Flink数据源拆解分析

深入理解Flink数据源：从文件到数据库

最新推荐文章于 2025-11-25 14:07:10 发布

MfvShell

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文章标签： flink 大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MfvShell/article/details/132981135

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本文详细解析Apache Flink的数据源，包括文件系统、消息队列（如Kafka）和数据库（如MySQL）的接入方式，通过示例代码展示如何在Flink中读取和处理这些数据源中的数据。

在大数据处理和实时流处理领域，Apache Flink是一个强大的开源框架，它提供了许多功能和工具，使得处理大规模数据变得更加容易和高效。Flink的数据源是指从外部数据系统（如文件系统、消息队列、数据库等）读取数据的组件。在本文中，我们将对Flink数据源进行拆解分析，并提供相应的源代码示例。

Flink数据源介绍
Flink支持多种类型的数据源，包括文件系统、消息队列、数据库、套接字等。数据源的选择取决于实际应用场景和数据来源的特点。下面我们将介绍几种常见的数据源类型及其用法。
文件系统数据源
文件系统是最常见的数据源之一，Flink支持从本地文件系统或分布式文件系统（如HDFS）中读取数据。下面是一个从本地文件系统读取文件的示例代码：

import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnv

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SunnyRivers

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Flink cdc自定义format格式数据源

从大数据到人工智能的博客

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数据分析汇总

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「虚幻私塾」

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Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/35475 1. 摘要我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中，作为日志数据的 ODS 层，从 kafka 的ODS 层读取的日志数据分为 3 类, 页面日志、启动日志和曝光日志。这三类数据虽然都是用户行为数据，但是有着完全不一样的数据结构，所以要拆分处理。将拆分后的不同的日志写

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