1.Flink 十大技术难点实战 之九 如何在 PyFlink 1.10 中自定义 Python UDF ？
2.适合计算机专业学生的论坛有哪些?
3.开源etl工具有哪些
4.Flink CDC：基于 Apache Flink 的流式数据集成框架
5.14个Flink SQL性能优化实践分享
6.FlinkCDC数据实时同步Mysql到ES
Flink 十大技术难点实战 之九 如何在 PyFlink 1.10 中自定义 Python UDF ？
在 Apache Flink 1. 版本中，PyFlink 的功能得到了显著的提升，尤其是在 Python UDF 的支持方面。本文将深入探讨如何在 PyFlink 1. 中自定义 Python UDF，以解决实际业务需求。首先，apk 加密 源码我们回顾 PyFlink 的发展趋势，它已经迅速从一个新兴技术成长为一个稳定且功能丰富的计算框架。随着 Beam on Flink 的引入，Beam SDK 编写的 Job 可以在多种 Runner 上运行，这为 PyFlink 的扩展性提供了强大的支持。在 Flink on Beam 的背景下，我们可以看到 PyFlink 通过与 Beam Portability Framework 的集成，使得 Python UDF 的支持变得既容易又稳定。这得益于 Beam Portability Framework 的成熟架构，它抽象了语言间的通信协议、数据传输格式以及通用组件，从而使得 PyFlink 能够快速构建 Python 算子，并支持多种 Python 运行模式。此外，作者在 Beam 社区的优化贡献也为 Python UDF 的稳定性和完整性做出了重要贡献。
在 Apache Flink 1. 中，定义和使用 Python UDF 的方式多种多样，包括扩展 ScalarFunction、使用 Lambda Function、定义 Named Function 或者 Callable Function。这些方式都充分利用了 Python 的语言特性，使得开发者能够以熟悉且高效的方式编写 UDF。使用时，开发者只需注册定义好的 UDF，然后在 Table API/SQL 中调用即可。
接下来，我们通过一个具体案例来阐述如何在 PyFlink 中定义和使用 Python UDF。例如，假设苹果公司需要统计其产品在双 期间各城市的销售数量和销售金额分布情况。在案例中，我们首先定义了两个 UDF：split UDF 用于解析订单字符串，get UDF 用于将各个列信息展平。然后，我们通过注册 UDF 并在 Table API/SQL 中调用，jsp 注册系统源码实现了对数据的统计分析。通过简单的代码示例，我们可以看到核心逻辑的实现非常直观，主要涉及数据解析和集合计算。
为了使读者能够亲自动手实践，本文提供了详细的环境配置步骤。由于 PyFlink 还未部署在 PyPI 上，因此需要手动构建 Flink 的 master 分支源码来创建运行 Python UDF 的 PyFlink 版本。构建过程中，需要确保安装了必要的依赖，如 JDK 1.8+、Maven 3.x、Scala 2.+、Python 3.6+ 等。配置好环境后，可以通过下载 Flink 源代码、编译、构建 PyFlink 发布包并安装来完成环境部署。
在 PyFlink 的 Job 结构中，一个完整的 Job 包含数据源定义、业务逻辑定义和计算结果输出定义。通过自定义 Source connector、Transformations 和 Sink connector，我们可以实现特定的业务需求。以本文中的示例为例，我们定义了一个 Socket Connector 和一个 Retract Sink。Socket Connector 用于接收外部数据源，而 Retract Sink 则用于持续更新统计结果并展示到 HTML 页面上。此外，我们还引入了自定义的 Source 和 Sink，以及业务逻辑的实现，最终通过运行示例代码来验证功能的正确性。
综上所述，本文详细介绍了如何在 PyFlink 1. 中利用 Python UDF 进行业务开发，包括架构设计、UDF 定义、使用流程、环境配置以及实例实现。通过本文的2018新年网页源码指导，读者可以了解到如何充分利用 PyFlink 的强大功能，解决实际业务场景中的复杂问题。
适合计算机专业学生的论坛有哪些?
