参考Debezium 文档,了解如何设置 Debezium Kafka Connect 用来将变更日志同步到 Kafka 主题。 2、Flink sql client 建表示例 Debezium 为变更日志提供了统一的格式,这是一个 JSON 格式的从 MySQL userscoressink表捕获的更新操作的简单示例: { "before": { "name": "alan_test", "scores": 666.0 }, "after"...
"earliest"); DataStream<String> kafkaStream = env.addSource(newFlinkKafkaConsumer<>("test-t...
Debezium是一个开源的分布式平台,专注于捕获数据库的变更数据,并将其作为事件流传输到Kafka等消息队列中。它支持多种数据库,包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等。Debezium提供统一的变更数据格式,支持JSON和Avro序列化,便于下游系统解析和处理。 二、Debezium部署与配置 1. MySQL设置 首先,需要在MySQL中开启binlog(二进制日...
在 Flink CDC 中，Debezium 采集的原始 JSON 数据可以通过自定义序列化器来进行自定义。Debezium 采集的...
同时,Flink 还有一种专门的数据格式debezium-json,从名称上看,它似乎就是 debezium 格式的 json 表达形式,那 debezium-json 格式和 debezium 原生格式是一回事吗? 首先,我们要注意到这样一个细节:当我们使用 Flink SQL 声明一张 mysql-cdc 的源表, mysql-cdc 作为一个 source connector,并不要求指定 format,...
flink消费cdc数据 在以前的数据同步中,比如我们想实时获取数据库的数据,一般采用的架构就是采用第三方工具,比如canal、debezium等,实时采集数据库的变更日志,然后将数据发送到kafka等消息队列。然后再通过其他的组件,比如flink、spark等等来消费kafka的数据,计算之后发送到下游系统。整体的架构如下所示: ...
而Debezium作为CDC(Change Data Capture)的开源工具,能够实时捕获数据库中的变更数据,并将其传输到Kafka等消息中间件。本文将详细介绍如何将Flink与Debezium结合使用,实现MySQL数据的实时捕获与处理。 准备工作 环境要求 Java环境(推荐JDK 1.8及以上) Apache Flink(推荐最新版本) Debezium Connector for MySQL Kafka(用于...
Flink CDC Connectors 是 Apache Flink 的一组源连接器，是可以从 MySQL、PostgreSQL 数据直接读取全量数据和增量数据的 Source Connectors，开源地址：github.com/ververica/flink-cdc-connectors。目前(1.11版本)支持的 Connectors 如下：另外支持解析 Kafka 中 debezium-json 和 canal-json 格式的 Change Log，通过...
我们发送到中间 Kafka 缓冲层的数据格式和 debezium-json 的格式差不多,数据主要存储在 payload.after 和 payload.before 里面,这里面的数据的格式是 map 类型,它的 key 是字符串,value 是 object 类型的数据,但是这个格式我们无法把它映射成 Flink SQL,因为 object 类型在 Flink CDC 里面没有对应的类型,所以我...
另一种方式是仅部署Debezium Server(不带Kakfa),架构如下图所示: 此方式使用的是Debezium自带的Source Connector。数据库端的事件会被序列化为JSON或Apache Avro格式,然后发送到其他消息系统如Kinesis、Apache Pulsar等。 回到顶部 3. 部署Debezium 在此次部署中,我们使用的均为AWS 资源: ...