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重写意义
代码结构
调用链路
POM文件配置
代码解析文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-651008.html
一、PhoenixJdbcD文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-651008.html
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Flink 是新一代流 批统一的计算引擎 ，它需要从不同的第三方存储引擎中把数据读过来，进行处理，然后再写出到另外的存储引擎中。 Connector 的作用就相当于一个连接器 ，连接 Flink 计算引擎跟外界存储系统。 Flink 里有以下几种方式，当然也不限于这几种方式可以跟外界进行
Flink内置了很多Connector，可以满足大部分场景。但是还是有一些场景无法满足，比如RocketMQ。需要消费RocketMQ的消息，需要自定时Source。 参考FlinkKafkaConsumer： 可以看到，自定义的Source，只需要实现SourceFunction。 创建FlinkRocketMQConsumer，实现SourceFunction，重写run()和cancel()方法 需要
官网地址： https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/ecosystem/flink-doris-connector flink的安装： flink环境配置：vim /etc/profile 复制到flink的lib目录 doris官网：https://doris.apache.org/docs/ecosystem/flink-doris-connector
![Flink Kafka[输入/输出] Connector](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/763909-1.png)
本章重点介绍生产环境中最常用到的 Flink kafka connector 。使用 Flink 的同学，一定会很熟悉 kafka ，它是一个分布式的、分区的、多副本的、 支持高吞吐的、发布订阅消息系统。生产环境环境中也经常会跟 kafka 进行一些数据的交换，比如利用 kafka consumer 读取数据，然后进行一系
通过使用 Flink DataStream Connectors 数据流连接器连接到 ElasticSearch 搜索引擎的文档数据库 Index，并提供数据流输入与输出操作； 示例环境 示例数据源 （项目码云下载） Flink 系例 之 搭建开发环境与数据 示例模块 （pom.xml） Flink 系例 之 DataStream Connectors 与 示例模块 数据流输入
flink cdc是在flink的基础上对oracle的数据进行实时采集，底层使用的是debezium框架来实现，debezium使用oracle自带的logminer技术来实现。logminer的采集需要对数据库和采集表添加补充日志，由于oracle18c不支持对数据添加补充日志，所以目前支持的oracle11、12、19三个版本。 flink oracle
作者：潘伟龙（豁朗） 日志服务 SLS 是云原生观测与分析平台，为 Log、Metric、Trace 等数据提供大规模、低成本、实时的平台化服务，基于日志服务的便捷的数据接入能力，可以将系统日志、业务日志等接入 SLS 进行存储、分析；阿里云 Flink 是阿里云基于 Apache Flink 构建的大数
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JSON Format 能读写 JSON 格式的数据。当前，JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。 为了使用 Json 格式，使用构建自动化工具（例如 Maven 或 SBT）的项目和带有 SQL JAR 包的 SQL 客户端都需要以下依赖项。 以下是一个利用 Kafka 以及 JSON Format 构建表的例子。 参数 是否必须 默认
