FLink字段类型与数据源对应关系整理

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文章标签： flink 大数据
于 2024-04-09 17:34:32 首次发布
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本文介绍了如何在ApacheFlink中进行各种数据库（如JDBC、Elasticsearch等）的字段类型映射，以及如何使用Flink连接器与Hudi、Doris、StarRocks和Iceberg等数据存储进行交互，包括FlinkSQL、JAR和Python的入门教程，主要面向阿里云用户。

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FlinkSQL对应的数据类型
someInNeed的博客
02-21 1810
DECIMAL、DECIMAL(p)、DECIMAL(p, s)、DEC、DEC(p)、DEC(p, s)、NUMERIC、NUMERIC(p)、NUMERIC(p, s)：固定长度和精度的数值类型，就和 Java 中的 BigDecima一样，p 代表数值位数(长度)，取值范围 [1, 38];BIGINT：-9,223,372,036,854,775,808 to 9,223,372,036,854,775,807 的 8 字节大小的有符号整数，就和 Java 中的 long 一样。
Flink常见数据源（source）使用教程（DataStream API）
SunnyRivers
08-20 481
一个 Flink 程序，其实就是对 DataStream 的各种转换。获取执行环境（execution environment）读取数据源（source）定义基于数据的转换操作（transformations）定义计算结果的输出位置（sink）触发程序执行（execute）本篇博客主要用DataStream API开发Flink常见的数据源开发。Flink想要处理数据，先得有数据，所以首要任务就是把数据读进来。
Flink数据类型映射大全
karezi的博客
03-31 5701
Flink 支持连接多种数据库，如MySQL、PostgresSQL、Derby。Derby通常用于测试。从关系数据库数据类型到Flink SQL数据类型的字段数据类型映射如下表所示，映射表可以帮助在Flink中轻松定义JDBC表。
Flink之数据类型详解
lixinkuan的博客
06-21 6951
一、数据类型支持 Flink支持非常完善的数据类型，数据类型的描述信息都是由TypeInformation定义，比较常用的TypeInformation有BasicTypeInfo、TupleTypeInfo、CaseClassTypeInfo、PojoTypeInfo类等。TypeInformation主要作用是为了在Flink系统内有效地对数据结构类型进行管理，能够在分布式计算过程中对数据的类型进行管理和推断。同时基于对数据的类型信息管理，Flink内部对数据存储也进行了相应的性能优化。 Flink
Flink的数据类型
test_test111的专栏
06-07 908
Apache Flink 以其独特的方式来处理数据类型以及序列化，这种方式包括它自身的类型描述符、泛型类型提取以及类型序列化框架。本文档描述了它们背后的概念和基本原理。 支持的数据类型 Flink 对可以在 DataSet 或 DataStream 中的元素类型进行了一些限制。这样做的原因是系统会分析类型以确定有效的执行策略。 Java Tuple 和 Scala Case类； Java POJO； 基本类型； 通用类； 值； ...
Flink学习:Flink支持的数据类型
nzbing的博客
11-13 1276
Flink
【Flink-Scala】DataStream编程模型之数据源、数据转换、数据输出
EenKine的博客
11-18 1784
Flink-DataStream编程模型的数据转换操作
Flink Kafka数据源读取分析
conch_china的专栏
11-30 1247
Flink Kafka数据源读取分析
207.Flink（二）：架构及核心概念，flink从各种数据源读取数据，各种算子转化数据，将数据推送到各数据源
鹏哥哥Aaa
09-22 890
flink架构及核心概念，flink从各种数据源读取数据，各种算子转化数据，将数据推送到各数据源
04 Flink 支持的数据类型
朱古力的博客
06-01 361
Flink 支持的数据类型 文章目录Flink 支持的数据类型1. 基础数据类型2. Java 和 Scala 元组 (Tuples)3. Scala 样例类 (case class)4. Java 简单对象 (POJOs)5. 其他 1. 基础数据类型 Flink 支持 Java 和 Scala 基础数据类型，如 Int、Double、Long、String … val stream: DataStream[Long] = env.fromElements(1L, 2L, 3L) 2. Java
Flink学习笔记-支持的数据类型
weixin_30612769的博客
03-26 411
说明：本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程： Flink大数据项目实战：http://t.cn/EJtKhaz 2.4字段表达式实例-Java 以下定义两个Java类： public static class WC { public ComplexNestedClass complex; ...
