问题一：Flink中如果数据源为kafka,每条数据格式为结构化的csv格式，把接收到的数据？
求问各位大佬，Flink中如果数据源为kafka,每条数据格式为结构化的csv格式，把接收到的数据insert到hive中，能把数据源的更新和删除同步到hive吗？如何告诉flink这条数据流是insert、update还是delete么？
参考回答：
在Flink中，可以使用Kafka Connect来实现将Kafka数据源的更新和删除同步到Hive中。具体步骤如下：
- 安装并配置Kafka Connect,创建一个Connector来读取Kafka数据源，并将其转换为Hive支持的格式。
- 在Flink程序中，使用Kafka Connect作为数据源，读取Kafka数据源中的数据。
- 对于每条数据，根据其内容判断是insert、update还是delete操作，并将其写入Hive表中。
- 在Flink程序中，使用Hive Connector将数据写入Hive表中。
为了实现数据的更新和删除同步，需要在Kafka Connect和Hive Connect中进行相应的配置。具体配置方法可以参考相关文档。
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问题二：flink datastream api支不支持,把B数据源放到slot2,C数据源放？
大佬们问下,flink datastream api支不支持,把B数据源放到slot2,C数据源放到slot3中？
参考回答：
网上找了下答案，看能不能帮助到你。Flink DataStream API提供了一些方法来控制数据源的并行度和分区，以便更好地利用资源。您可以使用DataStream的rebalance()、rescale()、shuffle()等来重新分配数据源的分区，以便更好地平衡负载。
如果您想将数据源放到slot2，C数据源放到3，可以使用Flink的Slot Sharing机制。Slot Sharing机制允许多个任务共享同一个slot，以便更好地利用资源。您可以使用DataStream的slotSharingGroup()方法来指定任务的slot sharing group，以便将它们分配到同一个中。
例如，您可以使用以下代码将B数据源放到slot2，C数据源放到slot3：
DataStream<B> bStream = ...; DataStream<C> cStream = ...; bStream = bStream.slotSharingGroup("group2").setParallelism(1).slotSharingGroup("group2"); cStream = cStream.slotSharingGroup("group3").setParallelism(1).slotSharingGroup("group3"); DataStream<Tuple2<B, C>> joinedStream = bStream.join(cStream) .where(<b-key-selector>) .equalTo(<c-key-selector>) .window(<window-assigner>) .apply(<join-function>);
在这个例子中，我们将B数据源放到slot2，C数据源放到slot3，并使用setParallelism()方法将它们的并行度设置为1。然后，我们将它们分配到相应的slot sharing group中。最后，我们使用join()方法将它们连接起来。
请注意，这只是一个示例，具体的实现可能因您的应用程序而异。您需要根据您的应用程序需求和资源配置来选择合适的并行度和分区策略。
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问题三：为什么Flink中我的这个滑动窗口不支持变更流？数据源是canal-json
为什么Flink中我的这个滑动窗口不支持变更流？数据源是canal-json
参考回答：
现在 都开始完全使用SQL了嘛https://developer.aliyun.com/article/1222348?spm=a2c6h.13148508.setting.14.516d4f0eEbPjk3
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问题四：Flink中和各位大哥请教一下， 自定义redis数据源，定时扫描key，然后供下游使用， 请问下多并行度意义不大吧 ？
Flink中和各位大哥请教一下， 自定义redis数据源，定时扫描key，然后供下游使用， 请问下多并行度意义不大吧 ？
参考回答：
在Flink中自定义Redis数据源，可以通过以下步骤实现定时扫描key并供下游使用：
1、创建一个Redis连接池，用于连接Redis数据库。
RedisClient redisClient = RedisClient.create("redis://localhost:6379"); StatefulRedisConnection<String, String> connection = redisClient.connect(); // 省略其他配置项 }
2、创建一个自定义数据源，并实现createReader()方法。在该方法中，使用StatefulRedisConnection对象连接Redis数据库，并使用Redis命令扫描指定的key。
public class RedisCustomDataSource implements DataSource<String> { private final String keyPattern; private final long startTime; private final long endTime; private final int batchSize; private final long interval; private final int port; private final String password; private final int databaseIndex; public RedisCustomDataSource(String keyPattern, long startTime, long endTime, int batchSize, long interval, int port, String password, int databaseIndex) { this.keyPattern = keyPattern; this.startTime = startTime; this.endTime = endTime; this.batchSize = batchSize; this.interval = interval; this.port = port; this.password = password; this.databaseIndex = databaseIndex; } @Override public Cancellable schedule(SourceFunction.SourceContext<String> ctx) { return new ScheduledSource(ctx); } private class ScheduledSource implements Cancellable { private final SourceFunction.SourceContext<String> ctx; private boolean running = true; private ScheduledFuture<?> exec
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问题五：flink中jdbc insert es，为何数据源一条数据删除了，es里面的没有?
求问我一个同步：flink中jdbc insert es，为何数据源一条数据删除了，es里面的没有删除？
参考回答：
Flink JDBC 插入 ES 的流程如下：
1、从 JDBC 连接 ES。 2、调用 ES 的 CREATE 方法创建索引。 3、向 ES 的 PUT 方法发送数据。
如果只是简单地从 JDBC 中删除数据，而没有使用 Flink 提供的自动删除功能，则 ES 中的数据可能会保留在 ES 中，因为 Flink 只负责将数据写入 ES。如果想要在删除数据后从 ES 中删除它们，请使用 Flink 提供的自动删除功能。
要使用 Flink 的自动删除功能，可以执行以下操作：
1、配置 Flink 的自动删除规则。例如，如果您想在数据流中每隔一段时间删除一个时间范围内的数据，则可以将数据流的持久化存储配置为每个小时删除一个时间范围内的数据。
2、创建 Flink 任务，并将数据流作为输入。
3、在任务中注册自动删除规则。例如，使用 flatMapLatest 操作符注册一个自动删除规则，在规则中指定要删除的时间范围和阈值。
4、执行任务并等待结果。
如果想了解更多有关 Flink 自动删除规则的信息，请参阅 Flink 官方文档中的相关主题
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