flink sql 维表关联

时间: 2023-09-19 21:05:08 浏览: 26
在Flink SQL中进行维表关联的方法有多种。其中一种常见的方法是使用Redis作为维表存储介质，以获得较快的响应速度。然而，在写入和查询维表时，需要使用concat和table function函数进行处理，这种方式比较繁琐。有没有更简单的方法呢？可以通过以下几种方式进行维表关联： 1. 实时查询：即在每个事件流中动态查询维表数据。这种方式适用于维表数据量较小的情况。 2. 预加载全量数据：将维表数据提前加载到内存中，以便在查询时直接从内存中获取数据。这种方式适用于维表数据量较大但不会频繁变动的情况。 3. LRU缓存：使用Least Recently Used (LRU)算法，将最近使用的维表数据缓存到内存中，以提高查询速度。这种方式适用于维表数据量较大且经常变动的情况。 4. 广播维表：将维表数据广播到所有的任务节点，以避免网络通信开销。这种方式适用于维表数据较小且较为常用的情况。 5. 自定义线程池访问维表：通过自定义线程池来并发地查询维表数据，以提高查询效率。这种方式适用于维表数据量较大且需要频繁查询的情况。 6. 自己扩展Flink SQL中关联维表的方式：根据具体需求，可以自己扩展Flink SQL中关联维表的方式，以满足特定的业务需求。 综上所述，根据实际情况和需求，可以选择上述的一种或多种方式来进行Flink SQL中的维表关联操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Flink SQL多字段的维表关联查询-flink-connector-redis](https://blog.csdn.net/zilong00007/article/details/127111163)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [轻松通关Flink第19讲：Flink 如何做维表关联](https://blog.csdn.net/sucaiwa/article/details/129808043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

相关推荐

pdf

Apache Flink 维表关联实战.pdf

Apache Flink 维表关联实战.pd
zip

flink-sql集成rabbitmq

flink-sql集成rabbitmq
rar

Flink SQL大数据项目实战（基于Flink1.14.3版本）

Flink SQL大数据项目实战课程以FlinkSQL流批一体技术为主线，全面讲解Flink Table编程、SQL编程、Time与WaterMark、Window操作、函数使用、元数据管理，最后以一个完整的实战项目为例，详细讲解FlinkSQL的流式项目...

flinksql 维表关联

在Flink SQL中，可以通过JOIN操作实现维表关联。具体可以参考如下示例： 假设我们有一个订单表(order_table)，包含订单ID(order_id)和客户ID(customer_id)两个字段；还有一个客户表(customer_table)，包含客户ID(customer_id)和客户名称(customer_name)两个字段。 我们需要将订单表与客户表进行关联，以便在查询订单时能够获取到客户名称。可以使用如下的Flink SQL语句实现： SELECT o.order_id, c.customer_name FROM order_table o JOIN customer_table c ON o.customer_id = c.customer_id 在上述语句中，我们使用了JOIN操作，将订单表和客户表按照客户ID进行关联。通过ON子句指定了关联条件。最终的查询结果包含订单ID和客户名称两个字段。 需要注意的是，在进行维表关联时，需要确保维表数据可以被缓存到内存中，以提高查询性能。可以使用Flink SQL中的缓存表(CACHED TABLE)功能来实现。具体可以参考官方文档中的相关章节。

flinksql 关联hive维表

flinksql可以通过内置的HiveCatalog来与Hive中的维表进行关联。下面是一个用于关联Hive维表的示例代码: 首先，需要在flink的环境中配置HiveCatalog，可以在flink的配置文件中添加如下配置: catalogs.myhive.type=hive catalogs.myhive.session-conf.dir=/path/to/hive-site.xml 然后在flinksql中创建HiveCatalog: CREATE CATALOG myhive WITH ( 'type'='hive', 'hive-conf-dir'='/path/to/hive-site.xml' ) 接下来，可以使用HiveCatalog创建表并将其与Hive中的维表关联: CREATE TABLE mytable ( id BIGINT, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector'='hive', 'table-name'='my_table', 'database-name'='my_database', 'hive-version'='3.1.2', 'hive-catalog'='myhive' ) 然后，可以使用FlinkSQL查询关联了Hive维表的数据: SELECT t.id, t.name, v.address FROM mytable AS t LEFT JOIN hive_dimension AS v ON t.id = v.id 在这个例子中，我们将Flink的表mytable与Hive中的维表hive_dimension进行了左连接操作，通过id字段进行关联，查询了id、name和address字段的数据。 以上就是使用flinksql关联Hive维表的基本步骤和示例代码。关联Hive维表可以让我们更方便地在flink中使用Hive中的数据进行分析和计算。

