Flink CDC Connect:对接外部系统的连接器层,通过对 Flink 与现有 Flink CDC source 进行封装实现对外部系统同步数据的读取和写入 Flink CDC Composer:同步任务的构建层,将用户的同步任务翻译为 Flink DataStream 作业 Flink CDC Runtime:运行时层,根据数据同步场景高度定制 Flink 算子,实现 schema 变更、路由、变换等...
Flink CDC 下游有丰富的 Connector,例如写入到 TiDB、MySQL、Pg、HBase、Kafka、ClickHouse 等常见的一些系统,也支持各种自定义 connector。 二、Flink CDC 项目 讲到这里,先带大家回顾下开发 Flink CDC 项目的动机。 1. Dynamic Table & ChangeLog Stream 大家都知道 Flink 有两个基础概念:Dynamic Table 和Changelo...
在Apache Flink 中,CDC(Change Data Capture)主要指的是 Flink CDC Connector,它是一种用于捕获和处理数据库变更的连接器。Flink CDC 通常用于从关系型数据库中捕获数据的变动,例如插入、更新和删除操作,并将这些变动同步到 Flink 流处理应用程序中。 Flink CDC Connector 的主要特点和功能包括: 1、支持多种数据库...
util.Properties;public class FlinkCDC { public static void main(String[] args) throws Exception { //1.创建执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); //2.Flink-CDC将读取binlog的位置信息以状态的方式保存在CK...
一、什么是 Flink CDC Flink CDC 是一个数据集成框架,它基于数据库日志的 CDC(变更数据捕获)技术实现了统一的增量和全量数据读取。结合 Flink 出色的管道能力和丰富的上下游生态系统,Flink CDC 可以高效地实现海量数据的实时集成。 (1)Flink CDC 使用场景 ...
CDC 的实现原理 通常来讲,CDC 分为主动查询和事件接收两种技术实现模式。 对于主动查询而言,用户通常会在数据源表的某个字段中,保存上次更新的时间戳或版本号等信息,然后下游通过不断的查询和与上次的记录做对比,来确定数据是否有变动,是否需要同步。这种方式优点是不涉及数据库底层特性,实现比较通用;缺点是要对业务...
而且Flink Table / SQL 模块将数据库表和变动记录流(例如 CDC 的数据流)看做是同一事物的两面(https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/zh/dev/table/streaming/dynamic_tables.html),因此内部提供的 Upsert 消息结构(+I表示新增、-U表示记录更新前的值、+U表示记录更新后的值,-D表示删...
Flink CDC 是基于数据库日志 CDC(Change Data Capture)技术的实时数据集成框架,支持了全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等高级特性。配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态,Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。Flink CDC 社区发展迅速,在开源的三年时间里,社区已经吸引了...
CDC是Change Data Capture(变更数据获取)的简称。核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据或数据表的插入、更新以及删除等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。 1.2 CDC的种类 CDC主要分为基于查询和基于Binlog两种方式。 基于查询的 CDC: 离线调度查询作业,批...
在 Flink CDC 上操作相当简单,可以通过 Flink SQL 去操作这些数据; DataX、Debezium 等则需要通过脚本或者模板去做,所以用户的使用门槛会比较高。 在生态扩展方面: 这里指的是下游的一些数据库或者数据源的支持。Flink CDC 下游有丰富的 Connector,例如写入到 TiDB、MySQL、Pg、HBase、Kafka、ClickHo...