实时计算 Flink版产品使用合集之如何获取 Oracle 自增 ID

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

问题一:flink支持Oracle cdc了? 原来一直用的ogg。


flink支持Oracle cdc了? 原来一直用的ogg。


参考回答:

是的,Flink现在确实支持Oracle的CDC(Change Data Capture)。CDC是一种用于捕获数据库中数据变更的技术,广泛应用于数据同步、数据分发、数据采集等场景。在Flink中实现Oracle-CDC的方式主要有两种:DataStream方式和FlinkSQL方式。此外,一些基于flink和logminer的oracle cdc实践理论也已经被分享出来。这些资源可以帮助你更好地理解和使用Flink的Oracle-CDC功能。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/576587



问题二:在Flink 1.16 lookup join 可以join子查询吗?


在Flink 1.16 lookup join 可以join子查询吗?


参考回答:

Flink 1.16的Lookup Join主要用于将一张表的数据通过查询去丰富另一张表的数据,通常需要一张表有一个处理时间属性,另一张表由一个查找源连接器支持。然而,对于是否支持join子查询的问题,目前的资料并没有给出直接的答案。在实际应用中,你可以尝试使用JdbcLookupFunction类来实现自定义的查询操作。但是,请注意,这可能需要你对Flink的相关API和配置有一定的了解和掌握。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/576586



问题三:flink sql 怎么获取到oracle 自增ID ?


flink sql 怎么获取到oracle 自增ID ?


参考回答:

在Flink SQL中,获取Oracle自增ID可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,你需要在你的Flink SQL环境中启用对Oracle的支持。这通常需要在创建表的时候指定'oracle'作为存储引擎。例如:
CREATE TABLE my_table (
  id INT,
  name STRING,
  PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED
) WITH (
  'connector' = 'jdbc',
  'url' = 'jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:xe',
  'table-name' = 'my_table',
  'username' = 'my_user',
  'password' = 'my_password',
  'sink.buffer-flush.max-rows' = '1000',
  'sink.buffer-flush.interval' = '1s',
  'sink.max-retries' = '3'
);
  1. 然后,你可以在插入数据时获取到自增ID。在Oracle中,当你向表中插入一条新记录时,你可以使用ROWNUM来获取这条记录的自增ID。例如:
INSERT INTO my_table (name) VALUES ('John');
SELECT id FROM my_table WHERE name = 'John';

在这个例子中,当你插入一条名为'John'的新记录后,你可以通过查询my_table表来获取这条记录的自增ID。注意,由于这是Oracle的特性,所以这个操作只能在Oracle数据库上执行。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/576585



问题四:FlinkCDC商业版支持采集达梦吗?


FlinkCDC商业版支持采集达梦吗?


参考回答:

Flink CDC商业版原生并不支持直接采集达梦数据库,但是你可以通过一些方式来实现与达梦数据库的集成。首先,如果达梦数据库提供了可编程的API或者支持触发器/日志功能,你可以自定义一个Flink CDC Connector来监听达梦数据库的变化,并将这些变化转换为Flink CDC的格式进行同步。其次,也可以通过使用第三方工具作为桥接器,将达梦数据库的数据转换为其他常见数据库(如MySQL、PostgreSQL)的格式,然后利用Flink CDC进行增量同步。另外,flink-connector-jdbc中也考虑了对国产数据库达梦(V8)的支持。总的来说,尽管原生Flink CDC可能不支持达梦,但是通过一些手段还是可以实现数据的采集和同步的。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/576584



问题五:flink 可以自定义source并行读取文件夹吗? 因为我需要把文件名称加入到读取到内容里


flink 可以自定义source并行读取文件夹吗? 因为我需要把文件名称加入到读取到内容里


参考回答:

是的,Flink可以自定义source并行读取文件夹。你可以使用Flink的FileProcessingTimeService或者RichParallelSourceFunction来自定义source。

以下是一个使用RichParallelSourceFunction的例子:

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.RichParallelSourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
public class FileReadSource implements SourceFunction<String>, RichParallelSourceFunction<String> {
    private String filePath;
    private boolean running = true;
    public FileReadSource(String filePath) {
        this.filePath = filePath;
    }
    @Override
    public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(filePath));
        String line;
        while ((line = reader.readLine()) != null && running) {
            ctx.collect(line);
        }
        reader.close();
    }
    @Override
    public void cancel() {
        running = false;
    }
}

在这个例子中,你需要将文件路径传递给FileReadSource的构造函数。然后,你可以在Flink程序中使用这个source。例如:

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.addSource(new FileReadSource("/path/to/your/file")).print();
env.execute("File Reading");

这样,你就可以在读取文件的同时,将文件名加入到读取到的内容里了。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/576583

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
相关文章
|
3月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。
|
1月前
|
存储 分布式计算 流计算
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
1266 73
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
zdl
|
1月前
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
159 56
|
1月前
|
SQL 运维 数据可视化
阿里云实时计算Flink版产品体验测评
阿里云实时计算Flink基于Apache Flink构建,提供一站式实时大数据分析平台,支持端到端亚秒级实时数据分析,适用于实时大屏、实时报表、实时ETL和风控监测等场景,具备高性价比、开发效率、运维管理和企业安全等优势。
|
2月前
|
运维 搜索推荐 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像场景中表现出色,通过实时处理电商平台用户行为数据,生成用户兴趣偏好和标签,提升推荐系统效率。该服务具备高稳定性、低延迟、高吞吐量,支持按需计费,显著降低运维成本,提高开发效率。
84 1
|
2月前
|
运维 数据处理 Apache
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
数据实时计算产品对比测评报告:阿里云实时计算Flink版
|
3月前
|
存储 运维 监控
阿里云实时计算Flink版的评测
阿里云实时计算Flink版的评测
87 15
|
2月前
|
运维 监控 Serverless
阿里云实时计算Flink版评测报告
阿里云实时计算Flink版是一款全托管的Serverless实时流处理服务,基于Apache Flink构建,提供企业级增值功能。本文从稳定性、性能、开发运维、安全性和成本效益等方面全面评测该产品,展示其在实时数据处理中的卓越表现和高投资回报率。
|
3月前
|
运维 分布式计算 监控
评测报告:阿里云实时计算Flink版
本评测主要针对阿里云实时计算Flink版在用户行为分析中的应用。作为一名数据分析师,我利用该服务处理了大量日志数据,包括用户点击流和登录行为。Flink的强大实时处理能力让我能够迅速洞察用户行为变化,及时调整营销策略。此外,其卓越的性能和稳定性显著降低了运维负担,提升了项目效率。产品文档详尽且易于理解,但建议增加故障排查示例。
|
2月前
|
存储 运维 监控
实时计算Flink版在稳定性、性能、开发运维、安全能力等等跟其他引擎及自建Flink集群比较。
实时计算Flink版在稳定性、性能、开发运维和安全能力等方面表现出色。其自研的高性能状态存储引擎GeminiStateBackend显著提升了作业稳定性,状态管理优化使性能提升40%以上。核心性能较开源Flink提升2-3倍,资源利用率提高100%。提供一站式开发管理、自动化运维和丰富的监控告警功能,支持多语言开发和智能调优。安全方面,具备访问控制、高可用保障和全链路容错能力,确保企业级应用的安全与稳定。
53 0

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 推荐镜像

    更多