flinksql hbase 维表

FlinkSQL中如何关联Hbase大表，如果关联字段不是Hbase维表的rowkey，将会触发全表扫描。FlinkSQL的Hbase connector不会处理索引，所以我们可以采用自己维护索引表的方式来解决这个问题。具体实现方式可以参考Hbase二级索引的知识。[1] 在FlinkSQL中，我们可以通过Flink HBase SQL Connector从HBase读取维度数据，进行数据补全。首先需要引入相关依赖，如下所示： xml <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-hbase-2.2_${scala.binary.version}</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> 然后可以注册Kafka表和Hbase表，示例如下： sql CREATE TABLE fact( key STRING, value1 STRING, proctime AS PROCTIME() ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'test-hb', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'properties.group.id' = 'testGroup', 'scan.startup.mode' = 'latest-offset', 'format' = 'json' ); CREATE TABLE hb_stream( rowkey String, cf ROW<age String, name String>, PRIMARY KEY (rowkey) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'hbase-2.2', 'table-name' = 'test', 'zookeeper.quorum' = 'localhost:12181' ); 通过以上配置，我们可以在FlinkSQL中使用Hbase维表进行关联操作。[2] 在实时数据开发中，通常会使用Spark或Flink消费Kafka数据流，并与外部数据库（如Hbase、MySQL等）进行维表关联。如果外部数据库中既包含维度数据，又包含大量的事实数据，并且这些数据更新频繁且数据量巨大，我们需要选择一个适合的外部数据库来支持实时场景的需求。Hbase是一个可以满足海量数据高效读写性能的外部数据库，因此在这种情况下可以选择使用Hbase作为支持。[3]

flink sql中如何关联mysql中的维表

在Flink SQL中，可以通过Flink Table API或者Flink SQL去关联MySQL中的维表。 具体步骤如下： 1. 使用Flink的JDBC Connector连接到MySQL数据库，并创建一个MySQL表的Flink表； 2. 在Flink SQL中使用CREATE TABLE语句创建一个维表的Flink表，例如： CREATE TABLE mysql_dim_table ( id INT, name STRING, age INT, PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector.type' = 'jdbc', 'connector.url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test', 'connector.table' = 'dim_table', 'connector.driver' = 'com.mysql.jdbc.Driver', 'connector.username' = 'root', 'connector.password' = 'root' ) 3. 在Flink SQL中使用SELECT语句查询主表，并通过JOIN语句关联维表，例如： SELECT t1.*, t2.name, t2.age FROM main_table t1 JOIN mysql_dim_table t2 ON t1.id = t2.id 上述SQL语句中，main_table是Flink表的名称，t1是main_table的别名，mysql_dim_table是MySQL维表的Flink表名称，t2是mysql_dim_table的别名。通过ON子句中的条件进行关联。 4. 最后，通过Flink的API或者Flink SQL执行查询语句，获取结果。 需要注意的是，Flink SQL中关联MySQL维表的语句可能会导致性能问题，因此需要根据实际情况进行优化。

hbase作为维表的flinksql

在FlinkSQL中使用Hbase作为维表的方法有多种。如果关联字段不是Hbase维表的rowkey，会触发全表扫描，导致效率低下。为了解决这个问题，可以使用Hbase的二级索引来提高查询效率。在FlinkSQL中，Hbase connector默认不处理索引，只支持scan和get操作。因此，我们可以通过维护自己的索引表来实现二级索引的功能。 具体实现方法如下： 1. 创建Hbase表作为索引表，将需要关联的字段作为索引字段，并将索引字段的值作为rowkey存储在索引表中。 2. 在FlinkSQL中，使用Hbase connector加载索引表，并将其注册为临时表。 3. 在FlinkSQL中，使用JOIN操作将数据流与索引表进行关联，通过索引字段进行匹配。 4. 根据匹配结果获取对应的rowkey，然后使用Hbase connector加载维表，并将维表注册为临时表。 5. 使用JOIN操作将数据流与维表进行关联，根据rowkey进行匹配。 这样，就可以在FlinkSQL中使用Hbase作为维表，并通过二级索引来提高查询效率。

