Apache Flink Connector开发详解

根据所提供的文档内容，可以了解以下信息：1. Apache Flink简介：Apache Flink是一个开源的流处理框架，支持高吞吐量、低延迟的数据处理，具备容错机制，确保数据处理的准确性。Flink的架构包括Job Manager负责任务调度和协调，Task Manager执行任务。它支持状态管理和检查点机制，实现“恰好一次”状态计算。此外，Flink提供了窗口操作来处理滑动、滚动和会话窗口，以及灵活的内存管理。Flink还包含优化器，同时支持流处理和批处理。2. 快速入门设置：了解Flink的安装和配置步骤，包括在Windows和Linux系统上的安装，配置SSH、Java和Flink，以及启动守护进程和添加额外的Job/Task Manager。还需了解如何停止守护进程和集群，以及如何运行示例应用。3. 使用DataStream API进行数据处理：定义数据源，进行数据转换操作和应用窗口函数，支持物理分区策略，处理事件时间、处理时间和摄入时间。4. 使用批处理API进行数据处理：针对有限数据集，支持文件、集合、通用数据源及压缩文件，包括Map、Flat Map、Filter、Project等转换操作，以及归约操作和分组归约操作。5. 连接器：连接Apache Flink与其他系统，包括Kafka、Twitter、RabbitMQ和E。

Apache Flink中文文档详细介绍了快速上手和开发流式计算的权威资料，是学习和使用Flink的必备参考。

Apache Flink是一款先进的开源流处理框架，专为实时和批量数据流处理而设计。其核心特性包括高吞吐量、低延迟以及高可靠性的数据处理服务，支持事件时间处理和“精确一次”的状态一致性。Flink同时支持批处理和流处理任务，具备灵活的窗口操作和状态管理功能，广泛应用于实时数据分析、复杂事件处理、数据管道和ETL等场景。部署Flink集群需要环境准备、下载和解压Flink、配置Flink等多个步骤，确保集群稳定运行。

“flink-1.13.6_cdc”指的是Apache Flink的1.13.6版本，专为Change Data Capture (CDC)设计。Apache Flink是一款流行的开源流处理框架，支持实时数据流处理。CDC技术用于捕获数据库中的变更事件，并将其传输到其他系统进行处理或存储。该资源包包含了部署Flink CDC环境所需的所有组件和配置，如Flink运行时、相关连接器及配置文件。子文件包括Flink MySQL CDC连接器的JAR文件（版本2.0.1）和Flink SQL Elasticsearch 7连接器的JAR文件。此外，还包含了Flink 1.13.6的二进制发行版，用于在本地或集群上部署和运行Flink作业。整体而言，这个资源包支持用户实时捕获MySQL数据库变更事件，并通过Flink进行处理，最终将结果实时写入Elasticsearch，以提供实时的索引和搜索能力。

Apache Flink 是一个开源框架，使您能够在数据到达时处理流数据，例如用户交互、传感器数据和机器日志。 通过本实用指南，您将学习如何使用 Apache Flink 的流处理 API 来实现、持续运行和维护实际应用程序。 Flink 的创建者之一 Fabian Hueske 和 Flink 图处理 API (Gelly) 的核心贡献者 Vasia Kalavri 解释了并行流处理的基本概念，并向您展示了流分析与传统批处理的区别。

Apache Flink 是一个用于处理数据流的开源框架。它由 Data Artisans 公司开发，该公司以其在分布式数据处理领域的专业知识而闻名。这本小册子浓缩了 Flink 的精华，为想要快速了解 Flink 核心概念和架构的读者提供了一个优秀的资源。

深入探讨 Apache Flink 的核心架构，并剖析其关键特性，帮助读者全面理解 Flink 的运行机制和优势。 1. 分层架构 Flink 采用分层架构设计，自下而上依次为： 部署层: 支持多种部署模式，包括本地、集群、云端等，以适应不同的应用场景。 核心层: 包含 Flink 的核心组件，如 JobManager、TaskManager、ResourceManager 等，负责作业的调度、执行和资源管理。 API 层: 提供不同级别的 API，包括 ProcessFunction API、DataStream API 和 SQL API，满足不同用户的编程需求。 库层: 提供丰富的扩展库，例如 CEP（复杂事件处理）、Machine Learning（机器学习）等，扩展 Flink 的应用范围。 2. 关键特性 高吞吐、低延迟: Flink 采用流式数据处理引擎，能够处理高吞吐量的实时数据流，并保证低延迟。 容错机制: Flink 内置强大的容错机制，支持 Exactly-Once 语义，保证数据处理的准确性。 状态管理: Flink 提供多种状态管理方案，例如内存状态、RocksDB 状态等，支持大规模状态存储和访问。 时间语义: Flink 支持多种时间语义，包括 Event Time、Processing Time 和 Ingestion Time，方便用户处理不同类型的数据流。 3. 应用场景 Flink 广泛应用于实时数据分析、事件驱动应用、数据管道构建等领域。

Flink CDC Connector for Oracle 2.3.0

此存储库包含 Apache Flink 项目的多个依赖项。这些依赖项的目的是在 Flink 发行版中提供依赖项的单个实例，而不是每个单独的模块对依赖项进行着色。除了 flink-shaded-hadoop-2 之外，这里包含的着色依赖项不公开任何传递依赖项。它们可能是自包含的，也可能不是自包含的。在使用这些依赖项时，建议直接处理 t。