1.深度解析Flink flatMap算子的码搜自定义方法（附代码例子）
2.FLINK 部署（阿里云）、监控 和 源码案例
3.Flink + Paimon 源码启动
4.flink自定义trigger-实现窗口随意输出
5.Flink mysql-cdc connector 源码解析
6.Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析

深度解析Flink flatMap算子的码搜自定义方法（附代码例子）

       本文深入解读了Flink中flatMap算子的自定义方法，并提供了代码实例。码搜在使用Flink的码搜算子时，通常需要自定义，码搜自定义时可以采用Lambda表达式或继承并重写函数类。码搜dashboard 源码解析

       对于map、码搜flatMap、码搜reduce等操作，码搜开发者可以实现MapFunction、码搜FlatMapFunction、码搜ReduceFunction等接口类。码搜这些函数类拥有泛型参数，码搜定义了输入或输出数据类型。码搜要自定义函数，码搜需要继承这些类并重写内部函数，例如FlatMapFunction接口由Flink的Function接口继承，且具备Serializable接口，用于确保在任务管理器之间进行序列化和反序列化。

       在使用FlatMapFunction时，接口定义了两个泛型参数：T和O，分别对应输入和输出数据类型。自定义函数主要关注重写flatMap方法，该方法接受输入值value和Collector类out作为参数，负责处理输入数据并输出相应的结果。

       本文提供了一个继承FlatMapFunction并实现flatMap的示例，用于对长度超过特定限制的字符串进行切词处理。

       当处理逻辑简单时，使用Lambda表达式可能是更优的选择。Flink的Scala源码中提供三种定义flatMap的实现方式，每种方式在Lambda表达式的输入、输出类型和使用场景上有所不同。163开奖网源码Lambda表达式可以简化代码编写，但需要注意类型匹配，以避免Intellij IDEA的类型检查提示。

       本文还介绍了另一种实现方法——使用Intellij IDEA的类型检查和匹配功能，帮助开发者在代码编写过程中快速识别并修正类型不匹配的问题。

       在某些情况下，Flink提供了更高级的Rich函数类，增加了Rich前缀的函数类在普通的函数类基础上增加了额外的功能，如RuntimeContext的访问，用于在分布式环境下进行更复杂的操作，如累加器的使用。

       综上所述，Flink的自定义方法提供了丰富的功能，包括Lambda表达式、普通函数类和Rich函数类等。开发者可以根据实际需求选择合适的方法进行自定义，以实现高效的数据处理任务。

FLINK 部署（阿里云）、监控 和 源码案例

       FLINK部署、监控与源码实例详解

       在实际部署FLINK至阿里云时，POM.xml配置是一个关键步骤。为了减小生产环境的包体积并提高效率，我们通常选择将某些依赖项设置为provided，确保在生产环境中这些jar包已预先存在。而在本地开发环境中，这些依赖需要被包含以支持测试。

       核心代码示例中，数据流API的运用尤其引人注目。通过Flink，我们实现了从Kafka到Hologres的高效数据流转。具体步骤如下：

Kafka配置：首先，社交app源码商用确保Kafka作为数据源的配置正确无误，包括连接参数、主题等，这是整个流程的开端。

Flink处理：Flink的数据流API在此处发挥威力，它可以实时处理Kafka中的数据，执行各种复杂的数据处理操作。

目标存储：数据处理完成后，Flink将结果无缝地发送到Hologres，作为最终的数据存储和分析目的地。

Flink + Paimon 源码启动

       基于FLINK-1.源码启动编译过程包括以下步骤:

       首先，您需要从仓库中克隆FLINK项目，确保在控制台中成功完成编译。

       接着，在最外层的pom.xml中，删除特定部分，之后在license check插件中加入所需内容，便于找到"Additional files like"相关索引。

       随后，在最外层引入properties，将版本号设置为0.7-SNAPSHOT。

       最后，打开flink-dist项目的pom.xml文件，在指定位置添加相关配置以完成所有步骤。

flink自定义trigger-实现窗口随意输出

       之前，我曾简要介绍过flink的窗口以及与Spark Streaming窗口的对比。

       关于flink的窗口操作，尤其是基于事件时间的窗口操作，以下三个关键知识点是大家需要掌握的：

       flink提供了多种内置的触发器，其中用于基于事件时间的窗口触发器被称为EventTimeTrigger。

       若要实现基于事件时间的时间秒的源码窗口随意输出，例如每个元素触发一次输出，我们可以通过修改这个触发器来实现。

       可能你没有注意到之前提到的触发器的重要性，因为没有触发器的话，在允许事件滞后的情况下，输出时间会延迟较大。而我们需要尽早看到数据，这时就可以自定义窗口触发。

       自定义触发器

       可以通过修改基于处理时间的触发器来实现，以下是源码：

       主要实现逻辑是在onElement函数中，增加了每个元素触发一次计算结果输出的逻辑。

       主函数

       代码测试已通过。

       明天将在知识星球分享一篇干货和代码案例。

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。值得注意的个人收款码源码是，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。