在flink中用Redis维表关联查询

在 Flink 中，我们可以使用 Flink 的 Table API 或 DataStream API 与 Redis 进行维表关联查询。 下面是一个使用 Flink Table API 和 Redis 进行维表关联查询的示例代码： java // 创建 Redis 连接配置 RedisOptions redisOptions = new RedisOptions() .setHost("localhost") .setPort(6379); // 创建 Redis 维表 RedisTableSource redisTableSource = RedisTableSource.builder() .forHostPort("localhost", 6379) .withTableName("myTable") .withColumnNames("key", "value") .build(); // 注册 Redis 维表 tableEnv.registerTableSource("myTable", redisTableSource); // 执行关联查询 Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT t1.*, t2.value FROM myDataStream AS t1 JOIN myTable AS t2 ON t1.key = t2.key"); 在上面的示例中，我们首先创建了一个 Redis 连接配置，然后使用 RedisTableSource 创建了一个 Redis 维表，并将其注册到 Flink 的 Table API 中。最后，我们执行了一条 SQL 查询，将一个数据流和 Redis 维表进行关联查询，并将结果保存在 result 变量中。 如果你想使用 DataStream API 进行维表关联查询，可以使用 RedisLookupTableFunction。下面是一个示例代码： java // 创建 Redis 连接配置 RedisOptions redisOptions = new RedisOptions() .setHost("localhost") .setPort(6379); // 创建 Redis 维表 RedisLookupTableFunction redisLookupTableFunction = new RedisLookupTableFunction("myTable", redisOptions, "key", "value"); // 执行关联查询 DataStream result = dataStream .keyBy("key") .connect(redisLookupTableFunction) .process(new MyProcessFunction()); 在上面的示例中，我们首先创建了一个 Redis 连接配置，然后使用 RedisLookupTableFunction 创建了一个 Redis 维表查询函数。最后，我们将数据流按照 key 字段进行分区，并将其与 Redis 维表查询函数连接起来，最后使用 process 方法执行关联查询。

如何用flink sql实现数据流表与hive维表的关联

要使用Flink SQL将流表与Hive维表关联，需要遵循以下步骤： 1.首先需要在Flink SQL客户端中注册Hive表。可以使用以下命令将Hive表注册到Flink SQL环境中： CREATE TABLE hive_table ( id INT, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'hive', 'database-name' = 'my_db', 'table-name' = 'my_table' ) 2.在Flink SQL中创建流表。可以使用以下命令创建流表： CREATE TABLE stream_table ( id INT, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'my_topic', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'format' = 'json' ) 3.将流表和Hive表连接起来。可以使用以下命令将流表和Hive表连接起来： SELECT s.id, s.name, s.age, h.address FROM stream_table s JOIN hive_table h ON s.id = h.id 这个SQL查询将流表和Hive表连接起来，并将它们的数据合并在一起。 需要注意的是，连接Hive表可能需要配置Flink的Hive集成。要使用Flink的Hive集成，需要将以下配置添加到Flink的配置文件中： table.planner = blink execution.runtime-mode = batch 这将启用Flink的Blink Planner和批处理模式，以允许Flink与Hive进行集成。

flink 对sqlserver cdc 多表关联

可以回答这个问题。Flink 可以通过使用 CDC（Change Data Capture）来捕获 SQL Server 数据库中的更改，然后将这些更改流式传输到 Flink 中进行处理。在 Flink 中，可以使用 SQL 或 Table API 进行多表关联操作。

