FlinkCDC通过解析数据库的Binlog来实现增量数据处理。Binlog是数据库中记录了对数据进行增删改操作的日志文件,它包含了所有的数据更新操作,包括更新前的数据和更新后的数据。FlinkCDC通过解析Binlog中的数据,可以获取到数据库的增量更新,并将其转化为事件流进行处理。 FlinkCDC的工作流程如下: 1. 配置数据库连接信息:...
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,...
PostgreSQL CDC Connector 实现原理: 1、Flink 的 PostgreSQL CDC Connector 使用 PostgreSQL 的逻辑复制机制来捕获数据变更。 2、Connector 创建一个 PostgreSQL 的逻辑复制插槽(replication slot),然后订阅这个插槽以获取数据库中的变更事件。 3、通过逻辑复制插槽,Connector 可以获取到插入、更新和删除等操作的变更事件,...
Flink CDC的实现原理通常包括主动查询和事件接收两种技术实现模式。 在Flink CDC中,批量删除的位点都是不一样的,这是因为在数据处理过程中,可能会需要对某些位点进行删除操作。这些删除操作的位点可以根据需要进行设定,而不是固定的。这样可以让数据处理更加灵活,满足不同的业务需求。 总的来说,Flink CDC通过嵌入Debezi...
Flink CDC通过与数据库进行交互,实时捕获数据库中的变更操作。 它的工作原理可以分为以下几个步骤: 1. 数据库连接和监控:首先,Flink CDC需要与目标数据库建立连接,并监控数据库的变更操作。它可以通过监听数据库的事务日志或者使用数据库引擎的内部机制来实现。 2. 变更事件解析:一旦数据库发生变更操作,Flink CDC会...
Flink CDC 2.0 全量增量读取实现原理 FLIP-27 在框架层面提供了多算子并行读取的机制,下面我们来看一下 Flink CDC 2.0 是如何结合 FLIP-27 和 DBLog 无锁算法来实现并发读取全量数据后无缝转换为单线程读取增量数据的。 源端读取的表结构必须具有物理主键,用来将表进行切分,ChunkSplitter 可以根据主键将表均匀切分...
一、Flink-CDC 1.x 痛点 Flink CDC 1.x 使用 Debezium 引擎集成来实现数据采集,支持全量加增量模式,确保数据的一致性。然而,这种集成存在一些痛点需要注意: 一致性通过加锁保证:在保证数据一致性时,Debezium 需要对读取的库或表加锁。全局锁可能导致数据库出现挂起情况,而表级锁会影响表的写操作。
本文使用 CDC 2.0.0 版本,先以 Flink SQL 案例来介绍 Flink CDC 2.0 的使用,接着介绍 CDC 中的核心设计包含切片划分、切分读取、增量读取,最后对数据处理过程中涉及 flink-mysql-cdc 接口的调用及实现进行代码讲解。 一、案例 全量读取 + 增量读取 Mysql 表数据,以changelog-json格式写入kafka,观察 RowKind 类型...
上图展示了 Flink CDC 的实现原理。 Flink CDC Connector 只做对源端数据的读取,即只负责将数据从数据源读到 Flink 引擎。 当前的 Flink CDC Connector 主要分为以下三类: MySqlSource:实现了最新的 source 接口以及并发读取。 DebeziumSourceFunction:基于 Debezium 实现了 SourceFunction,支持旧版 MySQL、Oracle、Mo...