flink Streaming 和 SQL POM文件配置

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
简介: 防止忘记。

flink Streaming

        <!-- Flink Streaming -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-scala_2.12</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-scala_2.12</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_2.12</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

flink SQL

        <!-- Flink Table API & SQL -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.12</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-planner-blink_2.12</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-common</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

flink iceberg

        <!-- Flink 操作Iceberg 需要的Iceberg依赖 -->
        <!-- <dependency>
            <groupId>org.apache.iceberg</groupId>
            <artifactId>iceberg-flink-runtime</artifactId>
            <version>${iceberg.version}</version>
        </dependency> -->
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.iceberg/iceberg-flink -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.iceberg</groupId>
            <artifactId>iceberg-flink</artifactId>
            <version>0.14.1</version>
        </dependency>

flink CDC

        <!-- flink CDC Table -->
        <dependency>
            <groupId>com.ververica</groupId>
            <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
            <version>2.2.0</version>
        </dependency>
相关实践学习
基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
通过使用Flink、Hologres构建实时数仓,并通过Hologres对接BI分析工具(以DataV为例),实现海量数据实时分析.
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