flinksql asynctablefunction

flinksql asynctablefunction 是 Flink SQL 中的一个功能，用于异步查询关联操作。在传统的关联操作中，通常需要将两个表的数据全量加载到内存中后进行关联操作，这种方式可能会导致内存不足的问题，同时也无法在关联操作中处理实时数据。 而 asynctablefunction 的机制，则可以实现异步查询关联操作，可以将其中一个表定义为 AsyncTableFunction，并使用异步的方式查询数据。在执行关联操作时，Flink SQL 会将异步查询委托给一个线程池，该线程池会对异步查询进行处理，并将结果返回给主线程进行关联操作。 使用 asynctablefunction 进行异步查询关联操作的好处是：首先，可以避免内存不足的问题，因为数据是异步查询的，不需要一次性加载全部数据。其次，可以处理实时数据，异步查询操作可以根据实时的需求进行动态查询，使得关联操作更加灵活。最后，异步查询操作可以提高查询的效率，因为查询操作是在异步线程中进行的，可以充分利用分布式计算资源。 需要注意的是，使用 asynctablefunction 进行异步查询关联操作可能会导致一些数据一致性的问题，因为异步查询是基于线程池处理的，可能存在数据延迟的情况。因此，在使用 asynctablefunction 进行异步查询关联操作时，需要根据具体的业务需求进行合理的设计和处理。

flink sql怎么写入clickhouse

### 回答1： 你可以使用Flink Clickhouse Sink来将数据写入Clickhouse，具体步骤如下： 1. 安装Flink Clickhouse Sink：将Maven依赖添加到pom.xml文件中，并在Flink程序中添加依赖； 2. 创建Clickhouse数据库和表：使用Clickhouse的SQL语句创建数据库和表； 3. 配置Flink Clickhouse Sink：使用ClickhouseSinkBuilder类来构建Flink Clickhouse Sink； 4. 将Flink Clickhouse Sink添加到Flink程序中：在Flink程序中添加Flink Clickhouse Sink，将流数据写入Clickhouse。 ### 回答2： 要将Flink SQL写入ClickHouse，可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，确保你已经正确配置好Flink和ClickHouse的环境。 2. 在Flink SQL中，你需要创建一个Table，并定义它的结构、格式和连接器。例如，可以使用以下语句创建一个ClickHouse的Table： CREATE TABLE clickhouse_table ( id INT, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'clickhouse', 'url' = 'jdbc:clickhouse://localhost:8123/default', 'table-name' = 'clickhouse_table', 'username' = 'your_username', 'password' = 'your_password' ) 这里的'connector'参数指定使用ClickHouse连接器，'url'参数指定ClickHouse的连接地址，'table-name'参数指定要写入的ClickHouse表的名称，'username'和'password'参数用于验证。 3. 接下来，在你的Flink SQL作业中，使用类似以下的语句将数据写入ClickHouse： INSERT INTO clickhouse_table SELECT id, name, age FROM source_table 这里的clickhouse_table是在第2步中定义的ClickHouse表，source_table是源数据的表。 4. 最后，启动或提交Flink SQL作业，Flink将会将从源表中读取的数据写入ClickHouse表中。 需要注意的是，以上仅是一个基本的示例，实际场景下可能会有更多配置项和细节需要处理。优化性能和数据写入方式的问题也应根据具体情况进行考虑和调整。 ### 回答3： 要将Flink SQL写入ClickHouse，可以按以下步骤操作： 1. 配置ClickHouse连接：在Flink的配置文件中，将ClickHouse的连接信息添加到"flink-conf.yaml"文件中。包括ClickHouse的IP地址、端口号、用户名和密码等信息。 2. 创建ClickHouse表：在ClickHouse中创建一个用于接收Flink SQL结果的表。可以使用ClickHouse的客户端工具或通过在ClickHouse的管理界面执行SQL语句来完成表的创建。 3. 在Flink SQL中定义输出表：在Flink SQL中使用"CREATE TABLE"语句定义一个输出表，该表将用于将数据写入到ClickHouse中。在表的定义中，需要指定表的名称、字段列表和数据类型，以及指定数据写入的目标表名。 4. 在Flink作业中配置ClickHouse写入器：在Flink的代码中，通过创建一个新的ClickHouseSinkFunction实例来配置ClickHouse写入器。将该写入器与Flink SQL中定义的输出表相关联，并将ClickHouse连接的配置信息传递给写入器。 5. 执行Flink作业：启动Flink作业并提交Flink SQL查询。Flink将根据查询结果将数据写入到ClickHouse中的指定表中。 需要注意的是，Flink和ClickHouse的版本兼容性，以及Flink SQL对ClickHouse的支持情况。在配置过程中，要确保Flink和ClickHouse版本匹配，并且所使用的Flink SQL函数和语法在ClickHouse中被支持。 以上就是将Flink SQL写入ClickHouse的基本步骤，具体的实现方式可以根据具体情况进行调整和优化。

