首先需要下载flink-sql-connector-postgres-cdc的jar包，并将其放置在FLINK_HOME/lib/目录下。
flink-connector-oracle-cdc 连接器通过 Oracle 的日志(如 Redo logs)来实现数据变更捕获。 「适用场景」:适合使用 Oracle 数据库的企业,特别是在需要实时数据同步的场景中。 「flink-connector-postgres-cdc」 「描述」:用于从 PostgreSQL 数据库中捕获数据变更。这个连接器利用 PostgreSQL 的逻辑复制功能来捕获数据变...
简介:Flink CDC(Change Data Capture)是一个基于Apache Flink的实时数据变更捕获库,用于实现数据库的实时同步和变更流的处理;在本汇总中,我们组织了关于Flink CDC产品在实践中用户经常提出的问题及其解答,目的是辅助用户更好地理解和应用这一技术,优化实时数据处理流程。 问题一:Flink CDC里我参照官网CDC3.0案例,MySQL...
ALTER ROLE finkcdc replication;--给用户数据库权限 create database health; grant CONNECT ON DATABASE health to finkcdc; --create database testdb owner finkcdc;--grant all privileges on database testdb to finkcdc;--把当前库所有表查询权限赋给用户 GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public ...
创建目标:使用Flink的JDBC Connector(可能需要使用额外的库,如flink-connector-postgres-cdc,但这通常是针对读取CDC的,写入可能需要常规的JDBC连接器)将数据写入PostgreSQL。 执行任务:执行Flink作业。 引入maven包 为了该功能,需要引入一些Maven依赖包。下面是一个示例pom.xml文件中可能需要的依赖项列表。请注意,版本号可...
Flink CDC 入湖入仓的架构很简洁,如下图所示,比如 MySQL 到 Paimon 的入湖链路,只需要 Flink CDC 一个组件即可,不需要冗长的 Pipeline。 对比上文传统的入湖入仓架构,Flink CDC 架构有如下优势: 不影响业务稳定性。这体现在全量数据只读一次; 实时性好,支持分钟级别产出; 全量+增量一体化,避免了手工操作; 全量...
Flink Postgres CDC 1、Flink JDBC 写 Postgres 添加依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> 1. 2. 3. 4. 5. 代码 import org.apache.flink.configuration.Configuration;...
Flink CDC 入湖入仓的架构很简洁,如下图所示,比如 MySQL 到 Paimon 的入湖链路,只需要 Flink CDC 一个组件即可,不需要冗长的 Pipeline。 对比上文传统的入湖入仓架构,Flink CDC 架构有如下优势: 不影响业务稳定性。这体现在全量数据只读一次; 实时性好,支持分钟级别产出; ...
下图展示了基于 Debezium Server 的变更数据捕获 Pipeline 架构: Debezium Server 配置使用 Debezium Source Connector 来捕获源数据库中的变更。变更事件可以序列化为不同的格式,例如 JSON 或 Apache Avro,然后发送到各种消息中间件,例如 Amazon Kinesis、Google Cloud Pub/Sub 或 Apache Pulsar。
user@sshnode-0 [ ~ ]$ bin/sql-client.sh -j flink-sql-connector-postgres-cdc-2.4.2.jar -j slf4j-api-1.7.15.jar -j hamcrest-2.1.jar -j flink-shaded-guava-31.1-jre-17.0.jar -j awaitility-4.0.1.jar -j jsr308-all-1.1.2.jar ??? ??? ??? ??? ? ??? ??? ??? ??? ?