flinksql写入redis，flinksql写入mysql重复忽略

flinksql从kafka中消费mysql的binlog日志

在增量处理方面，我们采取了高效的策略：首先，canal监控mysql的binlog，实时捕获数据库的更改，然后将增量数据推送到kafka。flink作为实时数据处理引擎，从kafka中读取这些变更，通过Redis缓存进行实时检查。

大概会执行 6 秒左右。大家仔细做实验时，可以将 binlog 放大一些，让执行实验更长一些。我们在 mysqlbinlog 解析时，查看其文件句柄：请点击输入图片描述 可以看到 mysqlbinlog 用句柄 3 读取 binlog。

redo log采用环形存储结构，write pos和check point的定位至关重要，write pos记录写入位置，check point用于日志的擦除和更新。在恢复过程中，redo log会被清空并推进check point，确保数据完整。相比之下，binlog则扮演着逻辑日志的角色，它记录的是SQL语句而非物理数据。

MySQL分为两大部分。上层是 MySQL-Server ，下层是 可插拔的存储引擎 。

这一步最主要的细节是将mysql库的所有binlog数据全部打入一个kafka topic，格式使用json。格式如下：这一步的主要的细节在于写入到hdfs的结构，以及为什么不直接写入hive。不写入到hive表的原因在于，binlog的数据结构是不固定的，而hive的结构相对是比较固定的。

．打开查询分析器，输入命令 DUMP TRANSACTION 数据库名 WITH NO_LOG 再打开企业管理器--右键你要压缩的数据库--所有任务--收缩数据库--收缩文件--选择日志文件--在收缩方式里选择收缩至XXM，这里会给出一个允许收缩到的最小M数，直接输入这个数，确定就可以了。

flinksql字段只看顺序

1、是的。flinksql可以通过create语句控制字段个数和顺序，决定后面insertinto的select语句中的字段顺序受影响，所以insertinto的select只能跟create定义的顺序一样，不能改别名。FlinkSQL是面向用户的API层，在我们传统的流式计算领域，比如Storm、SparkStreaming都会提供一些Function或者DatastreamAPI。

2、需要声明表的字段定义和表属性(连接器属性)。语法如下：with关键字前面的是字段定义，with关键字后面的是表属性。

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