flink-cdc-doris jar下载
时间: 2024-01-18 22:00:13 浏览: 186
要下载flink-cdc-doris jar,您可以按照以下步骤进行操作:
首先,您需要打开Flink的官方网站(https://flink.apache.org/)并导航到Flink的下载页面。
在Flink的下载页面上,您将找到一系列可用的Flink版本。找到与您当前使用的Flink版本兼容的版本。
一旦您选择了正确的Flink版本,您需要找到与Flink CDC Doris集成的jar文件。您可以使用浏览器的查找功能或直接搜索“Flink CDC Doris jar”以快速定位该文件。
一旦您找到了该文件,点击下载按钮将开始下载该jar文件。请根据您的网络速度耐心等待下载完成。
下载完成后,请确认jar文件是否位于您计算机的指定位置。您可以使用文件管理器或命令行工具进行确认。
最后,您已经成功下载了flink-cdc-doris jar文件。您可以将该文件用于您的Flink项目中,以实现与Doris数据库的CDC(变更数据捕获)集成。
请注意,以上步骤仅适用于一般的jar文件下载。如果您有特定的网站或资源需要用于下载flink-cdc-doris jar文件,请参考该资源的具体指导。
相关问题
https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.17.0/flink-1.17.0-bin-scala_2.12.tgz https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-elasticsearch7/3.0.1-1.17/flink-sql-connector-elasticsearch7-3.0.1-1.17.jar https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-mysql-cdc/2.1.0/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.0.jar https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-postgres-cdc/2.1.0/flink-sql-connector-postgres-cdc-2.1.0.jar 这四个链接版本兼容吗
这四个链接的版本兼容性需要具体分析。其中,`flink-1.17.0-bin-scala_2.12.tgz` 和 `flink-sql-connector-elasticsearch7-3.0.1-1.17.jar` 都是针对 Flink 1.17.0 版本的,因此它们的版本兼容性是没有问题的;而 `flink-sql-connector-mysql-cdc-2.1.0.jar` 和 `flink-sql-connector-postgres-cdc-2.1.0.jar` 都是针对 Ververica CDC Connectors 2.1.0 版本的,因此它们的版本兼容性也是没有问题的。
但是,由于 Flink 和 Ververica CDC Connectors 都会不断更新和升级,因此如果你使用的是其他版本的 Flink 和 Ververica CDC Connectors,那么它们的版本兼容性就需要具体分析了。
docker-compose.yml 文件中拉取flink容器 版本为1.17.0并在flink包的lib文件夹下加入三个以下三个依赖:https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-sql-connector-elasticsearch7/3.0.1-1.17/flink-sql-connector-elasticsearch7-3.0.1-1.17.jar、https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-mysql-cdc/2.3.0/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar、https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connector-postgres-cdc/2.3.0/flink-sql-connector-postgres-cdc-2.3.0.jar
好的,您可以按照以下的方式来编写docker-compose.yml文件:
```
version: '3.7'
services:
jobmanager:
image: flink:1.17.0
command: jobmanager
ports:
- "8081:8081"
taskmanager:
image: flink:1.17.0
command: taskmanager
depends_on:
- jobmanager
links:
- jobmanager:jobmanager
environment:
- JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager
- FLINK_TASK_MANAGER_MEMORY_PROCESS_SIZE=1024m
elasticsearch:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.2
environment:
- discovery.type=single-node
ports:
- "9200:9200"
mysql:
image: mysql:8.0
environment:
- MYSQL_ROOT_PASSWORD=<your_password>
- MYSQL_USER=<your_user>
- MYSQL_PASSWORD=<your_password>
- MYSQL_DATABASE=<your_database>
ports:
- "3306:3306"
postgres:
image: postgres:13.1
environment:
- POSTGRES_USER=<your_user>
- POSTGRES_PASSWORD=<your_password>
- POSTGRES_DB=<your_database>
ports:
- "5432:5432"
flink-job:
image: flink:1.17.0
volumes:
- ./flink-conf.yaml:/opt/flink/conf/flink-conf.yaml
- ./lib/flink-sql-connector-elasticsearch7-3.0.1-1.17.jar:/opt/flink/lib/flink-sql-connector-elasticsearch7-3.0.1-1.17.jar
- ./lib/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar:/opt/flink/lib/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar
- ./lib/flink-sql-connector-postgres-cdc-2.3.0.jar:/opt/flink/lib/flink-sql-connector-postgres-cdc-2.3.0.jar
command: jobmanager
depends_on:
- jobmanager
- elasticsearch
- mysql
- postgres
links:
- elasticsearch:elasticsearch
- mysql:mysql
- postgres:postgres
environment:
- JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager
- FLINK_TM_HEAP_SIZE=1024m
- FLINK_PROPERTIES=
- FLINK_ENV_JAVA_OPTS=
- FLINK_ENV_JAVA_TOOL_OPTIONS=
- FLINK_CONF_DIR=/opt/flink/conf
- FLINK_LIB_DIR=/opt/flink/lib
- FLINK_PLUGINS_DIR=/opt/flink/plugins
- FLINK_OPT_DIR=/opt/flink/opt
- FLINK_LOG_DIR=/opt/flink/log
- FLINK_HOME=/opt/flink
volumes:
- ./job.jar:/opt/flink/job.jar
- ./flink-conf.yaml:/opt/flink/conf/flink-conf.yaml
```
其中需要注意的是:
1. 在 `flink-job` 服务中,我们使用了 `volumes` 来挂载 `flink-conf.yaml` 和三个依赖的jar包到容器的 `/opt/flink/conf` 和 `/opt/flink/lib` 目录中。
2. 我们在 `flink-job` 服务的环境变量中设置了 `FLINK_PROPERTIES`,因为 Flink 在启动时会读取这个环境变量中的配置信息。
3. 我们在 `flink-job` 服务的环境变量中设置了 `FLINK_LIB_DIR`,这是因为 Flink 在启动时会从这个目录中加载依赖的jar包。
4. 我们在 `flink-job` 服务的环境变量中设置了 `FLINK_CONF_DIR`,这是因为 Flink 在启动时会读取这个目录中的配置文件。
5. 我们在 `flink-job` 服务的环境变量中设置了 `FLINK_HOME`,这是因为 Flink 在启动时需要知道它的安装路径。
上述的docker-compose.yml文件可以满足您的要求,在启动容器后,您可以使用以下的命令来进入到flink-job容器中:
```
docker-compose run flink-job /bin/bash
```
然后,您可以在容器中运行Flink任务了。
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