flink connector=filesystem的示例

flink sql cumulate 逻辑处理-回复Flink SQL Cumulate 逻辑处理Flink是一种基于流处理数据的开源分布式计算框架，它提供了SQL查询的支持，使得开发者能够通过编写SQL语句来进行数据处理和分析。

Flink SQL的一个特性就是可以进行Cumulate逻辑处理。

本文将一步一步回答关于Flink SQL Cumulate 逻辑处理的问题，帮助读者了解并使用这一功能。

什么是Cumulate逻辑处理？Cumulate逻辑处理是一种在Flink SQL中可以应用的数据处理方法。

它可以对流中的事件进行累计计算，获得累积结果。

通过使用Cumulate逻辑处理，我们可以在流处理中实现各种不同类型的累积操作，例如求和、求平均值、计数等。

如何在Flink SQL中使用Cumulate逻辑处理？首先，我们需要创建一个Flink SQL的表，并定义表的结构和字段。

我们可以使用类似于以下的语句来创建一个表：CREATE TABLE input_table (id INT,value INT,eventTime TIMESTAMP(3),WATERMARK FOR eventTime AS eventTime - INTERVAL '1' SECOND) WITH ('connector' = 'kafka','topic' = 'input_topic','properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092','properties.group.id' = 'flink_group','format' = 'json');以上代码使用Kafka作为输入源，并定义了一个名为input_table的表。

Flink消费Kafka到HDFS实现及详解1.概述最近有同学留⾔咨询，Flink消费Kafka的⼀些问题，今天笔者将⽤⼀个⼩案例来为⼤家介绍如何将Kafka中的数据，通过Flink任务来消费并存储到HDFS上。

2.内容这⾥举个消费Kafka的数据的场景。

⽐如，电商平台、游戏平台产⽣的⽤户数据，⼊库到Kafka中的Topic进⾏存储，然后采⽤Flink去实时消费积累到HDFS上，积累后的数据可以构建数据仓库（如Hive）做数据分析，或是⽤于数据训练（算法模型）。

如下图所⽰：2.1 环境依赖整个流程，需要依赖的组件有Kafka、Flink、Hadoop。

由于Flink提交需要依赖Hadoop的计算资源和存储资源，所以Hadoop的YARN和HDFS均需要启动。

各个组件版本如下：组件版本Kafka 2.4.0Flink 1.10.0Hadoop2.10.02.2 代码实现Flink消费Kafka集群中的数据，需要依赖Flink包，依赖如下：<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-filesystem_2.12</artifactId><version>${flink.connector.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-kafka-0.11_2.12</artifactId><version>${flink.kafka.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId><version>${flink.streaming.version}</version></dependency>编写消费Topic的Flink代码，这⾥不对Topic中的数据做逻辑处理，直接消费并存储到HDFS上。

flink sql 语法Flink SQL是Apache Flink的一种查询语言，它允许用户使用SQL语句来查询流式数据或批处理数据。

Flink SQL可以通过Flink的Table API和DataStream API来执行查询操作。

本文将介绍Flink SQL的基本语法、数据类型、函数、窗口和聚合等内容。

一、基本语法1. 创建表在Flink SQL中，可以使用CREATE TABLE语句创建一个表。

例如：```CREATE TABLE user (id INT,name STRING,age INT) WITH ('connector.type' = 'filesystem','connector.path' = '/path/to/user.csv','format.type' = 'csv'```上述代码创建了一个名为user的表，包含id、name和age三个字段，并且指定了该表的存储位置和格式。

2. 查询表使用SELECT语句可以查询表中的数据。

例如：```SELECT name, age FROM user WHERE age > 18```上述代码查询了user表中年龄大于18岁的用户姓名和年龄。

3. 更新表使用UPDATE语句可以更新表中的数据。

例如：```UPDATE user SET age = age + 1 WHERE name = 'Tom'```上述代码将名为Tom的用户年龄加1。

4. 删除表使用DROP TABLE语句可以删除一个表。

例如：```DROP TABLE user```上述代码删除了名为user的表。

二、数据类型在Flink SQL中，支持以下数据类型：- BOOLEAN：布尔型- TINYINT：1字节整型- SMALLINT：2字节整型- INTEGER：4字节整型- BIGINT：8字节整型- FLOAT：4字节浮点型- DOUBLE：8字节浮点型- DECIMAL：高精度数字类型- TIMESTAMP：时间戳类型- DATE：日期类型- TIME：时间类型- STRING：字符串类型三、函数Flink SQL支持各种内置函数，例如：1. 数学函数Flink SQL支持各种数学函数，例如ABS、CEIL、FLOOR、EXP、LOG、LOG10等。

