Flink在1.11版本支持了完整的changelog机制,对于每条数据本身只要是携带了相应增、删、改的标志,Flink就能识别这些数据,并对结果表做出相应的增、删、改的动作,如下图所示changlog数据流经过Flink解析,同步到下游Sink Database。 通过以上分析,基于Flink SQL CDC的数据同步有如下优点: 业务解耦:无需入侵业务,和业务完全...
对于Dinky 整库同步的公共参数,在大多数 Sink 目标端都是适用的。除个别 Sink 目标端,因底层实现方式不同,所以不能一概而论。如 Hudi。公共参数依据 Dinky 提供的语法,如下: key value 上下游 connector mysql-cdc source 端 hostname 主机名 source 端 port 端口 source 端 username 用户名 source 端 passwo...
数据流 FlinkETL Job 每个 TM 中的 SinkManager 使用 Databus Client 通过 Unix Domain Socket 的方式将数据发送到 Databus Agent 的 Channel 中,再由 Channel 将数据批量发送到对应的 Kafka Topic。 由于每个 Yarn 节点上所有的 TM 都先把数据发送到本机的 Databus Agent,每个 Databus channel 聚合了机器上所...
with('connector'='hudi','path'='hdfs://hadoop-hadoop-hdfs-nn-0:9000/flink_cdc_sink_hudi_hive','table.type'='MERGE_ON_READ','hoodie.datasource.write.recordkey.field'='id','write.precombine.field'='ts','write.tasks'='1','write.rate.limit'='2000','compaction.tasks'='1','compa...
Flink SQL CDC + JDBC Connector(JDBC表示为Source DB库)本质上是一个Source和Sink并行度为1的Flink Stream Application,Source和Sink之间无Operator。 一致性就是业务正确性,在“流系统中间件”这个业务领域,端到端一致性就代表Exacly Once Msg Processing(简称EOMP),即一个消息只被处理一次,造成一次效果。即使机器...
State 的容错需要依靠 CheckPoint 机制,这样才可以保证 Exactly-once 这种语义,但是注意,它只能保证 Flink 系统内的 Exactly-once,比如 Flink 内置支持的算子。针对 Source和 Sink 组件,如果想要保证 Exactly-once 的话,则这些组件本身应支持这种语义。 1) CheckPoint 原理...
使用Hudi 后,在没有引入 Flink CDC 之前,我们的数据入湖架构如下: 首先使用 Canal 通过解析 Binlog 的方式将增量数据同步到 Kafka 中,然后通过 DataX,将 MySQL 的全量数据同步到 HDFS 上,然后使用 bulk_insert 的方式初始化数据到 Hudi 中,完成全量数据的初始化,最后,使用 Flink 消费 Kafka 的数据,将数据写...
Q6:Flink CDC 可以保证数据质量吗? A6:用 Flink CDC 即可不需要手动做去重,sink 端和 source 端都可以保证 exactly once,即不会多发也不会少发。 Q7:Flink CDC 开箱即用有计划吗? A7:Flink CDC 暂时不考虑生产化地开箱即用,Flink CDC 更偏向平台,因此目前只考虑为用户上手提供开箱即用方案。 Q8:如果有物理...
source 来源 sink 写到哪 操作类型 字段 主键 扩展 =》实时获取配置表的变化 ==》CDC 工具 =》 FlinkCDC =》 使用了 sql 的方式,去同步这张配置表 =》sql 的数据格式比较方便 (2)怎么写 HBase:借助 phoenix 没有做维度退化 维表数据量小、变化频率慢 ...
还需要考察 transactional log 机制以及它是否适合作为 CDC 的数据源。 Q5:能做到单 job 监控多表 sink 多表吗? 可以实现单作业监控多表 sink 到多个下游表;但如果是 sink 到多表,需要 DataStream 进行分流,不同的流写到不同的表。 Q6:Binlog 日志只有最近两个月的数据,能否支持先全量后增量读取?