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源码编译

       1. 下载Flink稳定版1..2，可以从官方下载链接获取，将源码同步至远程机器，使用Jetbrains Gateway打开。

       2. 以Jetbrains Gateway打开源码，源码目录存放于远程机器，它会自动解析为Maven项目。

       3. 注意事项：在flink-runtime-web/pom.xml文件中，需将部分内容替换，具体如下：

       确保先安装npm，通过命令`yum install npm`。否则编译过程中可能会出现错误。

       为了编译时内存充足，需要调整Maven设置，增加JDK可用内存。在命令行中，可以在/etc/profile中配置，或在Maven配置中指定更大的内存。

       编译命令如下，对于Jetbrains Gateway，需在Run Configurations中新增配置，调整执行参数以执行mvn install或mvn clean。

       编译完成后，每个模块目标文件夹会生成相应的文件。

       4. 接下来进行运行。首先启动JobManager，查看flink-runtime下的StandaloneSessionClusterEntrypoint类，配置文件目录需指定，如`--configDir configpath`，并配置日志参数。

       主类缺失时，需在IDEA的项目结构模块中给flink-runtime添加依赖，从flink-dist/target目录下添加jar包。

       修改配置文件，将允许访问的IP设置为0.0.0.0，以便外部访问。然后映射web端口，启动JobManager后可通过外部IP访问。

       运行TaskManager的参数与JobManager类似，启动后自动注册到JobManager，外部访问验证成功。

       源码编译与启动完成后，其他机器无需重复编译，只需在相应环境中执行预编译的可执行文件，即可实现分布式环境的Flink使用。

Flink源码分析——Checkpoint源码分析(二)

       《Flink Checkpoint源码分析》系列文章深入探讨了Flink的Checkpoint机制，本文聚焦于Task内部状态数据的存储过程，深入剖析状态数据的具体存储方式。

       Flink的Checkpoint核心逻辑被封装在`snapshotStrategy.snapshot()`方法中，这一过程主要由`HeapSnapshotStrategy`实现。在进行状态数据的快照操作时，首先对状态数据进行拷贝，这里采取的是引用拷贝而非实例拷贝，速度快且占用内存较少。拷贝后的状态数据被写入到一个临时的`CheckpointStateOutputStream`，即`$CHECKPOINT_DIR/$UID/chk-n`格式的目录，这个并非最终数据存储位置。

       在拷贝和初始化输出流后，`AsyncSnapshotCallable`被创建，其`callInternal()`方法中负责将状态数据持久化至磁盘。这个过程分为几个关键步骤：

       获取`CheckpointStateOutputStream`，写入状态数据元数据，如状态名、序列化类型等。

       对状态数据按`keyGroupId`进行分组，依次将每个`keyGroupId`对应的状态数据写入文件。

       封装状态数据的元数据信息，包括存储路径和大小，以及每个`keyGroupId`在文件中的偏移位置。

       在分组过程中，状态数据首先被扁平化并添加到`partitioningSource[]`中，同时记录每个元素对应的`keyGroupId`在`counterHistogram[]`中的位置。构建直方图后，数据依据`keyGroupId`进行排序并写入文件，同时将偏移位置记录在`keyGroupOffsets[]`中。

       具体实现细节中，`FsCheckpointStateOutputStream`用于创建文件系统输出流，配置包括基路径、文件系统类型、缓冲大小、文件状态阈值等。`StreamStateHandle`最终封装了状态数据的存储文件路径和大小信息，而`KeyedStateHandle`进一步包含`StreamStateHandle`和`keyGroupRangeOffsets`，后者记录了每个`keyGroupId`在文件中的存储位置，以供状态数据检索使用。

       简而言之，Flink在执行Checkpoint时，通过一系列精心设计的步骤，确保了状态数据的高效、安全存储。从状态数据的拷贝到元数据的写入，再到状态数据的持久化，每一个环节都充分考虑了性能和数据完整性的需求，使得Flink的实时计算能力得以充分发挥。