flink sql实现kafka落hdfs

Flink SQL是Apache Flink的一种查询语言，用于在Flink中进行实时数据处理和分析。要实现将Kafka中的数据落盘到HDFS，可以使用Flink SQL的相关功能。 首先，我们需要在Flink的配置文件中设置Kafka和HDFS的连接信息。在Flink的conf/flink-conf.yaml文件中，配置以下属性： state.backend: filesystem state.checkpoints.dir: hdfs://<HDFS_HOST>:<HDFS_PORT>/checkpoints state.savepoints.dir: hdfs://<HDFS_HOST>:<HDFS_PORT>/savepoints 其中，<HDFS_HOST>是HDFS的主机地址，<HDFS_PORT>是HDFS的端口号。这样配置后，Flink将会将检查点和保存点存储到HDFS中。 接下来，在Flink SQL中创建一个表来读取Kafka中的数据，并将数据写入到HDFS中。可以使用以下SQL语句实现： sql CREATE TABLE kafka_source ( key STRING, value STRING ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = '<KAFKA_TOPIC>', 'properties.bootstrap.servers' = '<KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS>', 'properties.group.id' = '<KAFKA_GROUP_ID>', 'format' = 'json' ); CREATE TABLE hdfs_sink ( key STRING, value STRING ) WITH ( 'connector' = 'filesystem', 'path' = 'hdfs://<HDFS_HOST>:<HDFS_PORT>/output', 'format' = 'csv', 'csv.field-delimiter' = ',' ); INSERT INTO hdfs_sink SELECT key, value FROM kafka_source; 这里，'<KAFKA_TOPIC>'是Kafka中的主题名称，'<KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS>'是Kafka的启动服务器地址，'<KAFKA_GROUP_ID>'是Kafka消费者组的ID。'json'和'csv'是数据的格式，可以根据实际情况进行调整。 以上SQL语句创建了一个名为kafka_source的输入表，将Kafka中的数据源与之关联。同时，创建了一个名为hdfs_sink的输出表，将数据写入到HDFS中。最后，通过INSERT INTO语句，将kafka_source中的数据写入到hdfs_sink中。 通过以上的配置和操作，Flink SQL就可以实现将Kafka中的数据落盘到HDFS。

flink1.17 sql

Flink 1.17引入了对SQL一些新的功能和改进。这些改进主要包括以下几个方面： 1. 支持更多的SQL语法：Flink 1.17增加了对SQL标准的支持，包括更多的SQL语法和内置函数。这使得用户可以更方便地编写复杂的SQL查询。 2. 改进的查询优化器：Flink 1.17引入了改进的查询优化器，可以更高效地执行SQL查询。这个优化器可以自动推断查询中的关联关系，并选择合适的执行计划来提高查询性能。 3. 动态表连接：Flink 1.17引入了动态表连接功能，可以在运行时动态地连接两个表。这使得用户可以在查询中根据不同的条件动态地进行表连接操作，从而更灵活地处理数据。 4. 支持逻辑删除：Flink 1.17支持逻辑删除功能，可以在删除数据时将其标记为已删除而不是物理删除。这使得用户可以在查询中过滤掉已删除的数据，从而更好地管理数据的生命周期。 5. 改进的事件时间处理：Flink 1.17改进了事件时间处理的性能和可靠性。它引入了更高效的事件时间窗口处理机制，并提供了更多的事件时间特性，如事件时间戳提取和水印生成等。 这些是Flink 1.17中关于SQL的一些新功能和改进。希望能对你有所帮助！如果你有更多的问题，请继续提问。

