Flink CDC(Change Data Capture)是指通过 Apache Flink 实现的一种数据变化捕获技术。CDC 可以实时捕获数据库中的数据变化,如插入、更新、删除操作,并将这些变化数据流式地传输到其他系统或存储中。通过 Flink CDC,用户可以实时监控数据库中的数据变化,并将这些变化数据用于实时分析、ETL(Extract, Transform, Load)等...
1、FlinkCDC 提供了对 Debezium 连接器的封装和集成,简化了配置和使用的过程,并提供了更高级的 API 和功能,例如数据格式转换、事件时间处理等。Flink CDC 使用 Debezium 连接器作为底层的实现,将其与 Flink 的数据处理能力结合起来。通过配置和使用 Flink CDC,您可以轻松地将数据库中的变化数据流转化为 Flink 的 ...
其次，Flink CDC 支持全量同步、增量同步、根据指定数据位置进行同步，并且对于整库同步也是支持的，能够满足我们几乎所有的数据同步需求。最后，Flink 本身也支持我们自定义各种 source 和 sink，如果 Flink CDC 目前的插件不满足我们的实际数据同步场景，我们可以自定义 source 来实现，自定义 sink 使得我们很轻松的可以...
Flink-CDC(CDC,全称是 Change Data Capture),是基于Apache Flink®生态的数据源连接器,该连接器集成了Debezium引擎。其目标是为了用于监控和捕获数据变更,以便下游服务针对变更进行相应处理。基于CDC场景,比较成熟的解决方案还包括 Maxwell、Canal等 。 二、方案对比 Flink - CDC(Debezium) / Maxwell / Canal 以上是...
Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC,CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化?本文由 Apache Flink PMC,阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪)分享,内容将从传统的数据同步方案,基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。
二、使用FlinkCDC同步数据 1、导包 2、demo 3、es工具类 三、测试 1、先创建几条数据 2、启动cdc 3、查询es 4、增删改几条数据进行测验 一、背景 随着公司的业务量越来越大,查询需求越来越复杂,mysql已经不支持变化多样的复杂查询了。 于是,使用cdc捕获MySQL的数据变化,同步到ES中,进行数据的检索。
Apache Flink CDC(Change Data Capture)适用于多种实时数据处理场景,特别是那些需要捕获和处理数据库中数据变更的应用。以下是一些 Flink CDC 的典型应用场景: 1、实时数据仓库更新:Flink CDC 可以用于捕获数据库中的变更,并将这些变更实时地反映到数据仓库中。这样,数据仓库中的数据可以与源数据库保持同步,支持实时的...
Flink CDC (CDC Connectors for Apache Flink) 是 Apache Flink 的一组 Source 连接器,它支持从大多数据库中实时地读取存量历史数据和增量变更数据。Flink CDC 能够将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。Flink CDC 也可以用于实时数据集成,您可以使用它将数据库数据实时导入数据湖或者数据仓库。同时,...
FlinkCDC 是一款基于 Change Data Capture(CDC)技术的数据同步工具,可以用于将关系型数据库中的数据实时同步到 Flink 流处理中进行实时计算和分析,下图来自官网的介绍。 下图1是FlinkCDC 与其它常见 开源 CDC 方案的对比: 可以看见的是相比于其它开源产品,FlinkCDC 不仅支持增量同步,还支持全量/全量+增量的同步,同时...
所以,只要我们定义好 Flink CDC 任务提交所需要的数据结构,就可以零代码实现对各种数据源进行实时同步。 二、 系统功能 1. 元数据管理可视化操作 元数据是数据同步的基础,因此我们特意做了元数据管理的可视化操作。用户可以通过新建数据源,选取相关的数据库和数据表进行元数据同步。