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一、技术社区推荐
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Github，程序员的天堂，国内知名大厂如阿里、腾讯、字节跳动、美团、Google、Microsoft等均在这里分享其宝贵的开源项目。这里不仅是一个代码仓库，更是学习交流的宝地。通过参与阅读优秀开源项目的代码和文档，甚至主动提出代码贡献，能极大提升你的编程技能和团队协作能力。
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Google提供的Java库，包含丰富的函数与功能，如缓存与限流实现，是深入理解Java库与设计模式的宝贵资源。
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开源etl工具有哪些
开源ETL工具有： Talend、Apache NiFi、Pentaho Data Integration、Apache Flink等。 以下是这些工具的详细解释： Talend：是一款广泛使用的开源ETL工具，支持数据集成、数据清洗和数据转换等多种功能。它提供了可视化界面，方便用户进行数据的抽取、转换和加载操作。同时，Talend也支持多种数据源和目标，包括数据库、文件、API等。 Apache NiFi：是Apache软件基金会下的一个开源项目，用于自动化和协调数据的收集、分发和管理等任务。作为一个专注于大数据处理的可视化工具，Apache NiFi提供了一种简单的方式来连接各种数据源和目标，进行数据集成和转换。由于其高度灵活性和可扩展性，它在企业级大数据环境中得到广泛应用。 Pentaho Data Integration：Pentaho是一个开放源码的商务智能平台，其中Data Integration是其组件之一。这是一个强大且灵活的ETL工具，提供了可视化设计环境来构建数据集成流程。Kettle支持多种数据源和多种数据转换任务，并且易于集成到现有的系统中。由于其易用性和强大的功能，Kettle在企业和开发社区中得到了广泛的应用。 Apache Flink：虽然Flink主要是一个流处理框架，但在ETL场景中也有广泛的应用。它提供了强大的数据流处理能力，支持实时数据处理和分析。Flink提供了丰富的API和工具来支持数据的抽取、转换和加载，并且具有高性能和高可扩展性。随着大数据和实时处理需求的增长，Flink在ETL领域的应用也越来越广泛。 这些开源ETL工具各具特色，根据具体的需求和环境，可以选择合适的工具进行数据集成和处理。Flink CDC：基于 Apache Flink 的流式数据集成框架
摘要：本文整理自阿里云 Flink SQL 团队研发工程师于喜千（yux）在 SECon 全球软件工程技术大会中数据集成专场沙龙的分享。内容主要为以下四部分： 1. Flink CDC 开源社区介绍； 2. Flink CDC 的演进历史； 3. Flink CDC 3.x 核心特性解读； 4. 基于Flink CDC 的实时数据集成实践。
1. **Flink CDC 开源社区介绍
**- **1.1 Flink CDC 的演进历史
**- Flink CDC 从 GitHub 开源社区开始，于 年 7 月在 Ververica 公司的 GitHub 仓库下以 Apache 2.0 协议开放源代码。初期主要支持从 MySQL 和 PG SQL 数据库捕获变化数据。2.0 版本增强了运行效率、稳定性和故障恢复机制，并扩展了源数据库支持范围至 Oracle、MongoDB 实时数据抽取。
- 年 月发布的 CDC 3.0 版本引入了 YAML pipeline 作业，使其成为独立的端到端数据集成框架，通过简化语法提供更便捷的数据集成作业描述。
- **1.2 Flink CDC 社区现状
**- CDC 作为 Flink 的一个子项目，于 年初正式加入 Apache 软件基金会，遵循 ASF 标准进行迭代开发。截至最新版本 3.1.1，累计超过 名贡献者提交了 余次代码提交，GitHub 收获超过 颗 star。
- 社区生态多元，GitHub Top 代码贡献者来自 家公司，覆盖 MongoDB、Oracle、Db2、OceanBase 等连接器及 Pipeline Transform 等核心功能。社区通过多种渠道保持与用户沟通，如钉钉群、邮件列表和 Slack 频道。
2. **Flink CDC 的演进历史
**- **2.1 CDC 技术简介
**- CDC 技术专注于实时监控数据变更，并将变化记录实时写入数据流，用于数据同步、分发和加载到数据仓库或数据湖。技术包括 Query-based CDC 和 Log-based CDC，后者通过监听数据库日志来实现低延迟变化捕获，减轻数据库压力，确保数据处理一致性。
- **2.2 早期 CDC 技术局限
**- 早期实现存在实用性问题，如依赖数据库查询、并发处理和状态管理的复杂性，以及对数据库性能的高要求。
- **2.3 Flink CDC 接入增量快照框架
