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1.Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析
2.flink 1.10 1.12åºå«
3.Flink 十大技术难点实战 之九 如何在 PyFlink 1.10 中自定义 Python UDF ？
4.MUD游戏源码下载地址
Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析
大数据开发中，源码搭配数据分析与报表制作是源码搭配日常工作中最常遇到的任务。通常，源码搭配我们通过读取Hive数据来进行计算，源码搭配并将结果保存到数据库中，源码搭配然后通过前端读取数据库来进行报表展示。源码搭配绿豆指标源码然而，源码搭配使用FlinkSQL可以简化这一过程，源码搭配通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。源码搭配
在Flink中，源码搭配读取Hive数据并将数据写入数据库是源码搭配常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的源码搭配过程，包括刷写数据库的源码搭配机制和原理。
以下是源码搭配本文将讲解的几个部分，以解答在使用过程中可能产生的源码搭配疑问：
1. 表的定义
2. 定义的表如何找到具体的实现类（如何自定义第三方sink）
3. 写入数据的机制原理
（本篇基于1..0源码整理而成）
1. 表的定义
Flink官网提供了SQL中定义表的示例，以下以oracle为例：
定义好这样的表后，就可以使用insert into student执行插入操作了。接下来，我们将探讨其中的技术细节。
2. 如何找到实现类
实际上，这一过程涉及到之前分享过的SPI（服务提供者接口），即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时，迷妹漫画源码会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation，例如insert into xxx中的xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息，从而得到Table对象。如果这个Table对象是CatalogTable，则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。
寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类，加载到内存中。这个SPI的定义位于resources下面的META-INFO下，定义接口以及实现类。
加载到内存后，首先判断是否是TableFactory的实现类，然后检查必要的参数是否满足（如果不满足会抛出异常，很多人在第一次使用Flink SQL注册表时，都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常，其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的）。
找到对应的实现类后，调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。
3. 工厂模式+创建者模式，创建TableSink
JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂，它实现了stream的购物暗雷源码sinkfactory。在1..0版本中，它不能在batch模式下使用，但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式，其中createStreamTableSink负责创建真正的Table，基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。
创建出TableSink之后，就可以使用Flink API，基于DataStream创建一个Sink，并配置对应的并行度。
4. 消费数据写入数据库
在消费数据的过程中，底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。
控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''
控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'
这两个条件先到先触发，这两个参数都是可以通过with()属性配置的。
JDBCUpsertFunction很简单，主要的工作是包装对应的Format，执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接，invoke方法负责消费每条数据提交。
接下来，我们来看看关键的分分彩竞猜源码format.open()方法：
接下来就是消费数据，执行提交了
AppendWriter很简单，只是对PreparedStatement的封装而已
5. 总结
通过研究代码，我们应该了解了以下关键问题：
1. JDBC Sink执行的机制，比如依赖哪些包？（flink-jdbc.jar，这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现）
2. 如何找到对应的实现？基于SPI服务发现，扫描接口实现类，通过属性过滤，最终确定对应的实现类。
3. 底层如何提交记录？目前只支持append模式，底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交
4. 数据写入数据库的时机和机制？一方面定时任务定时刷新，另一方面数量超过限制也会触发刷新。
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Flink 十大技术难点实战 之九 如何在 PyFlink 1. 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，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 的马力辅助平台源码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，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。
MUD游戏源码下载地址
下载地址：/azyx/jsby/mudanmudyouxiv.html
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