flink关联hbase

在Flink中关联Hbase大表可以通过自己维护索引表的方式来实现。由于FlinkSQL的Hbase connector不会处理索引，我们可以在Hbase中创建一个索引表，将需要关联的字段作为索引，并将索引表与原始表进行关联。这样，在查询时可以通过索引表快速定位到需要的数据，而不需要进行全表扫描。\[1\] 另外，在开发Flink时，我们可以将固定的维度信息存储在Hbase或者Redis等第三方库中，以便与流进行关联查询输出。可以通过本地搭建一个Hbase环境，并构建一个Hbase公共调用类和异步调用Hbase的公共代码来实现这一功能。\[2\] 在异步IO访问Hbase时，可以编写一个工具类，通过继承RichAsyncFunction抽象类来实现异步IO操作。该工具类可以根据传入的rowKey来查询Hbase某个表的数据，并返回查询结果集。\[3\]这样，我们就可以在Flink中使用该工具类来实现与Hbase的关联操作。 #### 引用[.reference_title] - *1* [FlinkSQL流式关联Hbase大表方案(走二级索引)](https://blog.csdn.net/qq_32068809/article/details/122862330)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Flink查询关联Hbase输出](https://blog.csdn.net/Aaron_ch/article/details/123113871)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

flink sql 获取TableResult返回的全部参数

TableResult 类提供了多个方法来获取返回结果的相关参数。以下是一些常用的方法： - getTableSchema()：获取查询结果的表结构（Schema）。 java TableSchema schema = result.getTableSchema(); - getJobClient()：获取与查询关联的作业客户端（JobClient）。 java JobClient jobClient = result.getJobClient(); - getJobID()：获取查询关联的作业 ID。 java JobID jobID = result.getJobID(); - isTableauMode()：检查查询是否在 Tableau 模式下执行。 java boolean isTableauMode = result.isTableauMode(); 这些方法可以根据需要选择使用。例如，你可以通过 getTableSchema() 获取结果表的结构，然后进一步处理结果数据。 请注意，根据具体的 Flink 版本和使用环境，可能还有其他方法可用。你可以参考 Flink 的官方文档或查看 TableResult 类的源代码以获取更详细的信息。

写个flink 流关联sink到clickhouse的代码

好的，请稍等，我正在为您编写代码。 import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaDeserializationSchema; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer; import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchema; import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedDeserializationSchema; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.api.java.typeutils.TypeExtractor; import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction; import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction; import org.apache.flink.types.Row; import java.util.Properties; import ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDataSource; public class FlinkClickhouseSink { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // Kafka consumer properties Properties consumerProperties = new Properties(); consumerProperties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); consumerProperties.setProperty("group.id", "test-group"); // Kafka producer properties Properties producerProperties = new Properties(); producerProperties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); // ClickHouse properties Properties clickHouseProperties = new Properties(); clickHouseProperties.setProperty("user", "default"); clickHouseProperties.setProperty("password", ""); clickHouseProperties.setProperty("database", "test"); ClickHouseDataSource clickHouseDataSource = new ClickHouseDataSource("jdbc:clickhouse://localhost:8123/test", clickHouseProperties); // Kafka consumer DataStream<String> stream = env .addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("test-topic", new SimpleStringSchema(), consumerProperties)); // Flink transformation, e.g. filter or map DataStream<Tuple2<Integer, String>> mappedStream = stream .map(new MapFunction<String, Tuple2<Integer, String>>() { @Override public Tuple2<Integer, String> map(String value) throws Exception { Integer key = Integer.parseInt(value.split(",")[0]); String message = value.split(",")[1]; return new Tuple2<>(key, message); } }); // Kafka producer serialization schema KafkaSerializationSchema<Tuple2<Integer, String>> kafkaSerializationSchema = new KafkaSerializationSchema<Tuple2<Integer, String>>() { @Override public void open(SerializationSchema.InitializationContext context) throws Exception { } @Override public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(Tuple2<Integer, String> element, Long timestamp) { return new ProducerRecord<>("test-topic", (element.f0 + "," + element.f1).getBytes()); } }; // Kafka producer FlinkKafkaProducer<Tuple2<Integer, String>> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>("test-topic", kafkaSerializationSchema, producerProperties); // ClickHouse sink function SinkFunction<Tuple2<Integer, String>> clickHouseSinkFunction = new SinkFunction<Tuple2<Integer, String>>() { @Override public void invoke(Tuple2<Integer, String> value, Context context) throws Exception { String sql = "INSERT INTO test (id, message) values (?, ?)"; try (ClickHouseConnection connection = clickHouseDataSource.getConnection(); ClickHousePreparedStatement stmt = (ClickHousePreparedStatement) connection.prepareStatement(sql)) { stmt.setInt(1, value.f0); stmt.setString(2, value.f1); stmt.execute(); } } }; // ClickHouse sink mappedStream.addSink(clickHouseSinkFunction); // Kafka producer sink mappedStream.addSink(kafkaProducer); env.execute(); } } 这是一个简单的 Flink 流程序，将从 Kafka 中读取数据，经过 Flink 的转换后将数据写入 Kafka 和 ClickHouse 中。请注意，这个程序只是示例代码，如果您在实际环境中使用，请根据实际情况进行修改。

