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,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表示删除)可以与 Debezium 等生成的变动记录一一对应。 Flink CDC 的使用方法 目前Flink CDC 支持两种数据源输
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...
五、Flink CDC 模块的实现 (一)Debezium JSON 格式解析类探秘 flink-json模块中的org.apache.flink.formats.json.debezium.DebeziumJsonFormatFactory是负责构造解析 Debezium JSON 格式的工厂类;同样地,org.apache.flink.formats.json.canal.CanalJsonFormatFactory负责 Canal JSON 格式。这些类已经内置在 Flink 1.11 的...
例如日期,之前使用 canal 进行采集,所以一些默认值或者业务方都是基于 canal 的逻辑进行开发。所以在这部分对默认值进行改变,不能使用 DBA 采集回的一些默认值。数据质量在上线CDC之前会做一些数据抽样对比和整体对数,利用一些数学公式做一些交叉对比验证,对比 canal 和 CDC 整个数据链差异,确保业务方接受。没有太大...
Canal:批处理。Canal将数据变化批量处理,然后发送给下游系统。 Maxwell:流处理。Maxwell同样使用流处理方式,可以实时处理数据并生成结果。 实时性 Flink CDC:实时性较高。由于Flink CDC基于查询的捕获机制和流处理方式,它能够实时监控和处理数据变化。 Canal:实时性中等。Canal基于binlog的捕获机制可以实时监控数据变化,但...
为了彻底解决这些问题,我们逐步转向CDC (Change Data Capture) + Merge的技术方案,即实时Binlog采集 + 离线处理Binlog还原业务数据这样一套解决方案。Binlog是MySQL的二进制日志,记录了MySQL中发生的所有数据变更,MySQL集群自身的主从同步就是基于Binlog做的。
但是Canal只负责stream过程，并没有处理snapshot过程。此外，有观点认为Canal处理数据的链路比FlinkCDC更长...
Canal:主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费。 优点:用于单一的MySQL环境做数据同步还不错; 缺点: 缺点较为明显,只支持MySQL的CDC,只支持增量同步,全量需要用DataX或者Sqoop,全量和增量同步割裂; 不支持分布式; 回到顶部(Back to Top) Debezium 平台 什么是 Debezium ? 官网 https...
稳定性：稳定性方面，我们希望这样的新技术不需要对下游的SQL任务做太多的改变。他们只需要切换CDC相关数据的Kafka主题即可完成链路切换，保证数据链路的稳定性。稳定 兼容性：业务方可能已经使用了Canal等一些数据订阅组件来订阅数据。我们需要兼容这部分功能，以实现业务侧感知的最小变化。数据一致性：切换完成后，还需要...