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。


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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。


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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。


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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。


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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。


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