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Flink的DataSource三部曲之二:内置connector

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等; 本篇概览 本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第二篇,上一篇《Flink的DataSource三部曲之一:直接API》学习了StreamExecutionEnvironment的API创建DataSource,今天要练习的是Flink内置的connector,即下图的红框位置,这些connector可以通过StreamExecutionEnvironment的addSource方法使用: 今天的实战选择Kafka作为数据源来操作,先尝试接收和处理String型的消息,再接收JSON类型的消息,将JSON反序列化成bean实例; Flink的DataSource三部曲文章链接 《Flink的DataSource三部曲之一:直接API》 《Flink的DataSource三部曲之二:内置connector》 《Flink的DataSource三部曲之三:自定义》 源码下...

MySQL高级部分理论知识细讲

文章目录 一、数据库分区、分表、分库、分片 YesOk ,大家好 ,我是小刘,许久不见,甚是想念 ,小刘今天来带大家学习 分库分表的基础知识 1.1 单机数据库的瓶颈 单个表数据量越大,读写锁,插入操作重新建立索引效率越低。 单个库数据量太大(一个库数据量到1T - 2T就是极限) 单个数据库服务器压力过大 读写速度遇到瓶颈(并发量几百) 1.2 分区 数据库分区是一种物理数据库的设计技术,它的目的是为了在特定的 SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。 分区并不是生成新的数据库表,而是将表的数据均匀分摊到不同的硬盘,系统或不同服务器存储介子中,实际上还是一张表。另外,分区可以做到将表的数据分摊到不同的地方,提高数据检索的效率,降低数据库频繁 IO压力值,分区的优点如下: 相对于单个文件系统或硬盘,分区可以存储更多的数据。 数据管理比较方便,如要清理或废弃某年的数据,就可以直接删除该日期的分区数据即可。 精准定位分区查询数据,不需要全表扫描查询,大大提高检索效率。 可跨多个分区磁盘查询,来提高查询的吞吐量。 在涉及聚合函数时,很容易进行数据的合并。 1.2.1 什么时候考虑使用分...

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