Flink CDC 定义了自己的数据源和目标端连接器的接口,以适配 Flink CDC 内部的数据结构。Flink CDC pipeline connector 基于 Flink connector,只需进行简单的数据转换封装,即可快速复用现有的 Flink connector,将其对接到 Flink CDC 生态系统中。为了实现 schema 变更处理能力,Flink CDC 定义了 MetadataAccessor 和 Metad...
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 是什么? 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:...
Flink CDC 基本都弥补了以上框架的不足,将数据库的全量和增量数据一体化地同步到消息队列和数据仓库中;也可以用于实时数据集成,将数据库数据实时入湖入仓;无需像其他的CDC工具一样需要在服务器上进行部署,减少了维护成本,链路更少;完美套接Flink程序,CDC获取到的数据流直接对接Flink进行数据加工处理,一套代码即可完成...
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...
1.3 Flink-CDC Flink 社区开发了 flink-cdc-connectors 组件,这是一个可以直接从 MySQL、PostgreSQL 等数据库直接读取全量数据和增量变更数据的 source 组件。 Flink CDC 的流式过程 1.4 ETL 分析 传统的ETL 分析 E: Mysql - kafka Connect - Kafka
摘要:本文整理自大健云仓基础架构负责人、Flink CDC Maintainer 龚中强在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括: 引入Flink CDC 的背景 现今内部落地的业务场景 未来内部推广及平台化建设 社区合作 一、引入 Flink CDC 的背景 公司引入 CDC 技术,主要基于以下四个角色的需求: ...
Flink CDC 1、CDC 简介 1.1 什么是CDC 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...
增量数据首先通过 logproxy 进行拉取, logproxy-client 会监听到增量日志的数据流,数据流进入到 Flink CDC 之后通过 Flink CDC 的处理逻辑写入到 Flink 。全量数据通过 JDBC 进行拉取。 当前Flink CDC OceanBase Connector 支持的能力,主要受限于 logproxy,目前能够支持从指定时间拉取数据。但由于 OceanBase 是分布式...
1.2 Flink CDC 社区现状 2024 年年初,Flink CDC 正式作为 Flink 的一个子项目加入 Apache 软件基金会,遵循 ASF 的标准规范流程进行新版本的开发迭代,截至目前最新的 3.1.1 版本,已经积累了来自一百三十多位贡献者的一千余次 commit、GitHub 上收获超过五千颗 star。