各位老师 Flink中mongoDB 能过滤历史数据 OracleSource 如何过滤历史数据只

在 Flink 中使用 MongoDB 来过滤历史数据，你可以考虑使用 Flink 的 MongoDB Connector 和 Flink 的 DataStream API 来实现。具体步骤如下：

使用 Flink 的 MongoDB Connector 创建 MongoDB 数据源。你可以使用 Flink 的 MongoDB Connector 来连接到 MongoDB 数据库，并创建一个 MongoDB 数据源。你可以使用 MongoDB Connector 提供的 MongoDBSource 类来创建数据源，并在 open() 方法中执行 MongoDB 查询语句，以读取历史数据。
示例代码：

java
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MongoClientURI uri = new MongoClientURI("mongodb://localhost:27017");
MongoClient client = new MongoClient(uri);
MongoDatabase database = client.getDatabase("test");
MongoCollection collection = database.getCollection("my_collection");

MongoDBSource source = MongoDBSource.builder()
.withDatabaseUri("mongodb://localhost:27017/test")
.withCollection("my_collection")
.withQuery("{ $and: [ { field1: 'value1' }, { field2: 'value2' } ] }")
.withReturnType(String.class)
.build();
使用 Flink 的 DataStream API 处理数据。一旦你创建了 MongoDB 数据源，你可以使用 Flink 的 DataStream API 来处理数据，并过滤历史数据。你可以使用 filter() 方法来过滤数据，并在 map() 方法中将 MongoDB 数据转换为 Flink 中的数据类型。
示例代码：

java
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DataStream dataStream = env.addSource(source);

DataStream filteredStream = dataStream
.filter(new MyFilterFunction())
.map(new MyMapFunction());
如果你要在 Flink 中使用 OracleSource 来过滤历史数据，你可以使用 Oracle JDBC 驱动程序和 Flink 的 DataStream API 来实现。具体步骤如下：

使用 Oracle JDBC 驱动程序创建 Oracle 数据源。你可以使用 Oracle JDBC 驱动程序来连接到 Oracle 数据库，并创建一个 Oracle 数据源。你可以使用 JDBC 驱动程序提供的 PreparedStatement 来执行 SQL 查询语句，以读取历史数据。
示例代码：

java
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Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/mydb", "myuser", "mypassword");
PreparedStatement statement = connection.prepareStatement("SELECT * FROM mytable WHERE field1 = ? AND field2 = ?");
statement.setString(1, "value1");
statement.setString(2, "value2");
ResultSet resultSet = statement.executeQuery();
使用 Flink 的 DataStream API 处理数据。一旦你创建了 Oracle 数据源，你可以使用 Flink 的 DataStream API 来处理数据，并过滤历史数据。你可以使用 filter() 方法来过滤数据，并在 map() 方法中将 Oracle 数据转换为 Flink 中的数据类型。
示例代码：

java
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DataStream dataStream = env.createInput(JdbcInputFormat.buildJdbcInputFormat()
.setDrivername("oracle.jdbc.driver.OracleDriver")
.setDBUrl("jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/mydb")
.setUsername("myuser")
.setPassword("mypassword")
.setQuery("SELECT * FROM mytable WHERE field1 = 'value1' AND field2 = 'value2'")
.finish());

DataStream filteredStream = dataStream
.filter(new MyFilterFunction())
.map(new MyMapFunction());

在 Flink 中，您可以使用不同的方法来过滤历史数据，无论是从 MongoDB 还是 OracleSource 中获取数据。

对于 MongoDB： 1. 使用 Flink 的 Connector for MongoDB，您可以通过编写自定义的查询条件来过滤历史数据。在创建 MongoDB 的 DataStream 或 Table 时，可以使用 filter() 方法指定查询条件，例如根据时间戳字段或其他字段进行过滤。

示例代码：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

// 创建 MongoDB 数据源表
tEnv.executeSql("CREATE TABLE myMongoDBTable (
    id STRING,
    timestamp TIMESTAMP,
    -- other fields
) WITH (
    'connector' = 'mongodb',
    'uri' = 'mongodb://localhost:27017',
    'database' = 'myDatabase',
    'collection' = 'myCollection',
    'filter' = 'timestamp > CAST(\'2022-01-01\' AS TIMESTAMP)' -- 过滤条件
)");

// 在查询中使用过滤条件
Table result = tEnv.sqlQuery("SELECT * FROM myMongoDBTable WHERE timestamp > CAST('2022-01-01' AS TIMESTAMP)");

对于 OracleSource： 1. 使用 Flink 的 JDBC Connector，您可以在 SQL 查询中使用过滤条件来只获取最新的数据。可以使用 ORDER BY 和 LIMIT 子句来按照时间戳字段降序排序并限制结果集大小。

示例代码：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

// 创建 Oracle 数据源表
tEnv.executeSql("CREATE TABLE myOracleTable (
    id STRING,
    timestamp TIMESTAMP,
    -- other fields
) WITH (
    'connector' = 'jdbc',
    'url' = 'jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl',
    'table-name' = 'myTable',
    'driver' = 'oracle.jdbc.driver.OracleDriver'
)");

// 在查询中使用排序和限制条件
Table result = tEnv.sqlQuery("SELECT * FROM myOracleTable ORDER BY timestamp DESC LIMIT 1");

请注意，以上示例代码仅为演示目的，实际情况需要根据您的数据源和具体需求进行调整。另外，确保在连接数据库时提供正确的连接信息和驱动程序。

如果您遇到更复杂的过滤需求，也可以考虑使用 Flink 的自定义函数（UDF）来编写特定的过滤逻辑。

你可以使用启动方式为：latest-offset
，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”