flinksql update delete mysql例子-回复Flink SQL 是Apache Flink 生态系统中的一个重要组件，它提供了使用结构化查询语言（SQL）来查询和处理流式数据的功能。

在Flink SQL 中，支持对MySQL等关系型数据库进行数据的读取、写入、更新和删除操作。

本文将以Flink SQL对MySQL进行更新和删除的例子为主题，一步一步回答，并详细介绍相关的配置和操作。

# 一、场景介绍在实际应用场景中，我们经常需要根据实时数据的变化来更新或删除数据库中的数据。

例如，每当用户在某个网站上购买了一件商品，我们需要将此交易记录添加到数据库中。

而如果用户取消购买或退货，我们又需要将对应的交易记录从数据库中删除。

这些操作都需要实时反映到数据库中，以确保数据的准确性和一致性。

# 二、准备工作在开始之前，我们需要安装和配置以下环境：1. 安装Apache Flink 及Flink SQL。

可以从官方网站（Apache Flink，并根据官方文档进行安装和配置。

2. 安装和配置MySQL 数据库。

可以从MySQL 官方网站（MySQL Community Server，并根据官方文档进行安装和配置。

# 三、创建数据库和数据表在开始之前，我们需要在MySQL 数据库中创建一个用于测试的数据库和数据表。

可以使用以下SQL 语句在MySQL 中创建一个名为“test”的数据库和一个名为“transactions”的数据表。

sqlCREATE DATABASE test;USE test;CREATE TABLE transactions (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,user_id INT,item_id INT,amount DOUBLE,timestamp TIMESTAMP);# 四、配置Flink SQL 连接MySQL在Flink SQL 中，我们通过创建一个表来连接到MySQL 数据库。

Flink学习笔记：Connectors概述本文为《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：1. 各种Connector1.1Connector是什么鬼Connectors是数据进出Flink的一套接口和实现，可以实现Flink 与各种存储、系统的连接注意：数据进出Flink的方式不止Connectors，还有：1.Async I/O(类Source能力)：异步访问外部数据库2.Queryable State(类Sink能力)：当读多写少时，外部应用程序从Flink拉取需要的数据，而不是Flink把大量数据推入外部系统(后面再讲)1.2哪些渠道获取connector预定义Source和Sink：直接就用，无序引入额外依赖，一般用于测试、调试。

捆绑的Connectors：需要专门引入对应的依赖(按需)，主要是实现外部数据进出Flink1.Apache Kafka (source/sink)2.Apache Cassandra (sink)3.Amazon Kinesis Streams (source/sink)4.Elasticsearch (sink)5.Hadoop FileSystem (sink)6.RabbitMQ (source/sink)7.Apache NiFi (source/sink)8.Twitter Streaming API (source)Apache Bahir1.Apache ActiveMQ (source/sink)2.Apache Flume (sink)3.Redis (sink)4.Akka (sink)ty (source)1.3预定义Source预定义Source包含以下几类：1.基于文件readTextFileStreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnviro nment();DataStream<String> lines = env.readTextFile("file:///path");readFileDataStream<String> lines = env.readFile(inputFormat, "file:///path");2.基于SocketStreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnviro nment();DataStream<String> socketLines = env .socketTextStream("localhost", 9998);3.基于Elements 和CollectionsfromElementsStreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnviro nment();DataStream<String> names = env.fromElements("hello", "world", "!");fromCollectionsList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("world");list.add("!");DataStream<String> names = env.fromCollection(list);使用场景: 应用本地测试，但是流处理应用会出现Finished的状态1.4预定义Sinkstream.print() /printToErr()(注: 线上应用杜绝使用，采用抽样打印或者日志的方式)stream.writeAsT ext("/path/to/file")/ T extOutputFormatstream.writeAsCsv(“/path/to/file”)/ CsvOutputFormatwriteUsingOutputFormat() / FileOutputFormatstream.writeToSocket(host, port, SerializationSchema)1.5队列系统Connector(捆绑)支持Source 和 Sink需要专门引入对应的依赖(按需)，主要是实现外部数据进出Flink1.Kafka(后续专门讲)2.RabbitMQ1.6存储系统Connector(捆绑)只支持Sink1.HDFS2.ElasticSearch3.Redis4.Apache Cassandra1.7 Source容错性保证1.8 Sink容错性保证2. 自定义Source与Sink2.1自定义Source1.实现SourceFunction(非并行，并行度为1)1）适用配置流，通过广播与时间流做交互2）继承SourceFuncion，实现run 方法3）cancel 方法需要处理好(cancel 应用的时候，这个方法会被调用)4）基本不需要做容错性保证2.实现ParallelSourceFunction1）实现ParallelSourceFunction类或者继承RichParallelSourceFunction。

