Flink CDC中mysql不能设置水位线,那如何设置ttl?我是更具soure表进行操作的,但soure表会越来越大,同时还会对维表查找,维表也会越来越大。
在 Flink CDC 中,如果使用 MySQL 作为数据源,由于 MySQL 不支持水位线(watermark),因此无法使用 Flink 的 EventTime 特性。但是,可以使用 Flink 的 TTL(Time-to-Live)功能来控制数据的过期时间,从而达到类似于水位线的效果。
具体来说,可以通过在 Flink 的 Table API 或 DataStream API 中使用 Tumble 或 Session 等窗口函数,来定义数据在时间上的分组和聚合操作,并通过 withEventTime 方法将时间戳字段转换为事件时间。然后,可以使用 Flink 的 State TTL 功能来控制状态的过期时间,从而实现类似于水位线的功能。
示例代码如下:
java
Copy
// 创建 TableEnvironment
TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(env);
// 创建一个 MySQL 数据源表
TableSource tableSource = new MySqlTableSource(
"jdbc:mysql://localhost:3306/mydb",
"mytable",
"username",
"password");
// 将 TableSource 转换为 Table,并设置事件时间字段
Table table = tEnv.fromTableSource(tableSource).withEventTime("timestamp");
// 定义窗口函数
WindowedTable windowedTable = table
.window(Tumble.over(lit(10).seconds()).on("timestamp").as("window"))
.groupBy("window, key")
.select("window.start as window_start, window.end as window_end, key, sum(value) as sum_value");
// 将窗口函数结果输出到目的地,并设置状态 TTL 为 1 小时
DataStream resultStream = tEnv.toDataStream(windowedTable, Result.class);
resultStream
.addSink(createSink())
.keyBy(Result::getKey)
.map(new MapFunction() {
@Override
public Result map(Result value) throws Exception {
return value;
}
})
.keyBy(Result::getKey)
.flatMap(new ValueStateTtlFunction<>(Time.hours(1)));
在这个示例中,我们使用 Flink 的 Table API 创建了一个 MySQL 数据源表,并使用 w
Flink CDC 中,MySQL 源表不支持设置 Watermark,但是可以设置 TTL。TTL 是 Time To Live 的缩写,表示数据在 Flink 中的最长存活时间。在 Flink SQL 中,可以通过为作业 SQL 设置 TTL 实现过期状态的自动清理,从而防止作业状态无限膨胀。目前 Flink SQL 只支持粗粒度的 TTL 设置,即一段 SQL 只能设置一个 TTL。
如果需要对维表进行查找,可以考虑使用缓存来提高查询效率。例如,使用 RocksDB 作为缓存来存储维表数据,这样可以大大提高查询效率。
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