传统的基于 CDC 的 ETL 分析中,数据采集工具是必须的,国外用户常用 Debezium,国内用户常用阿里开源的 Canal,采集工具负责采集数据库的增量数据,一些采集工具也支持同步全量数据。采集到的数据一般输出到消息中间件如 Kafka,然后 Flink 计算引擎再去消费这一部分数据写入到目的端,目的端可以是各种 DB,数据湖,实时数仓和...
在使用了 Flink CDC 之后,除了组件更少,维护更方便外,另一个优势是通过 Flink SQL 极大地降低了用户使用门槛,可以看下面的例子: 该例子是通过 Flink CDC 去同步数据库数据并写入到 TiDB,用户直接使用 Flink SQL 创建了产品和订单的 MySQL-CDC 表,然后对数据流进行 JOIN 加工,加工后直接写入到下游数据库。通过...
packagecom.wud.cdc2; importcom.alibaba.fastjson.JSONObject; importcom.ververica.cdc.debezium.DebeziumDeserializationSchema; importio.debezium.data.Envelope; importorg.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo; importorg.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation; importorg.apache.flink.util.Col...
CDC种类 1.基于查询的CDC 例如:Sqoop、Kafka JDBC source等产品。 特点:基于批处理,不能捕获到所有数据的变化、高延迟、需要查询数据库,会增加数据库压力 2.基于binlog的CDC 例如:Maxwell、Canal、Debezium 特点:基于streaming模式、能捕捉所有数据的变化、低延迟、不会增加数据库压力。 Flink-CDC Flink 社区开发了...
3. 基于 Flink CDC 的 ETL 分析 在使用了 Flink CDC 之后,除了组件更少,维护更方便外,另一个优势是通过 Flink SQL 极大地降低了用户使用门槛,可以看下面的例子: 该例子是通过 Flink CDC 去同步数据库数据并写入到 TiDB,用户直接使用 Flink SQL 创建了产品和订单的 MySQL-CDC 表,然后对数据流进行 JOIN 加工...
Flink CDC作为一种实时数据采集工具,可以捕获数据库的变化数据并实时传输到Flink中进行处理,为实时计算提供了强大的支持。 Flink CDC的增量快照读取机制是其核心功能之一,它可以在不停止数据库服务的情况下,捕获数据库的变化数据,并将这些数据实时传输到Flink中进行处理。下面我们将深入解析Flink CDC的增量快照读取机制的...
基于日志的 CDC a.实时消费日志,流处理。 b.保障数据一致性。 c.提供实时数据。 1. 2. 3. 常见的开源 CDC 方案 Flink CDC 2.0 设计详解 Source 官网 https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors 1. 支持的连接 实战应用 pom 文件 <?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?> ...
在使用了 Flink CDC 之后,除了组件更少,维护更方便外,另一个优势是通过 Flink SQL 极大地降低了用户使用门槛,可以看下面的例子: 该例子是通过 Flink CDC 去同步数据库数据并写入到 TiDB,用户直接使用 Flink SQL 创建了产品和订单的 MySQL-CDC 表,然后对数据流进行 JOIN 加工,加工后直接写入到下游数据库。通过...
用户可以通过提供特定的日志文件名和位置(offset),让 Flink CDC 从中断的地方继续读取。这对于恢复因故障而中断的任务非常有用。 它要求你确切知道上一次成功处理的位置,这通常是在任务失败或手动停止后记录下来的。 Latest Offset (最新偏移量) 此模式会让 Flink CDC 从最新的日志位置开始读取,意味着它只会捕捉自...
Flink CDC 概念 CDC 的全称是 Change Data Capture ,在广义的概念上,只要能捕获数据变更的技术,我们都可以称为 CDC 。通常我们说的 CDC 技术主要面向 数据库的变更,是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。 应用场景 数据同步,用于备份,容灾 数据分发,一个数据源分发给多个下游 数据采集(E),面向数据仓库/数...