1.保姆级教程！源码玩转 ChunJun 详细指南
2.Flink mysql-cdc connector 源码解析
3.详解flink中Look up维表的解析使用
4.Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析
5.Flink Collector Output 接口源码解析

保姆级教程！玩转 ChunJun 详细指南

       ChunJun 是源码一款强大的数据集成框架，它以稳定、解析易用和高效著称，源码支持大规模数据同步与实时计算。解析c数据恢复源码无论是源码静态数据如MySQL、HDFS，解析还是源码实时变化的数据如binlog、Kafka，解析ChunJun都能轻松处理。源码其原生支持FlinkSQL的解析语法和特性，使得数据开发人员能专注于业务场景的源码构建，有效提升工作效率。解析

       经过多年的源码迭代，ChunJun已成为众多企业的数据整合利器，解决了数据抽取的繁琐工作。作为系列教程的第三部分，本文将引导你如何配置ChunJun任务，通过ChunJun Client提交任务，让你全面掌握如何玩转这个工具。ChunJun的脚本支持Sync(Json)和SQL模式，每种模式都有其特定的配置和应用场景。

       首先，要使用ChunJun，你需要Java（JDK8）和Maven（推荐3.6.3版本）。可以从ChunJun的GitHub或Gitee仓库下载release版本，或者选择编译源码。thinkphp社交论坛源码此外，ChunJun的代码风格管理依赖于spotless插件，记得在提交代码前进行格式化。

       接下来，通过四种模式了解如何通过ChunJun Client提交任务：LocalTest（本地调试）、Standalone（独立模式）、Yarn Session（YARN会话模式）和Yarn Perjob（即将废弃的模式）。每种模式都有详细的环境准备和操作步骤，帮助你顺利启动和监控任务。

       最后，如果你遇到问题，ChunJun提供了本地和远程调试选项，以便快速定位和解决问题。如果你对ChunJun的介绍和帮助感到满意，别忘了分享和关注相关资料，获取更多大数据和开源资讯。

Flink mysql-cdc connector 源码解析

       Flink 1. 引入了 CDC功能，用于实时同步数据库变更。Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器，支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据，如Debezium引擎通过日志抽取实现。以下是Flink CDC源码解析的关键部分：

       首先，MySQLTableSourceFactory是实现的核心，它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象，获取数据库和表的信息。MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法负责创建用于读取数据的运行实例，包括DeserializationSchema转换源记录为Flink的股票板块指数源码RowData类型，并处理update操作时的前后数据。

       DebeziumSourceFunction是底层实现，继承了RichSourceFunction和checkpoint接口，确保了Exactly Once语义。open方法初始化单线程线程池以进行单线程读取，run方法中配置DebeziumEngine并监控任务状态。值得注意的是，目前只关注insert, update, delete操作，表结构变更暂不被捕捉。

       为了深入了解Flink SQL如何处理列转行、与HiveCatalog的结合、JSON数据解析、DDL属性动态修改以及WindowAssigner源码，可以查阅文章。你的支持是我写作的动力，如果文章对你有帮助，请给予点赞和关注。

       本文由文章同步助手协助完成。

详解flink中Look up维表的使用

       背景

       在流式计算领域，维表是一种常用概念，主要用于SQL的JOIN操作，以实现对流数据的补充。比如，我们的数据源stream是订单日志，日志中仅记录了订单商品的ID，缺乏其他信息。但在数据分析时，qq裂变源码解密我们需要商品名称、价格等详细信息，这时可以通过查询维表对数据进行补充。

       维表通常存储在外部存储中，如MySQL、HBase、Redis等。本文以MySQL为例，介绍Flink中维表的使用。

       LookupableTableSource

       Flink提供LookupableTableSource接口，用于实现维表功能。通过特定的key列查询外部存储，获取相关信息，以补充stream数据。

       LookupableTableSource有三个方法

       在Flink中，实现LookupableTableSource接口的主要有四个类：JdbcTableSource、HBaseTableSource、CsvTableSource和HiveTableSource。本文以JDBC为例，讲解如何进行维表查询。

       实例讲解

       以下是一个示例，首先定义stream source，使用Flink 1.提供的datagen生成数据。

       我们模拟生成用户数据，范围在1-之间。

       datagen具体的使用方法请参考：

       聊聊Flink 1.中的随机数据生成器-DataGen connector

       然后创建一个MySQL维表信息：

       该MySQL表中样例数据如下：

       最后执行SQL查询，流表关联维表：

       结果示例如下：

       对于维表中存在的php源码抓取工具数据，已关联出来，对于维表中不存在的数据，显示为null。

       完整代码请参考：github.com/zhangjun0x...