看起来您正在询问关于在Flink SQL中创建表时的连接器参数。

Flink是一个开源的流处理和批处理框架，而Flink SQL是Flink中的一个模块，允许用户使用SQL查询来处理数据。

当您在Flink SQL中创建表时，可以使用连接器（Connector）来定义该表如何与外部系统进行交互。

不同的连接器有不同的参数。

以下是一些常见的连接器参数的例子：1. JDBC连接器：connector: 设置为'jdbc'。

url: JDBC URL。

table-name: 在数据库中的表名。

username: 数据库用户名。

password: 数据库密码。

其他JDBC特定的参数。

2. Elasticsearch连接器：connector: 设置为'elasticsearch'。

hosts: Elasticsearch集群的地址。

index: 在Elasticsearch中用于存储数据的索引名。

其他Elasticsearch特定的参数，如number-of-shards, number-of-replicas等。

3. Kafka连接器：connector: 设置为'kafka'。

topic: Kafka中的主题名。

properties: Kafka特定的配置，如bootstrap.servers等。

4. 文件系统连接器：connector: 设置为'filesystem'。

path: 文件的路径。

5. Apache Kafka SQL Connector：connector: 设置为'kafka'。

topic-prefix: Kafka主题的前缀。

group-id: Kafka消费组的ID。

其他Kafka特定的配置，如auto-offset-reset, key-deserializer, value-deserializer 等。

flink 写入hdfs案例Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源框架，它可以处理大规模数据。

Apache Flink 可以直接写入到 HDFS (Hadoop Distributed File System)。

以下是一个简单的 Apache Flink 写入 HDFS 的案例：首先，我们需要引入必要的依赖。

在 Maven 项目中，可以在文件中添加以下依赖：```xml<dependencies><dependency><groupId></groupId><artifactId>flink-java</artifactId><version>${}</version></dependency><dependency><groupId></groupId><artifactId>flink-streaming-java_${}</artifactId><version>${}</version></dependency><dependency><groupId></groupId><artifactId>flink-connector-hdfs_${}</artifactId><version>${}</version></dependency></dependencies>```然后，我们可以创建一个简单的 Flink 作业，该作业从控制台接收字符串，并将其写入 HDFS：```javaimport ;import ;import ;import ;import ;import ;import ;public class FlinkToHDFS {public static void main(String[] args) throws Exception {final StreamExecutionEnvironment env = ();DataStream<String> text = ("This is a test", "Another test", "End of test");(new RichSinkFunction<String>() {private Configuration conf = new Configuration();private FileSystem fs;Overridepublic void open(Configuration parameters) throws Exception {("", " // 这里设置你的HDFS地址fs = (conf);}Overridepublic void invoke(String value, RuntimeContext ctx) throws Exception {Path filePath = new Path("/user/hadoop/newfile3/" + value + ".txt"); // 设置你的输出路径和文件名格式(filePath);(value);();}Overridepublic void close() throws Exception {();}});("Flink to HDFS");}}```这个程序首先创建一个流执行环境，然后创建一个数据流，该数据流包含一些测试字符串。