flink hbase 查询

Flink HBase查询是通过Flink的HBase Connector实现的。在代码中，可以使用Flink的HBase SQL Connector来从HBase读取维度数据进行数据补全。首先，需要引入相关依赖，如flink-connector-hbase-2.2_${scala.binary.version}。然后，可以注册HBase表，指定表名、Zookeeper地址等信息。例如，可以使用以下代码注册HBase表： CREATE TABLE hb_stream( rowkey String, cf ROW<age String, name String>, PRIMARY KEY (rowkey) NOT ENFORCED ) with( 'connector' = 'hbase-2.2', 'table-name' = 'test', 'zookeeper.quorum' = 'localhost:12181' ) 这样就可以在Flink中使用HBase表进行查询操作了。具体的查询操作可以根据具体需求进行编写，可以使用Flink的SQL语句或者Flink的DataStream API来实现。通过Flink HBase Connector，可以方便地将HBase中的维度数据与流数据进行关联查询输出。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Flink查询关联Hbase输出](https://blog.csdn.net/Aaron_ch/article/details/123113871)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Flink SQL查询HBase维表](https://blog.csdn.net/weixin_47298890/article/details/122692750)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

最新推荐

2023年全球聚甘油行业总体规模.docx

2023年全球聚甘油行业总体规模.docx

java web Session 详解

java web Session 详解

超声波雷达驱动（Elmos524.03&amp;Elmos524.09）

超声波雷达驱动（Elmos524.03&Elmos524.09）

ROSE: 亚马逊产品搜索的强大缓存

89→ROSE：用于亚马逊产品搜索的强大缓存Chen Luo，Vihan Lakshman，Anshumali Shrivastava，Tianyu Cao，Sreyashi Nag，Rahul Goutam，Hanqing Lu，Yiwei Song，Bing Yin亚马逊搜索美国加利福尼亚州帕洛阿尔托摘要像Amazon Search这样的产品搜索引擎通常使用缓存来改善客户用户体验;缓存可以改善系统的延迟和搜索质量。但是，随着搜索流量的增加，高速缓存不断增长的大小可能会降低整体系统性能。此外，在现实世界的产品搜索查询中广泛存在的拼写错误、拼写错误和冗余会导致不必要的缓存未命中，从而降低缓存 在本文中，我们介绍了ROSE，一个RO布S t缓存E，一个系统，是宽容的拼写错误和错别字，同时保留传统的缓存查找成本。ROSE的核心组件是一个随机的客户查询ROSE查询重写大多数交通很少流量30X倍玫瑰深度学习模型客户查询ROSE缩短响应时间散列模式，使ROSE能够索引和检

java中mysql的update

Java中MySQL的update可以通过JDBC实现。具体步骤如下： 1. 导入JDBC驱动包，连接MySQL数据库。 2. 创建Statement对象。 3. 编写SQL语句，使用update关键字更新表中的数据。 4. 执行SQL语句，更新数据。 5. 关闭Statement对象和数据库连接。 以下是一个Java程序示例，用于更新MySQL表中的数据： ```java import java.sql.*; public class UpdateExample { public static void main(String[] args) { String

