Flink CDC 多表 SINK 可以使用 JDBCSink 来实现。JDBCSink 可以通过 statement 属性指定一条批量插入 SQL 语句,也可以通过 statements 属性指定一组批量插入 SQL 语句。 如果您需要将数据写入多个表,可以使用 statements 属性指定多条 SQL 语句。例如,以下代码将数据分别写入 table1 和 table2 表: .addSink(new J...
面对过去，不要迷离；面对未来，不必彷徨；活在今天，你只要把自己完全展示给别人看。
Flink SQL CDC 作为 Source 组件,是通过 Flink Checkpoint 机制,周期性持久化存储数据库日志文件消费位移和状态等信息(StateBackend 将 checkpoint 持久化),记录消费位移和写入目标库是一个原子操作,保证发生 failure 时不丢数据,实现 Exactly Once JDBC Sink Connecotr 是通过写入时保证 Upsert 语义,从而保证下游的写...
public SinkSingleClickHouse(String sql, JdbcStatementBuilder<T> jdbcStatementBuilder, RunEnv runEnv, String database) { sink = JdbcSink.sink( sql, jdbcStatementBuilder, new JdbcConnectionOptions.JdbcConnectionOptionsBuilder() .withUrl("jdbc:clickhouse://" + runEnv.getClickHouseHost() + ":" + r...
JDBC Sink 批量写入时,数据会缺失几条 如果发现数据库中的某些数据在 CDC 同步后有缺失,请确认是否仍在使用Flink 旧版 1.10的 Flink SQL WITH 语法(例如 WITH 参数中的connector.type是旧语法[https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/connect.html#jdbc-connector],connector是...
我们发现在 Flink SQL CDC 是一个相对简易的场景，没有中间算子，是通过 Checkpoint 持久化 binglog 消费位移和 schema 变化信息的快照，来实现 Exactly Once。接下来我们分析 Sink 端。■ 6.2.1 JDBC Sink Connector 如何保证一致性 我们在官网上发现对于 JDBC Sink Connector 的幂等性中有如下解释：如果定义了...
public class FlinkJdbcSink { public static void main(String[] args) throws Exception { // 构建流环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 这里使用的是自定义数据源CustomizeBean(name,age,gender,hobbit),为了方便测试,换成任何数据源都可,只要和最后的要...
JDBC Sink 批量写入时,数据会缺失几条 如果发现数据库中的某些数据在 CDC 同步后有缺失,请确认是否仍在使用Flink 旧版 1.10的 Flink SQL WITH 语法(例如 WITH 参数中的connector.type是旧语法[ci.apache.org/projects/],connector是新语法[ci.apache.org/projects/])。旧版语法的 Connector 在 JDBC 批量写入 ...
The JDBC sink operate in upsert mode for exchange UPDATE/DELETE messages with the external system if a primary key is defined on the DDL, otherwise, it operates in append mode and doesn’t support to consume UPDATE/DELETE messages. 来自官网的一段介绍,简单翻译一下就是说,如果DDL上定义了主键,...
CDC 是变更数据捕获(Change Data Capture)技术的缩写,它可以将源数据库(Source)的增量变动记录,同步到一个或多个数据目的(Sink)。在同步过程中,还可以对数据进行一定的处理,例如分组(GROUP BY)、多表的关联(JOIN)等。 例如对于电商平台,用户的订单会实时写入到某个源数据库;A 部门需要将每分钟的实时数据简单聚合...