flink batch sql写法Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源框架。

Flink SQL 是Flink 的一个组件，它允许用户使用 SQL 语言来查询和操作数据。

对于批处理，Flink SQL 的语法和用法与传统的批处理 SQL 非常相似。

以下是一些基本的 Flink Batch SQL 示例：1. **创建表**:```sqlCREATE TABLE my_table (id INT,name STRING,age INT) WITH ('connector' = 'filesystem','path' = '/path/to/your/data','format' = 'csv');```2. **从表中选择数据**:```sqlSELECT * FROM my_table;3. **过滤数据**:```sqlSELECT * FROM my_table WHERE age > 30;```4. **排序数据**:```sqlSELECT * FROM my_table ORDER BY age DESC;```5. **聚合数据**:```sqlSELECT COUNT(*) FROM my_table WHERE age > 30;```6. **JOIN 数据**:假设你有两个表 `users` 和 `orders`:```sqlSELECT , o.order_idFROM users uJOIN orders o ON u.id = er_id;```7. **插入数据到表**:如果你想将查询结果插入到另一个表中，你可以使用 `INSERT INTO````sqlINSERT INTO target_table SELECT * FROM my_table WHERE age > 30; ```8. **删除表**:如果你想删除一个表，你可以使用 `DROP TABLE` 语句:```sqlDROP TABLE my_table;```注意：上述示例是基于 Flink 1.12 的版本。

flink connect 实例英文回答：Apache Flink connectors are a vital part of the Flink ecosystem, providing the ability to connect Flink to a wide range of data sources and sinks. Connectors enable Flink to read data from and write data to various systems, including databases, file systems, messaging queues, and more.There are two main types of Flink connectors: source connectors and sink connectors. Source connectors are used to read data from external systems into Flink, while sink connectors are used to write data from Flink to external systems.Flink provides a wide range of built-in connectors for popular data sources and sinks, such as Apache Kafka, Apache Cassandra, Apache HBase, and Amazon S3. In addition, there are many third-party connectors available, which provide support for even more data sources and sinks.Using Flink connectors is straightforward. To use a source connector, you simply need to create a Flink SourceFunction that uses the connector to read data from the external system. To use a sink connector, you simply need to create a Flink SinkFunction that uses the connector to write data to the external system.Flink connectors are a powerful tool that can be used to build a wide range of data processing applications. By using connectors, you can easily connect Flink to your existing data sources and sinks, and you can take advantage of Flink's powerful data processing capabilities to analyze and transform your data.中文回答：Apache Flink 连接器是 Flink 生态系统的重要组成部分，它提供了将 Flink 连接到各种数据源和汇的的能力。

