dinky flink依赖包

### 使用Dinky部署Flink教程 #### 准备工作 对于不熟悉Dinky或尚未完成其部署的用户，需先了解并满足前置条件。这包括但不限于环境配置、依赖项安装等内容[^1]。 #### 下载与准备插件 为了使Dinky能够顺利运行特定版本的Flink作业，需要提前准备好对应的Flink插件包，并将其放置于指定目录下。具体操作为备份当前`/opt/module/dinky/plugins/flink1.14`路径下的原有文件夹，随后将新获取到的适用于目标Flink版本（如本例中的1.14版）的jar包上传至此位置[^3]。 #### 启动服务 当所有准备工作完成后，按照官方文档指导启动Dinky服务端口，确保可以正常访问Web界面。此时应该能看到用于管理SQL脚本执行的任务面板[^2]。 #### 配置连接器（可选） 如果计划利用Kafka作为消息队列来增强数据处理能力，则还需要额外引入相应的Connector组件。通过Maven仓库下载适合所使用的Flink版本的`flink-connector-kafka`库文件，并同样放入上述提到的plugins目录内[^5]。 ```bash wget https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/flink/flink-connector-kafka_2.12/3.1.0-1.18/flink-connector-kafka_2.12-3.1.0-1.18.jar -P /opt/module/dinky/plugins/ ``` #### 测试验证 最后一步是在Dinky平台上创建一个新的Session Job项目，编写简单的测试语句提交给后台调度程序去执行。这样不仅可以检验整个流程是否通畅无阻，也能帮助快速掌握基本的操作方法。

<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何在Dinky平台上使用Flink SQL从Kafka读取数据并写入Oracle数据库的问题。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息可以借鉴。 根据引用[2]和[3]，Flink SQL原生支持Changelog机制，可以方便地处理CDC数据，同时Flink CDC的文档中提到可以使用Debezium配置项来定义源表。不过用户的需求是从Kafka读取数据，而不是直接连接数据库的CDC源。但引用[3]提到在Flink SQL中定义CDC源表时可以使用类似'mysql-cdc'的连接器，这说明可能需要使用kafka连接器作为源。 接下来，用户需要将数据写入Oracle数据库。引用[1]提到如何配置connector以及同步Oracle数据到Kafka，但这里是反向操作，即从Kafka到Oracle。因此，可能需要使用JDBC连接器来写入Oracle。 首先，我需要确定Flink SQL中如何定义Kafka源表和Oracle目标表。对于Kafka源表，通常使用'connector' = 'kafka'，并指定相关配置如topic、bootstrap.servers、格式等。而Oracle作为目标，可能需要使用JDBC连接器，配置URL、驱动、表名等。 然后，用户提到的Dinky平台是一个基于Flink的SQL开发平台，所以语法应该与Flink SQL一致。需要考虑在Dinky中如何正确配置这些连接器，是否有额外的依赖需要添加，比如Flink的Kafka连接器和JDBC连接器的JAR包。 另外，数据格式方面，假设Kafka中的数据是JSON格式，那么在定义源表时需要指定'format' = 'json'，并定义对应的字段结构。写入Oracle时，字段结构需要和Oracle表的结构匹配，包括字段名和数据类型。 可能还需要处理时间属性，比如事件时间或处理时间，这取决于用户的需求。但用户的问题中没有特别提到，所以可能暂时不需要考虑。 现在需要考虑示例代码的结构。首先创建Kafka源表，然后创建Oracle目标表，最后使用INSERT INTO语句将数据从源表插入到目标表。 在依赖方面，用户需要确保Dinky平台已经包含了Flink的SQL连接器，如flink-connector-kafka和flink-connector-jdbc，以及Oracle的JDBC驱动。如果缺少这些依赖，需要用户自行添加。 此外，配置Oracle JDBC连接时，需要正确的URL格式，包括主机、端口、服务名或SID，以及用户名和密码。例如，URL可能是jdbc:oracle:thin:@host:port:service_name。 可能遇到的问题包括依赖缺失、字段类型不匹配、主键冲突等。需要在示例代码中提醒用户注意这些点，并建议进行异常处理和性能优化，比如调整批量写入参数。 最后，生成相关问题，比如如何保证Exactly-Once语义，如何处理数据类型转换，以及性能调优的方法。这些问题可以帮助用户进一步深入理解和解决问题。</think>### 使用 Flink SQL 在 Dinky 平台实现 Kafka 到 Oracle 的数据同步 #### 1. 环境准备 - **依赖配置**：需在 Dinky 的 `lib` 目录下添加以下依赖： - Flink Kafka Connector: `flink-connector-kafka` - Flink JDBC Connector: `flink-connector-jdbc` - Oracle JDBC 驱动: `ojdbc8.jar`（版本需与 Oracle 数据库匹配） - **Flink 版本**：建议使用 Flink 1.13+（兼容 Dinky 最新版本）[^3]。 #### 2. Flink SQL 实现步骤 ##### 2.1 定义 Kafka 源表 假设 Kafka 数据为 JSON 格式，包含字段 `id`, `name`, `event_time`： ```sql CREATE TABLE kafka_source ( id INT, name STRING, event_time TIMESTAMP(3), WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'input_topic', 'properties.bootstrap.servers' = 'kafka-host:9092', 'scan.startup.mode' = 'latest-offset', 'format' = 'json', 'json.fail-on-missing-field' = 'false' ); ``` ##### 2.2 定义 Oracle 目标表 ```sql CREATE TABLE oracle_sink ( id INT PRIMARY KEY NOT ENFORCED, name VARCHAR2(50), event_time TIMESTAMP ) WITH ( 'connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:oracle:thin:@//oracle-host:1521/ORCL', 'table-name' = 'TARGET_TABLE', 'username' = 'your_username', 'password' = 'your_password', 'driver' = 'oracle.jdbc.driver.OracleDriver', 'sink.buffer-flush.max-rows' = '500', -- 批量写入配置 'sink.buffer-flush.interval' = '2s' ); ``` ##### 2.3 执行数据写入 ```sql INSERT INTO oracle_sink SELECT id, name, event_time FROM kafka_source; ``` #### 3. 关键配置说明 - **Kafka 配置**：`scan.startup.mode` 支持 `earliest-offset`（全量）或 `latest-offset`（增量）。 - **Oracle 写入优化**：通过 `sink.buffer-flush.*` 调整批量提交策略，提升吞吐量[^2]。 - **主键冲突处理**：若目标表有主键约束，Flink JDBC 会自动以更新模式写入（需目标表支持 UPSERT）。 #### 4. 异常处理建议 - **数据格式校验**：通过 `JSON` 解析器的 `ignore-parse-errors` 跳过非法数据。 - **重试机制**：在 Oracle 连接配置中添加 `connection.max-retry-timeout=60s` 避免网络波动。 #### 5. 完整示例流程 ```sql -- 步骤1: 创建源表 CREATE TABLE kafka_source (...); -- 步骤2: 创建目标表 CREATE TABLE oracle_sink (...); -- 步骤3: 启动同步任务 EXECUTE STATEMENT SET BEGIN INSERT INTO oracle_sink SELECT * FROM kafka_source; END; ``` ####