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Flink SQL作業(yè)消費(fèi)Kafka后sink到es集群，作業(yè)執(zhí)行成功，但未寫(xiě)入數(shù)據(jù) 問(wèn)題現(xiàn)象 客戶(hù)創(chuàng)建Flink SQL作業(yè)，消費(fèi)Kafka后sink到es集群，作業(yè)執(zhí)行成功，但無(wú)數(shù)據(jù)。 原因分析 查看客戶(hù)作業(yè)腳本內(nèi)容，排查無(wú)問(wèn)題，作業(yè)執(zhí)行成功，出現(xiàn)該問(wèn)題可能的原因如下： 數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確。
本示例使用的Flink版本為1.12，故Flink OpenSource SQL語(yǔ)法也是1.12。本示例數(shù)據(jù)源是Kafka，寫(xiě)入結(jié)果數(shù)據(jù)到Elasticsearch，故請(qǐng)參考Flink OpenSource SQL 1.12創(chuàng)建MySQL CDC源表和Flink OpenSource
如果需要將數(shù)據(jù)寫(xiě)入到不同的Elasticsearch集群，您需要為每個(gè)集群配置不同的連接參數(shù)，并確保Flink作業(yè)能夠正確地將數(shù)據(jù)路由到各個(gè)集群。 例如本例中分別對(duì)es1和es2定義連接器類(lèi)型以及相關(guān)的屬性。 在對(duì)應(yīng)的Flink作業(yè)中添加如下SQL語(yǔ)句。
可以參考下DLI資料：https://support.huaweicloud.com/sqlref-flink-dli/dli_08_0245.html1. 首先您需要獲取您自建Mysql實(shí)例的IP+端口； 按資料所示方法配置Flink作業(yè)： 2. 其次，您需要?jiǎng)?chuàng)建DLI專(zhuān)屬通用隊(duì)列，并配置
flink流和mysql交互強(qiáng)烈推薦 https://www.studytime.xin/article/flink-mysql-source-sink.html flink批和mysql交互強(qiáng)烈推薦 https://blog.51cto.com/simplelife/2443000
本例實(shí)現(xiàn)了從 MySQL CDC 讀取數(shù)據(jù)并將其寫(xiě)入 Elasticsearch 的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步功能：從 test.cdc_order 數(shù)據(jù)庫(kù)表中讀取訂單數(shù)據(jù)，并將其寫(xiě)入 Elasticsearch 的 cdc-test 索引。 */ public class MySQLCDCToElasticsearchDemo
ckage/hudi-flink-bundle/pom.xml文件使用的flink-connector-hive版本有問(wèn)題，所以需要修改pom文件。 修改點(diǎn)一： 143行，修改為： <include>org.apache.flink:flink-sql-connector-hive-${hive
requested target3、在es客戶(hù)端那 提示找不到有效的證書(shū)路徑 我覺(jué)得應(yīng)該是協(xié)議錯(cuò)誤 我們集群使用curl 方式操作es 需要指定 --tlsv1.2【求助】1.是不是不能使用開(kāi)源的flink 連接器 sink 到es2.有沒(méi)有FI集群sink 到ES的樣例demo 可以參考一下3
使用flink api從DIS通道獲取數(shù)據(jù)，并寫(xiě)入到Cloud Table的openTSDB數(shù)據(jù)庫(kù)中。邏輯較為簡(jiǎn)單，僅供參考。dis2opentsdb.zip
本示例使用的Flink版本為1.12，故Flink OpenSource SQL語(yǔ)法也是1.12。本示例數(shù)據(jù)源是Kafka，寫(xiě)入結(jié)果數(shù)據(jù)到RDS，故請(qǐng)參考Flink OpenSource SQL 1.12創(chuàng)建Kafka源表和Flink OpenSource SQL 1.12創(chuàng)建
據(jù)2獲取的CSS連接信息，地址欄輸入“CSS內(nèi)網(wǎng)地址:CSS內(nèi)網(wǎng)端口”，單擊“測(cè)試”測(cè)試DLI到CSS網(wǎng)絡(luò)是否可達(dá)。步驟5：運(yùn)行作業(yè)在DLI管理控制臺(tái)，單擊“作業(yè)管理 > Flink作業(yè)”，在Flink作業(yè)管理界面，單擊“創(chuàng)建作業(yè)”。在創(chuàng)建隊(duì)列界面，類(lèi)型選擇“Flink OpenSource