Flink流处理-pom⽂件整体pom.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="/POM/4.0.0"xmlns:xsi="/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="/POM/4.0.0 /xsd/maven-4.0.0.xsd"> 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--><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-common</artifactId><version>${hadoop.version}</version><exclusions><exclusion><artifactId>log4j</artifactId><groupId>log4j</groupId></exclusion><exclusion><artifactId>slf4j-log4j12</artifactId><groupId>org.slf4j</groupId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-hdfs</artifactId><version>${hadoop.version}</version><!-- 除去hadoop-hdfs包中xml-apis的 --><exclusions><exclusion><groupId>xml-apis</groupId><artifactId>xml-apis</artifactId></exclusion><exclusion><artifactId>log4j</artifactId><groupId>log4j</groupId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-client</artifactId><version>${hadoop.version}</version><exclusions><exclusion><artifactId>log4j</artifactId><groupId>log4j</groupId></exclusion><exclusion><artifactId>slf4j-log4j12</artifactId><groupId>org.slf4j</groupId></exclusion></exclusions></dependency><!-- hadoop开发环境 end --><!-- hive开发环境 --><dependency><groupId>org.apache.hive</groupId><artifactId>hive-jdbc</artifactId><version>${hive.version}</version><exclusions><exclusion><groupId>org.json</groupId><artifactId>json</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-1.2-api</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> 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--><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-filesystem_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-hbase_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><!-- 将数据写⼊到 rocksdb ，溢写到HDFS分布式⽂件系统 --> <dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-statebackend-rocksdb_2.11</artifactId> <version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-runtime-web_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><!-- flink 开发环境 end --><!-- kafka开发环境客户端 --><dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>${kafka.version}</version></dependency><!-- lombok --><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>${lombok.version}</version></dependency><!-- log4j⽇志 start--><dependency><groupId>ch.qos.logback</groupId><artifactId>logback-core</artifactId><version>${logback.version}</version></dependency><groupId>ch.qos.logback</groupId><artifactId>logback-classic</artifactId><version>${logback.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.slf4j</groupId><artifactId>log4j-over-slf4j</artifactId><version>${log4j.version}</version></dependency><!-- log4j⽇志 end--><!-- mysql 连接驱动 --><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>${mysql.version}</version></dependency><!-- mongodb连接驱动 --><dependency><groupId>org.mongodb</groupId><artifactId>mongodb-driver</artifactId><version>${mongodb-driver.version}</version></dependency><!-- redis客户端 --><dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>${jedis.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>httpclient</artifactId><version>${httpclient.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>httpcore</artifactId><version>${httpcore.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>httpcore-nio</artifactId><version>${httpcore.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>httpasyncclient</artifactId><version>${httpasyncclient.version}</version></dependency><!-- geodesy地址位置查询 --><dependency><groupId>org.gavaghan</groupId><artifactId>geodesy</artifactId><version>${geodesy.version}</version></dependency><!-- google guava开发⼯具依赖--><dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>${guava.version}</version></dependency><dependency><groupId>commons-beanutils</groupId><artifactId>commons-beanutils</artifactId><version>1.9.4</version></dependency><!-- fastjson json解析⼯具类--><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>${fastjson.version}</version></dependency></dependencies><build><!-- 默认加载此⽬录，作为source⽬录--><sourceDirectory>src/main/java</sourceDirectory> <plugins><!-- java编译插件 --><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><version>${maven-compiler-plugin.version}</version><configuration><source>${java.version}</source><target>${java.version}</target><encoding>${encoding.version}</encoding></configuration></plugin><!-- scala编译插件 --><plugin><groupId>net.alchim31.maven</groupId><artifactId>scala-maven-plugin</artifactId><version>${scala-maven-plugin.version}</version><executions><execution><id>compile-scala</id><phase>compile</phase><goals><goal>add-source</goal><goal>compile</goal></goals></execution></executions></plugin><!-- 打jar包插件(会包含所有依赖) --><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId><version>${maven-assembly-plugin.version}</version><configuration><descriptorRefs><descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef></descriptorRefs><archive><manifest><!-- 可以设置jar包的⼊⼝类(可选) --><mainClass>cn.itcast.streaming.task.KafkaSourceDataTask</mainClass> </manifest></archive></configuration><executions><execution><id>make-assembly</id><phase>package</phase><goals><goal>single</goal></goals></execution></executions></plugin></plugins></build></project>。

FlinkSQL写⼊KafkaESMySQL⽰例-JAVA⼀、背景说明Flink的API做了4层的封装，上两层TableAPI、SQL语法相对简单便于编写，⾯对⼩需求可以快速上⼿解决，本⽂参考官⽹及部分线上教程编写source端、sink端代码，分别读取socket、kafka及⽂本作为source，并将流数据输出写⼊Kafka、ES及MySQL，⽅便后续查看使⽤。

⼆、代码部分说明：这⾥使⽤connect及DDL两种写法，connect满⾜Flink1.10及以前版本使⽤，⽬前官⽅⽂档均是以DDL写法作为介绍，建议1.10以后的版本使⽤DDL写法操作，通⽤性更强。

