1.Flink Collector Output 接口源码解析
2.保姆级教程！源码玩转 ChunJun 详细指南
3.Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析
4.Flink mysql-cdc connector 源码解析

Flink Collector Output 接口源码解析

       Flink Collector Output 接口源码解析

       Flink中的源码Collector接口和其扩展Output接口在数据传递中起关键作用。Output接口增加了Watermark功能，源码是源码数据传输的基石。本文将深入解析collect方法及相关重要实现类，源码帮助理解数据传递的源码独立薅羊毛购物源码逻辑和场景划分。

       Collector和Output接口

       Collector接口有2个核心方法，源码Output接口则增加了4个功能，源码WatermarkGaugeExposingOutput接口则专注于显示Watermark值。源码主要关注collect方法，源码它是源码数据发送的核心操作，Flink中有多个Output实现类，源码针对不同场景如数据传递、源码Metrics统计、源码广播和时间戳处理。源码

       Output实现类分类

       Output类可以归类为：同一operatorChain内的数据传递（如ChainingOutput和CopyingChainingOutput）、跨operatorChain间（RecordWriterOutput）、统计Metrics（CountingOutput）、广播（BroadcastingOutputCollector）和时间戳处理（TimestampedCollector）。

       示例应用与调用链路

       通过一个示例，问答网站源码下载我们了解了Kafka Source与Map算子之间的数据传递使用ChainingOutput，而Map到Process之间的传递则用RecordWriterOutput。在不同Output的选择中，objectReuse配置起着决定性作用，影响性能和安全性。

       总结来说，ChainingOutput用于operatorChain内部，RecordWriterOutput处理跨chain，CountingOutput负责Metrics，BroadcastingOutputCollector用于广播，TimestampedCollector则用于设置时间戳。开启objectReuse会影响选择的Output类型。

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保姆级教程！玩转 ChunJun 详细指南

       ChunJun 是一款强大的数据集成框架，它以稳定、易用和高效著称，支持大规模数据同步与实时计算。无论是静态数据如MySQL、HDFS，joffice2 源码还是实时变化的数据如binlog、Kafka，ChunJun都能轻松处理。其原生支持FlinkSQL的语法和特性，使得数据开发人员能专注于业务场景的构建，有效提升工作效率。

       经过多年的迭代，ChunJun已成为众多企业的数据整合利器，解决了数据抽取的繁琐工作。作为系列教程的第三部分，本文将引导你如何配置ChunJun任务，通过ChunJun Client提交任务，让你全面掌握如何玩转这个工具。ChunJun的脚本支持Sync(Json)和SQL模式，每种模式都有其特定的配置和应用场景。

       首先，要使用ChunJun，你需要Java（JDK8）和Maven（推荐3.6.3版本）。可以从ChunJun的android上层应用源码GitHub或Gitee仓库下载release版本，或者选择编译源码。此外，ChunJun的代码风格管理依赖于spotless插件，记得在提交代码前进行格式化。

       接下来，通过四种模式了解如何通过ChunJun Client提交任务：LocalTest（本地调试）、Standalone（独立模式）、Yarn Session（YARN会话模式）和Yarn Perjob（即将废弃的模式）。每种模式都有详细的环境准备和操作步骤，帮助你顺利启动和监控任务。

       最后，如果你遇到问题，ChunJun提供了本地和远程调试选项，以便快速定位和解决问题。如果你对ChunJun的介绍和帮助感到满意，别忘了分享和关注相关资料，获取更多大数据和开源资讯。

Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析

       大数据开发中，数据分析与报表制作是javaweb项目html源码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：

Flink mysql-cdc connector 源码解析

       Flink 1. 引入了 CDC功能，用于实时同步数据库变更。Flink CDC Connectors 提供了一组源连接器，支持从MySQL和PostgreSQL直接获取增量数据，如Debezium引擎通过日志抽取实现。以下是Flink CDC源码解析的关键部分：

       首先，MySQLTableSourceFactory是实现的核心，它通过DynamicTableSourceFactory接口构建MySQLTableSource对象，获取数据库和表的信息。MySQLTableSource的getScanRuntimeProvider方法负责创建用于读取数据的运行实例，包括DeserializationSchema转换源记录为Flink的RowData类型，并处理update操作时的前后数据。

       DebeziumSourceFunction是底层实现，继承了RichSourceFunction和checkpoint接口，确保了Exactly Once语义。open方法初始化单线程线程池以进行单线程读取，run方法中配置DebeziumEngine并监控任务状态。值得注意的是，目前只关注insert, update, delete操作，表结构变更暂不被捕捉。

       为了深入了解Flink SQL如何处理列转行、与HiveCatalog的结合、JSON数据解析、DDL属性动态修改以及WindowAssigner源码，可以查阅文章。你的支持是我写作的动力，如果文章对你有帮助，请给予点赞和关注。

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