前SQL API也是社區(qū)重點(diǎn)發(fā)展的接口層，對SQL API也正在逐步完善中，其主要因?yàn)?span id="cfk72yp" class='cur'>SQL語言具有比較低的學(xué)習(xí)成本，能夠
時間：2013-10-02 我要評論 在mysql中批量更新我們可能使用update,replace into來操作，下面小編來給各位同學(xué)詳細(xì)介紹mysql 批量更新與性能吧 批量更新 mysql更新語句很簡單，更新一條數(shù)據(jù)的某個字段，一般這樣寫：
上配置flink-conf.yaml文件，指定Flink完成任務(wù)持久化的路徑，這里選擇HDFS目錄作為任務(wù)日志持久化保存目錄。在node1、node2、node3節(jié)點(diǎn)上配置$FLINK_HOME/conf/flink-conf.yaml文件，加入以下配置。 #Flink job運(yùn)行完成后日志存儲目錄
DIS源表 功能描述 創(chuàng)建source流從數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）獲取數(shù)據(jù)。用戶數(shù)據(jù)從DIS接入，Flink作業(yè)從DIS的通道讀取數(shù)據(jù)，作為作業(yè)的輸入數(shù)據(jù)。Flink作業(yè)可通過DIS的source源將數(shù)據(jù)從生產(chǎn)者快速移出，進(jìn)行持續(xù)處理，適用于將云服務(wù)外數(shù)據(jù)導(dǎo)入云服務(wù)后進(jìn)行過濾、實(shí)時分析、監(jiān)控報告和轉(zhuǎn)儲等場景。
量、內(nèi)置分區(qū)、支持?jǐn)?shù)據(jù)副本和容錯的特性，適合在大規(guī)模消息處理場景中使用。 前提條件 Kafka是線下集群，需要通過增強(qiáng)型跨源連接功能將Flink作業(yè)與Kafka進(jìn)行對接。且用戶可以根據(jù)實(shí)際所需設(shè)置相應(yīng)安全組規(guī)則。 注意事項(xiàng) 對接的Kafka集群不支持開啟SASL_SSL。 語法格式
開發(fā)思路 啟動Flink Kafka Producer應(yīng)用向Kafka發(fā)送數(shù)據(jù)。 啟動Flink Kafka Consumer應(yīng)用從Kafka接收數(shù)據(jù)，構(gòu)造Table1，保證topic與producer一致。 從socket中讀取數(shù)據(jù)，構(gòu)造Table2。 使用Flink SQL對Tab
Python編程：records庫操作SQL查詢MySQL數(shù)據(jù)庫 感謝Thrimbda 不厭其煩的解答，用英語聊了半天，發(fā)現(xiàn)他是chinese… 言歸正傳，records可以批量進(jìn)行插入操作 import records db = records.Database('mysql://root:
開發(fā)思路 啟動Flink Kafka Producer應(yīng)用向Kafka發(fā)送數(shù)據(jù)。 啟動Flink Kafka Consumer應(yīng)用從Kafka接收數(shù)據(jù)，構(gòu)造Table1，保證topic與producer一致。 從socket中讀取數(shù)據(jù)，構(gòu)造Table2。 使用Flink SQL對Tab
SparkStreaming批量寫入HBase表 場景說明 用戶可以在Spark應(yīng)用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用streamBulkPut接口將流數(shù)據(jù)寫入Hbase表中。 數(shù)據(jù)規(guī)劃 在客戶端執(zhí)行hbase shell進(jìn)入HBase命令行。 在HB
FlinkSQL Lookup算子復(fù)用 本章節(jié)適用于MRS 3.5.0及以后版本。 使用場景 將Lookup Join的結(jié)果寫入到多個sink端時，無需為每個sink復(fù)制一個Lookup join算子，提高作業(yè)的執(zhí)行效率。 使用方法 配置Flink作業(yè)時，可通過在FlinkServer