1.读取（Source）端写法1.1 基础环境建⽴，⽅便演⽰并⾏度为1且不设置CK//建⽴Stream环境，设置并⾏度为1StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment().setParallelism(1);//建⽴Table环境StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);1.2 读取Socket端⼝数据，并使⽤TableAPI及SQL两种⽅式查询//读取服务器9999端⼝数据，并转换为对应JavaBeanSingleOutputStreamOperator<WaterSensor> mapDS = env.socketTextStream("hadoop102", 9999).map(value -> {String[] split = value.split(",");return new WaterSensor(split[0], Long.parseLong(split[1]), Integer.parseInt(split[2]));});//创建表：将流转换成动态表。

flink sql listagg使用示例Flink SQL中的Listagg函数用于将多个行聚合为一组，类似于传统数据库中的GROUP BY操作。

但Listagg函数允许在聚合过程中对每个分组应用一个自定义函数。

以下是一个使用Flink SQL的Listagg函数的示例：假设我们有一个员工信息的动态表，包含以下列：empid，name，deptid。

我们想要按部门对员工进行分组，并计算每个部门的员工数量。

1. 首先，创建一个动态表：```sqlCREATE TABLE employeeinformation (empid INT,name VARCHAR(255),deptid INT) WITH ('connector' 'filesystem','path' '/path/to/employee_info.csv','format' 'csv');```2. 接下来，使用Listagg函数按部门对员工进行分组并计算每个部门的员工数量：```sqlSELECTdeptid,LISTAGG(name, '|') AS employeesFROMemployeeinformationGROUP BYdeptid;```在这个示例中，我们使用了Listagg函数将每个部门的员工姓名合并为一个字符串，用竖线（|）分隔。

查询结果将呈现如下格式：```deptid | employees---------+------------------------------------1 | Alice|Bob|Charlie2 | David|Eva|Frank3 | Greg|Hannah|Ivan```Listagg函数还可以与其他聚合函数（如COUNT、SUM、AVG等）结合使用，以获取更丰富的统计数据。

FlinkFileSystem抽象类了解Flink在集群启动的第⼀个操作就是初始化⽂件系统。

Flink中的⽂件系统主要有两个⽤途，第⼀：Flink实现容错，存储程序状态，恢复数据，主要通过FsDataOutputStream实例来实现。

第⼆：保存链接状态，避免每次创建链接的资源消耗。

Flink的⽂件系统功能定义主要在org.apache.flink.core.fs.FileSystem中。

Flink本⾝⽂件系统是插件式来实现，默认实现LocalFileSystem，同时通过插件⽅式通过SPI⽅式进⾏⽂件系统加载，如果plugin没有匹配成功的话，⽤HadoopFileSystem作为兜底⽅案。

Flink⽬前⽀撑的主流⽂件系统有：hdfs: Hadoop Distributed File Systems3, s3n, and s3a: Amazon S3 file systemgcs: Google Cloud Storagemaprfs: The MapR distributed file system都是通过配置FLINK_PLUGINS_DIR变量指定插件所在⽬录，通过SPI⽅式加载实现了org.apache.flink.core.fs.FileSystem且在对应jar⽂件中META-INF/services/ ⽬录下进⾏注册的类。

在org.apache.flink.core.fs.FileSystem只定义类简单通⽤的⽅法，下⾯是该抽象类中的主要内容：⼤部分都是抽象⽅法，没有具体实现，重点看⼀下initialize⽅法，内容如下：1public static void initialize(2 Configuration config,3 PluginManager pluginManager) throws IllegalConfigurationException {45 LOCK.lock();6try {7// make sure file systems are re-instantiated after re-configuration8 CACHE.clear();9 FS_FACTORIES.clear();1011 Collection<Supplier<Iterator<FileSystemFactory>>> factorySuppliers = new ArrayList<>(2);12 factorySuppliers.add(() -> ServiceLoader.load(FileSystemFactory.class).iterator());1314if (pluginManager != null) {15 factorySuppliers.add(() ->16 Iterators.transform(pluginManager.load(FileSystemFactory.class), PluginFileSystemFactory::of));17 }1819final List<FileSystemFactory> fileSystemFactories = loadFileSystemFactories(factorySuppliers);2021// configure all file system factories22for (FileSystemFactory factory : fileSystemFactories) {23 factory.configure(config);24 String scheme = factory.getScheme();2526 FileSystemFactory fsf = ConnectionLimitingFactory.decorateIfLimited(factory, scheme, config);27 FS_FACTORIES.put(scheme, fsf);28 }2930// configure the default (fallback) factory31 FALLBACK_FACTORY.configure(config);3233// also read the default file system scheme34final String stringifiedUri = config.getString(CoreOptions.DEFAULT_FILESYSTEM_SCHEME, null);35if (stringifiedUri == null) {36 defaultScheme = null;37 }38else {39try {40 defaultScheme = new URI(stringifiedUri);41 }42catch (URISyntaxException e) {43throw new IllegalConfigurationException("The default file system scheme ('" +44 CoreOptions.DEFAULT_FILESYSTEM_SCHEME + "') is invalid: " + stringifiedUri, e);45 }46 }47 }48finally {49 LOCK.unlock();50 }51 }12⾏，通过SPI⽅式加载FileSystemFactory。