flink讀取kafka導(dǎo)入css 編輯 日期：2021-04-26 21:03瀏覽：1回復(fù)：02026-04-26 失效 運(yùn)行環(huán)境： flink（mrs3.0.1）+kafka（mrs3.0.5）+css7.9.3 后臺(tái)執(zhí)行： flink run -m
為啥datatool的flink 寫(xiě)入表中會(huì)多出[""]
本示例使用的Flink版本為1.12，故Flink OpenSource SQL語(yǔ)法也是1.12。本示例數(shù)據(jù)源是Kafka，寫(xiě)入結(jié)果數(shù)據(jù)到DWS，故請(qǐng)參考Flink OpenSource SQL 1.12創(chuàng)建Kafka源表和Flink OpenSource SQL 1.12創(chuàng)建
'scan.startup.mode' = 'latest-offset' ---這個(gè)參數(shù)表示flink會(huì)從Kafka中最早的offset開(kāi)始讀取數(shù)據(jù)，即從最開(kāi)始的數(shù)據(jù)開(kāi)始處理。
本示例使用的Flink版本為1.12，故Flink OpenSource SQL語(yǔ)法也是1.12。本示例數(shù)據(jù)源是Kafka，寫(xiě)入結(jié)果數(shù)據(jù)到Elasticsearch。 請(qǐng)參考Flink OpenSource SQL 1.12創(chuàng)建MySQL CDC源表和Flink OpenSource
t/Bigdata/client/Flink/flink/conf”目錄下生成“flink.keystore”和“flink.truststore”。 在“flink”目錄下新建“test”目錄，將“flink.keystore”和“flink.truststore”拷貝到該目錄下。cd
當(dāng)緩沖的記錄數(shù)達(dá)到這個(gè)值時(shí)，Flink會(huì)將數(shù)據(jù)批量寫(xiě)入目標(biāo)系統(tǒng)，例如5000行后再寫(xiě)入Sink目標(biāo)端。在Flink SQL中，Sink（中文常譯為"接收器"或"輸出端"）是指數(shù)據(jù)流處理管道中的最終輸出目的地，負(fù)責(zé)將處理后的數(shù)據(jù)寫(xiě)入外部存儲(chǔ)系統(tǒng)或發(fā)送給下游應(yīng)用。
在“測(cè)試連通性”界面，根據(jù)2獲取的CSS連接信息，地址欄輸入“CSS內(nèi)網(wǎng)地址:CSS內(nèi)網(wǎng)端口”，單擊“測(cè)試”測(cè)試DLI到CSS網(wǎng)絡(luò)是否可達(dá)。 步驟5：運(yùn)行作業(yè) 在DLI管理控制臺(tái)，單擊“作業(yè)管理 > Flink作業(yè)”，在Flink作業(yè)管理界面，單擊“創(chuàng)建作業(yè)”。 在創(chuàng)建隊(duì)列界面，類(lèi)型選擇“Flink OpenSource
需求背景 在大數(shù)據(jù)量表的情況下，需要備份一張表中的數(shù)據(jù)，到另外一張表。盡量不要使用框架的對(duì)象insert方法，效率很低。盡量使用SQL的原生寫(xiě)法來(lái)完成。如下以<中升事故線索>為例，進(jìn)行數(shù)據(jù)的備份。 實(shí)現(xiàn)方法 INSERT INTO old_warn_info
?Flink 寫(xiě)入 ClickHouse API 可以通過(guò)Flink原生JDBC Connector包將Flink結(jié)果寫(xiě)入ClickHouse中，Flink在1.11.0版本對(duì)其JDBC Connnector進(jìn)行了重構(gòu)： 重構(gòu)之前（1.10.x 及之前版本），包名為 flink-jdbc
本示例使用的Flink版本為1.12，故Flink OpenSource SQL語(yǔ)法也是1.12。本示例數(shù)據(jù)源是Kafka，寫(xiě)入結(jié)果數(shù)據(jù)到DWS。 請(qǐng)參考Flink OpenSource SQL 1.12創(chuàng)建Kafka源表和Flink OpenSource SQL 1.12創(chuàng)建DWS結(jié)果表。
本示例使用的Flink版本為1.12，故Flink OpenSource SQL語(yǔ)法也是1.12。本示例數(shù)據(jù)源是Kafka，寫(xiě)入結(jié)果數(shù)據(jù)到RDS。 請(qǐng)參考Flink OpenSource SQL 1.12創(chuàng)建Kafka源表、Flink OpenSource SQL 1.12創(chuàng)建JDBC結(jié)果表（RDS連接）。
