flink 1.10 1.12区别

       å› ä¸ºåœ¨ Flink 1. 中，当前这类任务开发对于用户来说，还是不够友好，需要很多代码，同时也会造成 Flink SQL 冗长。

       Flink 1. SQL Connector 支持 Kafka Upsert Connector，这也是我们公司内部业务方对实时平台提出的需求。

收益：便利用户有这种需要从 kafka 取最新记录操作的实时任务开发，比如这种 binlog -> kafka，然后用户聚合操作，这种场景还是非常多的，这能提升实时作业开发效率，同时 1. 做了优化，性能会比单纯的 last_value 性能要好。

Flink Yarn 作业 On k8s 的生产级别能力是：

        Flink Jar 作业已经全部 K8s 化，Flink SQL 作业由于是推广初期，还是在 Yarn 上面进行运行，为了将实时计算 Flink 全部K8s化。

       æ‰€ä»¥æˆ‘们 Flink SQL 作业也需要迁移到 K8s，目前 Flink 1. 已经满足生产级别的 Flink k8s 功能，所以 Flink SQL K8s 化，打算直接使用社区的 On k8s 能力。

风险：虽然和社区的人沟通，Flink 1. on k8s 没有什么问题，但是具体功能还是需要先 POC 验证一下，同时可能社区 Flink on k8s 的能力。

       å¯èƒ½ä¼šé™åˆ¶æˆ‘们这边一些 k8s 功能使用，比如 hostpath volome 以及 Ingress 的使用，这里可能需要改底层源码来进行快速支持（社区有相关 JIRA 要做）。

MUD游戏源码下载地址

       下载地址：/azyx/jsby/mudanmudyouxiv.html

       类型：安卓游戏-角色扮演

       版本：牡丹mud游戏v1..

       大小：.M

       语言：中文

       平台：安卓APK

       推荐星级（评分）：★★★★★

       游戏标签: 魔幻手游 rpg手游 牡丹mud 牡丹mud手机版为玩家朋友带来酣畅淋漓的源码战斗竞技挑战，在这里大家可以实时匹配对手来对战，源码玩法操作极其畅爽，源码搭配上华丽的源码套装和高级装备，瞬间让英雄看起来更拉风，源码除了单人副本之外还有多人团战模式可以体验哦！源码快三源码讲解

       牡丹mud游戏介绍：在这个充斥着黑暗的源码世界里可以体验到无比狂野的对决，每个玩家都可以通过在游戏里进行厮杀挑战获得强大的源码力量，一次次的源码完成游戏之中所设定的各种考验，成为真正的源码强者。

       牡丹mud手游玩法：开放地图，源码最激情四射的源码战斗场景，角色体验很独特。源码

       玩家们需要在这里不断地实时作战，源码获取更多的源码小空投网页源码资源。

       超高清画质，各种职业搭配，在这个世界尽情的对决。

       享受最真实的战斗玩法，超大的世界地图等你来探索。

       海量的副本任务随便刷，隐藏的地图和神器等你发现。

       游戏特色：开启新的征程，在全服激战中来实现你们的霸业。

       多个不同阵营的英雄，简单操作，轻松享受游戏。

       超多任务挑战源源不断，锻造收集稀有武器装备。ai自动播源码

       每名角色都有独一无二的特性，英雄战斗畅爽刺激。

       手游亮点：3D引擎精心制作的传奇征战游戏，副本任务很多。

       每一个玩家都可以选择喜欢的职业开启精彩对战。

       与不同的对手比拼，你就能掌握更多的作战技巧。

       选择搭配上合适的武器和法宝，畅享激战的快感。

       小编测评：获得史诗装备和传奇英雄，各种招式极为华丽刺激。

       即使离线也一样获得丰厚的奖励，其乐无穷策略性。

       大幅增强自身战斗力你需要完美的商品网站源码查询装备搭配策略。

       幻境之塔竞技场公会，无尽精彩内容等你来体验。

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Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析

       大数据开发中，全库网源码数据分析与报表制作是日常工作中最常遇到的任务。通常，我们通过读取Hive数据来进行计算，并将结果保存到数据库中，然后通过前端读取数据库来进行报表展示。然而，使用FlinkSQL可以简化这一过程，通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。

       在Flink中，读取Hive数据并将数据写入数据库是常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的过程，包括刷写数据库的机制和原理。

       以下是本文将讲解的几个部分，以解答在使用过程中可能产生的疑问：

       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，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。

       更多Flink内容参考：