JavaFX教程-UI控件

JavaFX教程——UI控件包括:标签、按钮、复选框、选择框、文本字段、密码字段、选择器等

社交网络中的信息完整性保护

141社交网络中的信息完整性保护摘要路易斯·加西亚-普埃约Facebook美国门洛帕克lgp@fb.com贝尔纳多·桑塔纳·施瓦茨Facebook美国门洛帕克bsantana@fb.com萨曼莎·格思里Facebook美国门洛帕克samguthrie@fb.com徐宝轩Facebook美国门洛帕克baoxuanxu@fb.com信息渠道。这些网站促进了分发，Facebook和Twitter等社交媒体平台在过去十年中受益于大规模采用，反过来又助长了传播有害内容的可能性，包括虚假和误导性信息。这些内容中的一些通过用户操作（例如共享）获得大规模分发，以至于内容移除或分发减少并不总是阻止其病毒式传播。同时，社交媒体平台实施解决方案以保持其完整性的努力通常是不透明的，导致用户不知道网站上发生的任何完整性干预。在本文中，我们提出了在Facebook News Feed中的内容共享操作中添加现在可见的摩擦机制的基本原理，其设计和实现挑战，以�

fluent-ffmpeg转流jsmpeg

以下是使用fluent-ffmpeg和jsmpeg将rtsp流转换为websocket流的示例代码： ```javascript const http = require('http'); const WebSocket = require('ws'); const ffmpeg = require('fluent-ffmpeg'); const server = http.createServer(); const wss = new WebSocket.Server({ server }); wss.on('connection', (ws) => { const ffmpegS

Python单选题库(2).docx

Python单选题库(2) Python单选题库(2)全文共19页，当前为第1页。Python单选题库(2)全文共19页，当前为第1页。Python单选题库 Python单选题库(2)全文共19页，当前为第1页。 Python单选题库(2)全文共19页，当前为第1页。 Python单选题库 一、python语法基础 1、Python 3.x 版本的保留字总数是 A.27 B.29 C.33 D.16 2.以下选项中，不是Python 语言保留字的是 A while B pass C do D except 3.关于Python 程序格式框架，以下选项中描述错误的是 A Python 语言不采用严格的"缩进"来表明程序的格式框架 B Python 单层缩进代码属于之前最邻近的一行非缩进代码，多层缩进代码根据缩进关系决定所属范围 C Python 语言的缩进可以采用Tab 键实现 D 判断、循环、函数等语法形式能够通过缩进包含一批Python 代码，进而表达对应的语义 4.下列选项中不符合Python语言变量命名规则的是 A TempStr B I C 3_1 D _AI 5.以下选项中

利用脑信号提高阅读理解的信息检索模型探索

380∗→利用脑信号更好地理解人类阅读理解叶紫怡1、谢晓辉1、刘益群1、王志宏1、陈雪松1、张敏1、马少平11北京国家研究中心人工智能研究所计算机科学与技术系清华大学信息科学与技术学院，中国北京yeziyi1998@gmail.com，xiexh_thu@163.com，yiqunliu@tsinghua.edu.cn，wangzhh629@mail.tsinghua.edu.cn，，chenxuesong1128@163.com，z-m@tsinghua.edu.cn， msp@tsinghua.edu.cn摘要阅读理解是一个复杂的认知过程，涉及到人脑的多种活动。然而，人们对阅读理解过程中大脑的活动以及这些认知活动如何影响信息提取过程知之甚少此外，随着脑成像技术（如脑电图（EEG））的进步，可以几乎实时地收集大脑信号，并探索是否可以将其用作反馈，以促进信息获取性能。在本文中，我们精心设计了一个基于实验室的用户研究，以调查在阅读理解过程中的大脑活动。我们的研究结果表明，不同类型