我们还可以跳过 Debezium 和 Kafka 的中转,使用 Flink CDC Connectors(https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors)对上游数据源的变动进行直接的订阅处理。从内部实现上讲,Flink CDC Connectors 内置了一套 Debezium 和 Kafka 组件,但这个细节对用户屏蔽,因此用户看到的数据链路如下图所示: 用法示例 同样的,...
在 1.12 版本上,Flink 还在配置项中增加了前文提到的table.exec.source.cdc-events-duplicate等选项以更好地支持 CDC 去重;还支持 Avro 格式的 Debezium 数据流,而不仅仅限于 JSON 了。另外,这个版本增加了对Maxwell(https://maxwells-daemon.io/)格式的 CDC 数据流支持,为了更好地完善 CDC 功能模块,Flink 社...
其原理是从源数据中抓取更改数据,将其作为流数据发送到Flink的流处理引擎中,然后进行实时处理和分析。该技术广泛应用于数据迁移,数据同步,数据复制和数据集成等场景中。 在实践中,Flink CDC通常涉及以下组件:源模块,解析模块和Sinks模块。源模块用于连接数据源,并监控源数据表中的更改。解析模块负责将抓取到的更改数据...
Flink CDC 原理、实践和优化toutiao.io/posts/x8bz4qy/preview CDC 变更数据捕获技术可以将源数据库的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的。本文基于腾讯云 Oceanus 提供的 Flink CDC 引擎,着重介绍Flink 在变更数据捕获技术中的应用。 一、CDC 是什么? CDC 是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,...
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...
CDC的原理是通过读取数据库的事务日志来监视数据库的变化。在数据库中,每个被更新的行都会生成一条日志,记录了操作类型(insert、update、delete)、修改前后的数据以及修改所属的事务信息。CDC利用这些日志来捕获数据的变化并传输到目标数据源。 Flink CDC的实践流程通常包括以下几个步骤: 1.配置源数据库的连接信息:包...
二、Flink CDC 实践问题与优化 上图为 Flink CDC 2.0 的架构原理。 它基于 FLIP-27 实现,核心步骤如下: Enumerator 先将全量数据拆分成多个 SnapshotSplit,然后按照上图中第一步将 SnapshotSplit 发送给 SourceReader 执行。执行过程中会对数据进行修正来保证数据的一致性; ...
近期公司与社区的合作是:将 SqlServer CDC 基于并发无锁框架实现的特性贡献给社区。 上图展示了 SqlServer CDC 的原理。 首先, SqlServer 会将数据变更记录到 transaction log 中,通过捕获的进程去匹配 log 中开启 CDC table 的 log 日志,将匹配到的日志经过转化后插入到 CDC 生成的 change tables 中,最终由 Sql...
Flink CDC 以及 Flink 引擎本身,就具备上述特性,因此我们基于 Flink CDC 进行了 DataWorks 数据集成新版引擎的重构升级。 二、基于Flink CDC数据集成新版引擎架构和原理 1. 数据集成平台架构 重构以后的数据集成平台架构,从系统分层角度看主要分为4层。 第一层是接入层,接入层直接面向用户,用户可以通过 OPEN API 的...
二、Flink CDC 实践问题与优化 上图为 Flink CDC 2.0 的架构原理。它基于 FLIP-27 实现,核心步骤如下: Enumerator 先将全量数据拆分成多个 SnapshotSplit,然后按照上图中第一步将 SnapshotSplit 发送给 SourceReader 执行。执行过程中会对数据进行修正来保证数据的一致性; ...