**- Flink CDC 2.0 引入增量快照算法，支持任意多并发快照读取，无需数据库加锁，实现故障恢复。通过 Netflix DBlog 论文中的无锁快照算法，实现了高效并发处理。
- **2.4 Flink CDC 增强
**- 引入 SplitEnumerator 和 Reader 架构，实现数据源的逻辑划分和并发读取，增强了处理效率和吞吐量。支持 Schema Evolution，允许在不重启作业的情况下处理表结构变更，提高了作业的稳定性和维护性。
3. **Flink CDC 3.0 核心特性解读
**- **3.1 Flink CDC 2.x 版本回顾
**- CDC 2.x 版本提供 SQL 和 Java API，但缺乏直观的 YAML API 和高级进阶能力支持。
- **3.2 Flink CDC 3.0 设计目标
**- 3.0 版本引入 YAML API，提供端到端数据集成流程描述。支持 Schema Evolution、Transform 和路由功能，增强数据处理灵活性。
- **3.3 Flink CDC 3.0 核心架构
**- 采用无状态设计，简化部署和运维。分离连接层，保留对 Flink 生态系统的兼容性，支持多样化的部署架构和集群环境。
- **3.4 Flink CDC 3.0 API 设计
**- YAML API 提供直观的数据集成任务配置，支持转换、过滤、路由等高级功能，简化了开发和配置流程。
- **3.5 Flink CDC 3.0 Schema Evolution 功能
**- 提供了在不重启作业的情况下处理表结构变更的机制，确保数据处理的一致性和稳定性。
4. **基于 Flink CDC 的实时数据集成实践
**- **4.1 实例：MySQL 到 Kafka 实时传输
**- Flink CDC 3.0 内建 Kafka 输出连接器，简化了 MySQL 数据至 Kafka 的实时传输过程，无需额外基础设施配置。
- **4.2 实时数据集成实践
**- Flink CDC 3.0 支持模式进化、列操作和丰富的内置函数，提供了高度可定制的预处理能力，提升数据处理的灵活性与效率。
总结：Flink CDC 是一个高效、易用的实时数据集成框架，通过不断演进优化，满足了数据同步、分发和加载到数据仓库或数据湖的需求。社区活跃，支持多渠道沟通，鼓励代码贡献和用户参与，是实时数据处理领域的有力工具。
个Flink SQL性能优化实践分享
深入探讨Apache Flink SQL性能优化实践，针对常见问题，如数据源读取效率低、状态管理不当、窗口操作效率低等，提供了多种调优方法，如优化数据源读取、状态管理优化、窗口优化等。同时强调了易错点与调优技巧，包括错误的数据类型转换、不合理的JOIN操作、使用广播JOIN以及注意SQL查询复杂度。
并发控制与资源调度优化，包括处理并发任务冲突、资源调度优化，以及源码级别的优化，如自定义源码实现和执行计划分析。异常处理与监控策略，涵盖异常检测与恢复、监控与报警。数据预处理与清洗，包括数据清洗与去重。高级特性利用，涉及容器化部署与SQL与UDF结合。数据压缩与序列化，选择合适的序列化方式与数据压缩技术。任务并行化与数据分区策略，包括平行执行任务与数据分区。网络传输优化，通过优化缓冲区管理与减少网络传输来提升性能。系统配置调优，如优化JVM参数与监控系统资源。数据倾斜处理，涉及分布式哈希倾斜与倾斜数据预处理。任务调度策略，包括优先级调度与动态资源调整。
综合运用上述方法，能够有效提升Flink SQL性能。强调持续监控、反馈和社区学习的重要性。在实际应用中，结合具体实例代码与调优建议，实现性能优化。
FlinkCDC数据实时同步Mysql到ES
当需要将数据库数据实时同步到其他系统，如Elasticsearch，一个高效的方法是利用Apache Flink的CDC（Change Data Capture）技术。Flink CDC通过监控数据库日志，捕获数据的增删改操作，并实时将这些变化数据传输到目标系统，满足高实时性的需求。Flink CDC凭借Flink的强大实时处理能力，支持集群部署和高可用性，且与MySQL、Oracle、MongoDB等主流数据库兼容，其Java实现为开发者提供了灵活的开发环境和源码可定制性。 例如，通过Flink SQL，仅需寥寥几行代码就能实现MySQL数据到Elasticsearch的实时同步。首先，确保安装了相关的Flink和SQL插件，如flink-1..0和flink-sql-connector-组件。启动Flink后，通过窗口功能创建与MySQL的连接表，以及与Elasticsearch同步的表。接着编写SQL任务，任务运行后，MySQL的数据即可实时流入Elasticsearch。此外，Flink CDC还支持其他数据源，如Oracle、MongoDB等，可以灵活地通过Kafka等中间件进行进一步处理和分发。 想了解更多关于Flink CDC的细节和使用方法，可以参考以下链接：Flink CDC官网
Flink CDC GitHub仓库
Flink官方文档
通过以上Flink CDC的介绍，实时同步MySQL到Elasticsearch的任务变得简单而强大。
