1.flink 1.10 1.12区别
2.MUD游戏源码下载地址
3.Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析

flink 1.10 1.12区别

       å› ä¸ºåœ¨ Flink 1. 中，当前这类任务开发对于用户来说，还是不够友好，需要很多代码，同时也会造成 Flink SQL 冗长。

       Flink 1. SQL Connector 支持 Kafka Upsert Connector，这也是我们公司内部业务方对实时平台提出的需求。

收益：便利用户有这种需要从 kafka 取最新记录操作的实时任务开发，比如这种 binlog -> kafka，然后用户聚合操作，这种场景还是非常多的，这能提升实时作业开发效率，同时 1. 做了优化，性能会比单纯的 last_value 性能要好。

Flink Yarn 作业 On k8s 的生产级别能力是：

        Flink Jar 作业已经全部 K8s 化，Flink SQL 作业由于是推广初期，还是在 Yarn 上面进行运行，为了将实时计算 Flink 全部K8s化。

       æ‰€ä»¥æˆ‘们 Flink SQL 作业也需要迁移到 K8s，目前 Flink 1. 已经满足生产级别的 Flink k8s 功能，所以 Flink SQL K8s 化，打算直接使用社区的 On k8s 能力。

风险：虽然和社区的人沟通，Flink 1. on k8s 没有什么问题，但是具体功能还是需要先 POC 验证一下，同时可能社区 Flink on k8s 的能力。

       å¯èƒ½ä¼šé™åˆ¶æˆ‘们这边一些 k8s 功能使用，比如 hostpath volome 以及 Ingress 的使用，这里可能需要改底层源码来进行快速支持（社区有相关 JIRA 要做）。

MUD游戏源码下载地址

       下载地址：/azyx/jsby/mudanmudyouxiv.html

       类型：安卓游戏-角色扮演

       版本：牡丹mud游戏v1..

       大小：.M

       语言：中文

       平台：安卓APK

       推荐星级（评分）：★★★★★

       游戏标签: 魔幻手游 rpg手游 牡丹mud 牡丹mud手机版为玩家朋友带来酣畅淋漓的源码战斗竞技挑战，在这里大家可以实时匹配对手来对战，源码玩法操作极其畅爽，源码搭配上华丽的源码套装和高级装备，瞬间让英雄看起来更拉风，源码除了单人副本之外还有多人团战模式可以体验哦！源码游戏源码在哪里

       牡丹mud游戏介绍：在这个充斥着黑暗的源码世界里可以体验到无比狂野的对决，每个玩家都可以通过在游戏里进行厮杀挑战获得强大的源码力量，一次次的源码完成游戏之中所设定的各种考验，成为真正的源码强者。

       牡丹mud手游玩法：开放地图，源码最激情四射的源码战斗场景，角色体验很独特。源码

       玩家们需要在这里不断地实时作战，源码获取更多的源码亿贝网页源码资源。

       超高清画质，各种职业搭配，在这个世界尽情的对决。

       享受最真实的战斗玩法，超大的世界地图等你来探索。

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       游戏特色：开启新的征程，在全服激战中来实现你们的霸业。

       多个不同阵营的英雄，简单操作，轻松享受游戏。

       超多任务挑战源源不断，锻造收集稀有武器装备。燕窝溯源码注册

       每名角色都有独一无二的特性，英雄战斗畅爽刺激。

       手游亮点：3D引擎精心制作的传奇征战游戏，副本任务很多。

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       与不同的对手比拼，你就能掌握更多的作战技巧。

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       幻境之塔竞技场公会，无尽精彩内容等你来体验。

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Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析

       大数据开发中，宁夏直播系统源码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：