flinksql筛选删除操作-回复FLINKSQL筛选删除操作教程引言：在使用Flink SQL进行数据处理时，筛选和删除操作是非常常见的需求。

筛选操作用于保留满足特定条件的数据行，而删除操作则用于删除满足特定条件的数据行。

本文将详细介绍如何使用Flink SQL实现筛选和删除操作，并提供一些示例以帮助读者更好地理解。

一、Flink SQL筛选操作1. 创建表在进行筛选操作之前，首先需要在Flink执行环境中创建表。

通过以下示例代码可以创建一个名为"source_table"的表，该表包含三个字段："id"、"name"和"age"。

CREATE TABLE source_table (id INT,name STRING,age INT) WITH ('connector.type' = 'filesystem','connector.path' = 'file:/path/to/source_table.csv','format.type' = 'csv');2. 筛选操作一旦表创建完成，我们就可以开始进行筛选操作了。

筛选操作可以使用WHERE子句来指定筛选条件。

下面的示例显示如何筛选出年龄大于等于18岁的数据行：SELECT * FROM source_table WHERE age >= 18;3. 执行筛选接下来，我们需要在Flink SQL执行环境中执行上述筛选语句。

可以使用以下示例代码来实现：TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(config); Table resultTable = tableEnv.sqlQuery("SELECT * FROMsource_table WHERE age >= 18");DataStream<Row> resultDataStream =tableEnv.toAppendStream(resultTable, Row.class);这里，我们使用TableEnvironment实例化一个Flink SQL执行环境。

flink filesystem采集原理下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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flink table api merge into语法FLINK TABLE API是Apache Flink提供的一种流式处理和批处理的统一编程模型。

在Flink Table API中，Merge Into语句起着至关重要的作用，它允许我们将多个表合并成一个表。

本文将详细介绍Flink Table API的Merge Into语法，并通过示例进行说明。

1.Flink Table API简介Flink Table API提供了一种声明式的方式处理数据，使得开发人员可以更专注于业务逻辑，而无需关心底层的执行细节。

API支持多种数据源，如Tables、DataStreams和FileStreams。

在Flink Table API中，表是核心概念，数据以表格的形式进行组织。

2.Merge Into语法介绍Merge Into语句用于将两个或多个表合并成一个表。

其基本语法如下：```SELECT ...INTO TABLE target_tableSELECT ...FROM source_tablesWHERE ...```其中，target_table表示目标表，source_tables表示多个源表，WHERE 子句用于过滤合并条件。

3.示例说明以下示例演示了如何使用Merge Into语句将两个表合并成一个表：```sql-- 创建源表CREATE TABLE source_table1 (id INT,name STRING) WITH ("connector" = "files","path" = "src/main/resources/data1.csv","format" = "csv","field delimiter" = ",");CREATE TABLE source_table2 (id INT,name STRING) WITH ("connector" = "files","path" = "src/main/resources/data2.csv","format" = "csv","field delimiter" = ",");-- 创建目标表CREATE TABLE target_table (id INT,name STRING) WITH ("connector" = "files","path" = "src/main/resources/target.csv" );-- 合并表SELECTid AS id,name AS nameFROMsource_table1WHEREid > 10INTO TABLE target_tableSELECTid AS id,name AS nameFROMsource_table2WHEREid < 20;```在这个示例中，我们首先创建了两个源表source_table1和source_table2，然后创建了一个目标表target_table。

flinksql sql session window 用法在Apache Flink SQL 中，可以使用SQL Session Window 来对数据进行分组和窗口操作。

