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Flink集成TDEngine来批处理或流式读取数据进行流批一体化计算(Flink SQL)拿来即用的案例

Flink 以其流批一体化的编程模型而备受青睐。它支持高吞吐、低延迟的实时流计算,同时在批处理方面也表现出色。Flink 提供了丰富的 API,如 DataStream API 和 DataSet API,方便开发者进行数据处理操作,包括转换、聚合、连接等,使得开发者能够轻松构建复杂的数据处理逻辑。

TDengine 专注于时序数据的存储与管理。它采用了独特的存储结构和索引机制,针对海量时序数据的写入和查询进行了深度优化。TDengine 不仅具备高效的写入性能,能够快速处理大量的实时数据,还提供了丰富的查询语法,方便用户对历史数据进行分析和挖掘。

特别是在物联网,可以用flink集成TDEngine来流批一体化操作。对不复杂的,尽量采用Flink SQL,这样

1、依赖配置

 配置TDEngine JDBC 驱动

在 Flink 项目的 pom.xml 文件中添加 TDengine 的 JDBC 驱动依赖,以便 Flink 能够通过 JDBC 接口与 TDengine 进行交互。

   <dependency><groupId>com.taosdata.jdbc</groupId><artifactId>taos-jdbcdriver</artifactId><version>3.0.

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