定期刷新Apache Flink中的静态数据？
我有一个应用程序，它从一个流接收大部分输入，但是它的一些数据来自RDBMS和一系列静态文件。
流将连续发出事件，因此flink作业永远不会结束，但是如何定期刷新RDBMS数据和静态文件以捕获对这些源的任何更新？
我目前正在使用JDBCInputFormat从数据库中读取数据。
下面是我尝试做的大致示意图：
共有2个答案
对于每个源、文件和RDBMS，您可以定期（例如每6小时）在HDFS或存储中创建快照，并计算到快照之间的差异。结果将推到Kafka身上。当您无法修改数据库和文件结构以及额外信息（例如在RDBMS中，一个名为last_update的列）时，此解决方案可以工作。
另一种解决方案是添加一个名为last_update的列，用于过滤在到查询之间更改的数据，并将数据推送到Kafka。
对于两个可能更改的源（RDBMS和文件），创建一个Flink源，该源使用广播流向处理Kafka数据的Flink操作员发送更新。广播流将每个对象发送到接收操作员的每个任务/实例。
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