       源码解析JdbcTableSource

       以JDBC为例，看看Flink底层是如何实现的。

       JdbcTableSource#isAsyncEnabled方法返回false，即不支持异步查询，因此进入JdbcTableSource#getLookupFunction方法。

       最终构造一个JdbcLookupFunction对象。

       JdbcLookupFunction

       接下来看看JdbcLookupFunction类，它是TableFunction的子类，具体使用可参考以下文章：

       Flink实战教程-自定义函数之TableFunction

       TableFunction的核心是eval方法，在该方法中，主要工作是使用多个keys拼接成SQL查询数据，首先查询缓存，缓存有数据则直接返回，缓存无数据则查询数据库，并将查询结果返回并放入缓存。下次查询时，直接查询缓存。

       为什么要加缓存？默认情况下不开启缓存，每次查询都会向维表发送请求，如果数据量较大，会给存储维表的系统造成压力。因此，Flink提供了LRU缓存，查询维表时，先查询缓存，缓存无数据则查询外部系统。如果某个数据查询频率较高，一直被命中，则无法获取新数据。因此，缓存需要设置超时时间，超过这个时间则强制删除该数据，查询外部系统获取新数据。

       如何开启缓存？请参考JdbcLookupFunction#open方法：

       即cacheMaxSize和cacheExpireMs需要同时设置，构造缓存对象cache来缓存数据。这两个参数对应的DDL属性为lookup.cache.max-rows和lookup.cache.ttl。

       对于具体的缓存大小和超时时间的设置，用户需要根据自身情况自行定义，在数据准确性和系统吞吐量之间进行权衡。

Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析

       大数据开发中，数据分析与报表制作是日常工作中最常遇到的任务。通常，我们通过读取Hive数据来进行计算，并将结果保存到数据库中，然后通过前端读取数据库来进行报表展示。然而，使用FlinkSQL可以简化这一过程，通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。

       在Flink中，读取Hive数据并将数据写入数据库是常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的过程，包括刷写数据库的机制和原理。

       以下是本文将讲解的几个部分，以解答在使用过程中可能产生的疑问：

       1. 表的定义

       2. 定义的表如何找到具体的实现类（如何自定义第三方sink）

       3. 写入数据的机制原理

       （本篇基于1..0源码整理而成）

       1. 表的定义

       Flink官网提供了SQL中定义表的示例，以下以oracle为例：

       定义好这样的表后，就可以使用insert into student执行插入操作了。接下来，我们将探讨其中的技术细节。

       2. 如何找到实现类

       实际上，这一过程涉及到之前分享过的SPI（服务提供者接口），即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时，会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation，例如insert into xxx中的xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息，从而得到Table对象。如果这个Table对象是CatalogTable，则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。

       寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类，加载到内存中。这个SPI的定义位于resources下面的META-INFO下，定义接口以及实现类。

       加载到内存后，首先判断是否是TableFactory的实现类，然后检查必要的参数是否满足（如果不满足会抛出异常，很多人在第一次使用Flink SQL注册表时，都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常，其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的）。

       找到对应的实现类后，调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。

       3. 工厂模式+创建者模式，创建TableSink

       JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂，它实现了stream的sinkfactory。在1..0版本中，它不能在batch模式下使用，但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式，其中createStreamTableSink负责创建真正的Table，基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。

       创建出TableSink之后，就可以使用Flink API，基于DataStream创建一个Sink，并配置对应的并行度。

       4. 消费数据写入数据库

       在消费数据的过程中，底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。

       控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''

       控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'

       这两个条件先到先触发，这两个参数都是可以通过with()属性配置的。

       JDBCUpsertFunction很简单，主要的工作是包装对应的Format，执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接，invoke方法负责消费每条数据提交。

       接下来，我们来看看关键的format.open()方法：

       接下来就是消费数据，执行提交了

       AppendWriter很简单，只是对PreparedStatement的封装而已

       5. 总结

       通过研究代码，我们应该了解了以下关键问题：

       1. JDBC Sink执行的机制，比如依赖哪些包？（flink-jdbc.jar，这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现）

       2. 如何找到对应的实现？基于SPI服务发现，扫描接口实现类，通过属性过滤，最终确定对应的实现类。

       3. 底层如何提交记录？目前只支持append模式，底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交

       4. 数据写入数据库的时机和机制？一方面定时任务定时刷新，另一方面数量超过限制也会触发刷新。

       更多Flink内容参考：

Flink Collector Output 接口源码解析

       Flink Collector Output 接口源码解析

       Flink中的Collector接口和其扩展Output接口在数据传递中起关键作用。Output接口增加了Watermark功能，是数据传输的基石。本文将深入解析collect方法及相关重要实现类，帮助理解数据传递的逻辑和场景划分。

       Collector和Output接口

       Collector接口有2个核心方法，Output接口则增加了4个功能，WatermarkGaugeExposingOutput接口则专注于显示Watermark值。主要关注collect方法，它是数据发送的核心操作，Flink中有多个Output实现类，针对不同场景如数据传递、Metrics统计、广播和时间戳处理。

       Output实现类分类

       Output类可以归类为：同一operatorChain内的数据传递（如ChainingOutput和CopyingChainingOutput）、跨operatorChain间（RecordWriterOutput）、统计Metrics（CountingOutput）、广播（BroadcastingOutputCollector）和时间戳处理（TimestampedCollector）。

       示例应用与调用链路

       通过一个示例，我们了解了Kafka Source与Map算子之间的数据传递使用ChainingOutput，而Map到Process之间的传递则用RecordWriterOutput。在不同Output的选择中，objectReuse配置起着决定性作用，影响性能和安全性。

       总结来说，ChainingOutput用于operatorChain内部，RecordWriterOutput处理跨chain，CountingOutput负责Metrics，BroadcastingOutputCollector用于广播，TimestampedCollector则用于设置时间戳。开启objectReuse会影响选择的Output类型。

       阅读推荐

       Flink任务实时监控

       Flink on yarn日志收集

       Kafka Connector更新

       自定义Kafka反序列化

       SQL JSON Format源码解析

       Yarn远程调试源码

       State Processor API状态操作

       侧流输出源码

       Broadcast流状态源码解析

       Flink启动流程分析

       Print SQL Connector取样功能