听说flink cdc是开箱即用的, 但我在测试过程中仍然遇到了不少阻碍, 好在最后还是成功的调通了。其间得益于朋友的帮助和许多社区网文分享, 于是在学习过程中, 记录了测试案例和测试过程, 希望我也能像他们一样给别人帮助, 之后就有了这篇文章。 1.测试准备 1.1 单机部署 a).文中使用的是flink13.6版本如下; ...
集群部署模式主要有几种方式:Standalone、Hadoop Yarn 和 Kubernetes等。例如,你可以按照以下步骤在Standalone模式下部署Flink集群:首先解压flink压缩包到指定目录,然后配置Flink和slaves节点,分发flink到各个节点,最后启动集群。 关于Flink CDC的使用,无论是全增量一体化还是单独的全量或增量同步,都可以根据实际需求来选择。
flink集群 cdc部署架构 flink集群模式 Flink 的安装和部署 Flink 的安装和部署主要分为本地(单机)模式和集群模式,其中本地模式只需直接解压就可以使用,不以修改任何参数,一般在做一些简单测试的时候使用。本地模式在我们的课程里面不再赘述。集群模式包含: a、 Standalone。 b、 Flink on Yarn。 c、 Mesos。 d...
4.3、yarn-application模式 对于生产使用,建议以 Per-job 或 Application Mode 部署 Flink 应用程序,因为这些模式为应用程序提供了更好的隔离。 Application Mode 将在 YARN 上启动 Flink 集群,其中应用程序 jar 的 main() 方法在 YARN 中的 JobManager 上执行。应用程序完成后,集群将立即关闭。您可以使用 yarn ap...
这里演示使用的是本地单机模式: # wget https://dlcdn.apache.org/flink/flink-1.12.5/flink-1.12.5-bin-scala_2.12.tgz # tar zxvf flink-1.12.5-bin-scala_2.12.tgz 下载Flink CDC 相关 Jar 包: https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-connector-mysql-cdc/2.0.2/flink-connector-mysql...
在flink开发中,通常会配合flinksql、kafka、mysql、hbase、cdc等一块使用,为避免jar包缺失、冲突,现整理一下。(均是单机部署) 版本说明如下: flink:1.13.0kafka:2.11mysql:8.0hbase:2.2.3 一、flink+socket 1)socket使用nc命令实现 nc -lk 9000 2)只需要flink-1.13.0解压后的原始的10个jar,不需要其它jar,...
Flink Connector Mysql CDC 2.0 特性 提供MySQL CDC 2.0,核心 feature 包括: 并发读取,全量数据的读取性能可以水平扩展; 全程无锁,不对线上业务产生锁的风险; 断点续传,支持全量阶段的 checkpoint。 网上有测试文档显示用 TPC-DS 数据集中的 customer 表进行了测试,Flink 版本是 1.13.1,customer 表的数据量是 650...
这里演示使用的是本地单机模式: #wget https://dlcdn.apache.org/flink/flink-1.12.5/flink-1.12.5-bin-scala_2.12.tgz#tar zxvf flink-1.12.5-bin-scala_2.12.tgz 下载Flink CDC 相关 Jar 包: https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-connector-mysql-cdc/2.0.2/flink-connector-mysql-cdc...
第四,生态支持。我们可以原生支持Flink现有生态,用户开发部署成本低。如果说开发者已经是一个Flink用户,那他不需要安转额外的组件,更不需要部署比如Kafka 集群,如果是SQL用户只需要将一个connector jar包放到Flink的lib目录下即可。 还有一个听众可能比较感兴趣的点,Flink CDC这个项目是完全开源的,并且从诞生的第一天...
Flink CDC 底层封装了 Debezium, Debezium 同步一张表分为两个阶段: 全量阶段:查询当前表中所有记录; 增量阶段:从 binlog 消费变更数据。 大部分用户使用的场景都是全量 + 增量同步,加锁是发生在全量阶段,目的是为了确定全量阶段的初始位点,保证增量 + 全量实现一条不多,一条不少,从而保证数据一致性。从下图中...