Flink流转表遇到的错误!

文章展示了如何使用ApacheFlink的StreamExecutionEnvironment和StreamTableEnvironment将Java类(如Person)的数据流转换为表视图,并执行SQL查询进行数据处理。示例中,非公共Java类可能导致字段合并。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

流中的数据为Java类可以直接转换成对应的表,这个Java类一定要是public的!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
如果不是规范的pojo类型,最后的结果就会是一整个字段。


@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Person {
    private String name;
    private int age;
    private String dt;
}


        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(2);
        StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);



        DataStreamSource<Person> ds = env.fromElements(
                new Person("lisi", 184545645, "2022"),
                new Person("lisi", 184545645, "2022"),
                new Person("wawu", 46545455, "200"));


        tEnv.createTemporaryView("t",ds);
        tEnv.sqlQuery(" select * from t ")
                .execute()
                .print();
### Flink CDC 的使用方法及示例 #### 什么是 Flink CDC? Flink CDC 是 Apache Flink 提供的一种数据集成工具,用于捕获数据库中的变更数据并将其流式传输到其他存储系统或计算引擎中。它支持多种数据库源(如 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle),能够实现增量读取和实时同步功能[^1]。 --- #### Flink CDC 的核心特性 - **Change Data Capture (CDC)**:捕捉数据库的增删改操作日志。 - **低延迟**:提供毫秒级的数据更新能力。 - **高可靠性**:确保数据一致性与准确性。 - **扩展性强**:可以轻松处理大规模数据集。 --- #### 使用场景 Flink CDC 广泛应用于以下领域: - 实时数据分析平台构建。 - 数据仓库的实时增量加载。 - 跨异构系统的数据同步。 --- #### 安装与配置 要使用 Flink CDC,需完成以下几个步骤: ##### 添加依赖项 在 Maven 或 Gradle 中引入必要的库文件。以下是基于 Maven 的 `pom.xml` 配置示例: ```xml <dependency> <groupId>com.ververica</groupId> <artifactId>flink-connector-cdc-postgres</artifactId> <version>2.3.0</version> </dependency> ``` 对于 PostgreSQL 数据库的支持需要额外指定连接器版本号[^2]。 --- #### 示例代码 下面是一个完整的 Scala 版本示例程序,展示如何利用 Flink CDC 同步 PostgreSQL 数据表至下游目标系统。 ```scala import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment import com.ververica.cdc.connectors.postgres.PostgreSQLSource import com.ververica.cdc.debezium.DebeziumDeserializationSchema import org.apache.kafka.connect.source.SourceRecord object PgCdcExample { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment() // 创建 Postgres Source 连接器实例 val postgresSource = PostgreSQLSource.builder() .hostname("localhost") // 主机地址 .port(5432) // 端口号 .database("testdb") // 数据库名称 .username("postgres") // 用户名 .password("your_password") // 密码 .deserializer(new DebeziumDeserializationSchema[SourceRecord]() { override def deserialize(sourceRecord: SourceRecord): SourceRecord = sourceRecord }) .build() // 将数据流交给后续逻辑处理 env.fromSource(postgresSource, WatermarkStrategy.forMonotonicTimestamps(), "Pg Cdc Source") .print() // 打印输出测试 // 执行作业 env.execute("Flink CDC Example Job") } } ``` 上述代码片段展示了如何设置 PostgreSQL 源端点以及定义基本的任务执行流程。 --- #### 常见问题排查 如果遇到运行错误或者性能瓶颈,请参考官方文档进一步调整参数设定。例如优化 checkpoint 时间间隔、增加并发度等措施来提升吞吐量表现。 ---
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