Session Window 是基于时间或会话的窗口，用于处理具有连续数据流的情况。

下面是一些使用Flink SQL Session Window 的示例用法：1、创建Session Window 表：sqlCREATE TABLE myTable (user_id INT,event_time TIMESTAMP,event_name VARCHAR,PRIMARY KEY(user_id, event_time)) WITH ('connector' = '...', --使用适当的连接器（例如Kafka）'format' = '...', --使用适当的格式（例如JSON）'properties' = '...' --连接器和格式的配置属性);2、使用Session Window 对数据进行分组和聚合：sqlSELECTuser_id,event_name,TUMBLE_END(event_time, INTERVAL '5' MINUTE) AS window_end, COUNT(*) AS event_countFROM myTableGROUP BYuser_id,event_name,TUMBLE(event_time, INTERVAL '5' MINUTE)上述查询使用Session Window（5分钟间隔）对myTable 表中的数据进行分组和聚合，计算每个用户、每个事件名称在每个窗口期间的事件数量。

3、使用Session Window 进行窗口函数：sqlSELECTuser_id,TUMBLE_END(event_time, INTERVAL '5' MINUTE) AS window_end, AVG(event_duration) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY window_end ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS avg_durationFROM myTableWHERE event_name = 'login'上述查询使用Session Window（5分钟间隔）计算每个用户登录事件的平均持续时间。

flinksql回撤流用法（原创版）目录1.Flink SQL 回撤流的概念2.Flink SQL 回撤流的使用场景3.Flink SQL 回撤流的实现原理4.Flink SQL 回撤流的示例正文一、Flink SQL 回撤流的概念Flink SQL 回撤流是指在 Flink 流处理过程中，当遇到错误或者需要撤销某些数据时，可以利用回撤流机制将已经处理过的数据进行撤销，恢复到错误发生之前的状态。

回撤流机制在 Flink 中是一个重要的功能，可以帮助我们更好地处理数据，保证数据的一致性和完整性。

二、Flink SQL 回撤流的使用场景Flink SQL 回撤流在实际应用中有很多使用场景，以下列举几个典型的场景：1.处理数据时发生错误，需要撤销已经处理过的数据并重新处理。

2.需要根据某个时间点的数据进行重新计算，需要撤销该时间点之后的所有处理结果。

3.实现事件时间处理，处理乱序数据时需要使用回撤流机制。

三、Flink SQL 回撤流的实现原理Flink SQL 回撤流的实现原理主要依赖于 Flink 的状态管理和快照机制。

在 Flink 中，每个算子都会将自己的状态进行存储，当需要进行回撤操作时，可以通过快照恢复算子的状态，从而实现回撤流。

具体实现步骤如下：1.启用回撤流：在 Flink SQL 语句中，通过设置`enable.backing.store` 和 `backing.store.type` 属性来启用回撤流。

2.创建快照：Flink 会定期将算子的状态进行快照，并将快照存储在分布式存储系统中。

3.恢复状态：当需要进行回撤操作时，Flink 会根据快照来恢复算子的状态，从而实现回撤流。

四、Flink SQL 回撤流的示例以下是一个简单的 Flink SQL 回撤流示例：```sqlCREATE TABLE source_table (id INT,name STRING,timestamp TIMESTAMP(3)) WITH ("connector" = "kafka","topic" = "test","properties.bootstrap.servers" = "localhost:9092","format" = "json","json.fail-on-missing-field" = "false","json.ignore-parse-errors" = "true");CREATE TABLE target_table (id INT,name STRING,timestamp TIMESTAMP(3)) WITH ("connector" = "kafka","topic" = "test","properties.bootstrap.servers" = "localhost:9092");INSERT INTO target_table SELECT id, name, timestamp FROM source_table;-- 进行回撤操作ALTER TABLE target_table SET TIMESTAMP(3) AS OF TIMESTAMP "2021-01-01 00:00:00";```在这个示例中，我们首先创建了两个 Kafka 表，然后通过 INSERT INTO 语句将 source_table 的数据插入到 target_table 中。