本篇文章给大家谈谈flinkmysql，以及flinkmysql 数据实时更新对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、flinksql从kafka中消费mysql的binlog日志
- 2、记一次kfd(kafka+flink+doris)的实时操作
- 3、mysql同步数据到hive---binlog方式
- 4、pyflink消费kafka-connect-jdbc消息(带schema)
- 5、新一代HTAP数据库崛起,MySQL生态的最佳归宿?
- 6、flinkdate_format返回什么类型
flinksql从kafka中消费mysql的binlog日志
1、大概会执行 6 秒左右。大家仔细做实验时，可以将 binlog 放大一些，让执行实验更长一些。我们在 mysqlbinlog 解析时，查看其文件句柄：请点击输入图片描述 可以看到 mysqlbinlog 用句柄 3 读取 binlog。
2、在增量处理方面，我们采取了高效的策略：首先，canal监控mysql的binlog，实时捕获数据库的更改，然后将增量数据推送到kafka。flink作为实时数据处理引擎，从kafka中读取这些变更，通过Redis缓存进行实时检查。
3、redo log采用环形存储结构，write pos和check point的定位至关重要，write pos记录写入位置，check point用于日志的擦除和更新。在恢复过程中，redo log会被清空并推进check point，确保数据完整。相比之下，binlog则扮演着逻辑日志的角 ，它记录的是SQL语句而非物理数据。
4、MySQL分为两大部分。上层是 MySQL-Server ，下层是 可插拔的存储引擎 。
5、这一步最主要的细节是将mysql库的所有binlog数据全部打入一个kafka topic，格式使用json。格式如下：这一步的主要的细节在于写入到hdfs的结构，以及为什么不直接写入hive。不写入到hive表的原因在于，binlog的数据结构是不固定的，而hive的结构相对是比较固定的。
记一次kfd(kafka+flink+doris)的实时操作
在一次关于kafka+flink+doris的实时操作项目中，我们的目标是为某市医院构建一个统一的数据中心主索引，同时处理历史离线数据和增量实时数据，确保数据的实时性和准确性。
flink12版本中使用了flinksql，固定了groupid。但是因为重复上了两个相同任务之后，发现数据消费重复。下图sink中创建两个相同任务，会消费相同数据。两个任务同时处理，并没有在一个consume group里，所以不会共同消费。
kafka是一个具有数据保存、数据回放能力的消息队列，说白了就是kafka中的每一个数据，都有一个专门的标记作为标识。而在Flink消费kafka传入的数据的时候，source任务就能够将这个偏移量以算子状态的角 进行保存，写入到设定好的检查点中。
技术专栏从实战出发，通过基础介绍入门-环境搭建-项目实践，让初学者快速掌握Apache Doris分析型OLAP数据库开源产品。其中示例项目KFD演示通过Flink处理Kafka中的消息记录，处理之后的数据再写入到Kafka和Elasticsearch中，最后以Routine Load方式再将处理好的数据导入到Doris中。
当 Flink 执行 checkpoint 时，Kafka 的每个分区的位点都被存储到 checkpoint 指定的 filesystem 中。Flink 的 checkpoint 机制确保了所有任务算子的状态是一致的，也就是说这些状态具有相同的数据输入。当所有的任务算子成功存储他们自己的状态后，代表一次 checkpoint 的完成。
在实施过程中，银联商务构建了以Doris为核心的实时数据仓库，通过Kafka实时收集数据，Flink和Doris SQL协同工作，提供无缝的数据服务。这种架构优化不仅提升了查询效率，还推动了企业向实时数仓的全面转型。
mysql同步数据到hive---binlog方式
mysql同步数据到hive大部分公司目前都是走的jdbc的方式。这种方式有两个好处：也有不好的地方：这一步最主要的细节是将mysql库的所有binlog数据全部打入一个kafka topic，格式使用json。格式如下：这一步的主要的细节在于写入到hdfs的结构，以及为什么不直接写入hive。
想问下原来数据库中的数据会不会有更新和删除，如果有的话，想实时同步到hive中很难。另外即使能实时同步到hive中，hive中分析查询也速度也比较慢的。
主从同步主要是以binlog日志作为文件同步机制，具体如下 主从同步使得数据可以从一个数据库服务器复制到其他服务器上，在复制数据时，一个服务器充当主服务器（master），其余的服务器充当从服务器（slave）。
pyflink消费kafka-connect-jdbc消息(带schema)
1、Flink 中的 Jar 包是 connector 的扩展，允许在 flink 脚本中连接和使用各种数据存储工具，包括：Pyflink 默认支持有限的几种 jar 包，如有特殊需要（例如以 json 格式来消费 kafka 里的数据），需要手动指定脚本依赖的 jar 包所在的路径。已知有 3 种方式来指定 jar 包依赖。
2、Apache ActiveMQ：实现JMS的开源消息代理(broker)，可将同步通讯转为异步通讯。官网 Apache Camel：通过企业级整合模式(Enterprise Integration Pattern EIP)将不同的消息传输API整合在一起。官网 Apache Kafka：高吞吐量分布式消息系统。官网 Hermes：快速、可靠的消息代理(Broker)，基于Kafka构建。
新一代HTAP数据库崛起,MySQL生态的最佳归宿?
在2023年的云数据库盛会上，BD 的创新之作——原生数据库GaiaDB凭借其独特的HTAP（Hybrid Transactional and Analytical Processing）与多地多活技术，引起了业界的广泛关注。
新一代HTAP数据库无需分库分表，且具备实时海量规模的OLTP和实时数据分析能力，还拥有极为出 的扩展性，与很多业务场景的海量交易实时数据展现、平稳运行的需求高度契合，HTAP凭借技术架构优势崛起已成必然。
flinkdate_format返回什么类型
function FormatDateTime(const Format： string； DateTime： TDateTime)： string； overload； 当然和Format一样还有一种，但这里只介绍常用的第一种 Format参数是一个格式化字符串。DateTime是时间类型。
Class 指定了该迭代器返回元素的类型。 fromElements(T …) - 从给定的对象序列中创建数据流。所有对象类型必须相同。 fromParallelCollection(SplittableIterator， Class) - 从一个迭代器中创建并行数据流。Class 指定了该迭代器返回元素的类型。
时间戳（timestamp），通常是一个字符序列，之一地标识某一刻的时间。数字时间戳技术是数字签名技术一种变种的应用。数据库中 在一张表上加上时间戳字段，并做索引，可以比较好的得到表写入的顺序，基本上也可以保证之一性。date（计算机专业术语）功能：设置或显示系统日期。
flinkmysql的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于flinkmysql 数据实时更新、flinkmysql的信息别忘了在本站进行查找喔。
