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:...
FlinkCDC可以将源数据库的数据变化实时捕获并同步到目标系统中,实现数据的实时同步。 FlinkCDC的工作原理可以分为以下几个步骤: 1. 定义源和目标:首先需要定义源数据库和目标系统。源数据库可以是关系型数据库(如MySQL、Oracle)或者是消息队列(如Kafka)。目标系统可以是其他数据库、消息队列、存储系统或者分布式计算...
FlinkCDC是一种延时数据同步技术,可以实现数据在多个存储库之间实时同步,从而使得数据能够实时可用。 FlinkCDC使用了一种叫做“水位”的技术,用于跟踪数据的变化情况。它是一种专门用于处理大量数据的技术,它的主要思想是把数据划分成一些特定的水位,当一个水位接近尾部时,它会从源端接收修改的数据。 FlinkCDC提供了一...
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会解析这些变更事件。它会将变更事件转化为对应的数据结构,例如INSE...
Flink CDC 是基于 Apache Flink 的一种数据同步解决方案。它通过监听源数据的变化,将变化的数据实时同步到目标系统中。Flink CDC 的基本原理可以概括为以下几个步骤: 1. 数据源监听:Flink CDC 通过监听数据源的变化来捕获新的数据。常见的数据源包括关系型数据库(如 MySQL、Oracle 等)和消息队列(如 Kafka)。 2...
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...
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...
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...
Flink CDC 的工作原理主要包括以下几个步骤: 连接数据库:Flink CDC 通过 JDBC 连接到目标数据库,并监听数据库的变更事件。 捕获变更事件:通过监听数据库的日志(如 MySQL 的 Binlog、PostgreSQL 的 WAL 日志等),捕获数据的插入、更新、删除等变更事件。