Flink支持的数据类型
互联网知识分享
08-02 1209
支持多种不同的数据类型，包括基本数据类型、复合数据类型、集合类型和特殊数据类型。上述代码首先创建了一个执行环境，然后从给定的元素创建了一个数据流。时，可以通过指定数据类型来实现类型安全，并在处理过程中进行相关的转换和操作。最后，将处理后的结果打印出来，并执行任务。是一个流处理和批量处理框架，支持多种不同的数据类型。中的一个特殊类，用于定义不可变的数据结构。）：有序的集合，可以包含重复的元素。）：键值对的集合，每个键对应一个值。）：由相同类型的元素组成的有序集合。）：无序的集合，不包含重复的元素。
Flink13基础-数据类型
qq_33434458的博客
01-13 1374
flink 数据类型
FLINK SQL数据类型
王小工小工历程
10-10 2227
Flink SQL也支持用户自定义数据类型，用户可以根据自己的需求定义复杂的数据结构，并通过实现相应的接口或类来注册这些自定义类型。1、定义与用途用户自定义数据类型通常用于处理那些无法直接通过Flink内置数据类型表示的数据。例如，当需要处理一个包含多个字段的复杂数据结构时，就可以定义一个包含这些字段的用户自定义数据类型。2、实现方式定义数据类型：首先，需要定义一个Java或Scala类来表示用户自定义数据类型。
【flink番外篇】19、Datastream数据类型到Table schema映射示例
热门推荐
alanchanchn的专栏
01-18 5万+
一、Flink 专栏Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink 部署系列 本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列 本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。3、Flik Table API和SQL基础系列 本部分介绍Flink Table Api和SQL的基本用法，比如Table API和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、Flik
flink-sql所有数据类型-1.15
第一片心意的博客
11-05 4341
本文是对 flink 1.15 官网中 flink sql 数据类型部分的翻译整理。
使用腾讯云 Flink 实时 ETL 快速入门
I'm a 软件工程师
10-11 611
一、流计算 Oceanus 限量秒杀专享活动 二、什么是ETL ETL（Extract，Transform，Load）描述了将数据从源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程。 企业收集到的原始数据通常存在数据缺失、数据结构混乱等问题，难以直接用来分析或计算。通过补充缺失的数值、修正偏差的数值、拆分字段、转换类型以及使用用户自定义函数等方式，ETL 能够将数据加工为规整、可用的形式。使用腾讯云流计算 Oceanus 开发 ETL 作业时，用户只需选择数据源表和目的表，并根据业务逻辑完成字段映射的配置，即可实现
Flink 状态编程（五）映射状态（MapState）案例
weixin_45417821的博客
04-26 3648
文章目录 映射状态的用法和 Java 中的 HashMap 很相似。在这里我们可以通过 MapState 的使用来探索一下窗口的底层实现，也就是我们要用映射状态来完整模拟窗口的功能。这里我们模拟一个滚动窗口。我们要计算的是每一个 url 在每一个窗口中的 pv 数据。我们之前使用增量聚合和全窗口聚合结合的方式实现过这个需求。这里我们用 MapState 再来实现一下。 需求：定义一个滚动窗口十秒钟，在这个10秒中之内的所有数据，按照url做一个划分，统计出每个url，每一个页面被点击的次数 代码如下： pu
flink-sql所有数据类型-1.13
第一片心意的博客
08-02 6719
本文基于 flink 1.13 官网中的 flink sql 数据类型部分翻译整理，内容十分全面。
HUdi flink 有效字段
最新发布
05-16
### 关于 Hudi 和 Flink 的有效字段配置及使用方法 Hudi 是一种用于增量数据分析的开源框架，它提供了高效的更新、删除以及流式摄取功能。当与 Apache Flink 结合时，可以通过特定的字段配置来优化数据处理流程[^1]。 #### 配置项说明 以下是 Hudi-Flink 连接器中的常见字段及其作用： 1. **`hoodie.datasource.write.recordkey.field`** - 定义记录键（Record Key），通常对应数据库中的主键或唯一标识符。 - 如果未指定，则默认为空字符串 `""`，这可能导致写入失败或重复数据。 - 示例：如果表中有 `id` 字段作为主键，则设置为 `"id"`。 2. **`hoodie.datasource.write.partitionpath.field`** - 指定分区字段，该字段决定数据如何被物理分组到不同目录下。 - 支持单个字段或多级分区路径定义。 - 示例：对于按日期分区的数据集，可设为 `"dt"` 或组合多个字段如 `"year,month,day"`[^1]。 3. **`hoodie.datasource.write.precombine.field`** - 当存在相同 Record Key 的多条记录时，此参数指定了优先使用的字段值。 - 常见情况下会选择时间戳字段或其他递增型字段以保留最新版本的数据。 - 示例：若每条记录都有 `ts` 时间戳字段，则应将其设定为 `"ts"`[^1]。 4. **`hoodie.datasource.write.table.name`** - 表名，需确保全局唯一性以便区分不同的 Hudi 数据源实例。 - 此名称会被用来构建实际存储路径的一部分。 - 示例：假设目标表名为 `orders_table`，则赋值为 `"orders_table"`。 5. **`hoodie.insert.shuffle.parallelism` 及其他性能调优选项** - 插入操作并行度控制，默认值可能不足以应对大规模生产环境需求。 - 用户可根据集群资源情况调整数值大小提升吞吐量表现。 - 类似还有批量提交频率 (`hoodie.bulkinsert.sort.mode`) 等高级属性可供微调。 #### 使用示例代码 下面展示了一个简单的 Java/Scala 版本程序片段演示如何通过 SQL CLI 将结构化事件日志保存至 Hudi 表中： ```java // 导入库声明省略... TableEnvironment tableEnv = ... ; // 初始化 Table API 环境对象 String[] fields = new String[]{"uuid", "name", "age", "gender"}; DataTypes[] types = Arrays.stream(fields).map(f -> DataTypes.STRING()).toArray(DataTypes[]::new); Schema schema = Schema.newBuilder().fields(Arrays.asList(Pair.of(fields, types))).build(); tableEnv.executeSql(""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS users_hudi ( uuid STRING, name STRING, age INT, gender STRING, PRIMARY KEY (uuid) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'hudi', 'path' = '/data/hudi/users', 'write.precombine.field' = 'ts', -- 设置预合并字段 'hoodie.datasource.write.recordkey.field' = 'uuid' ) """); ``` #### 注意事项 - 在实际部署过程中需要注意兼容性问题，例如所选 Hudi bundle JAR 文件是否匹配当前运行环境中已安装好的具体版本号范围内的 Flink 构件集合。 - 对于实时应用场景而言，建议启用 Compaction 功能定期清理冗余的小文件从而改善长期维护成本效益比率[^2]。
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