Canal 是一个 CDC(ChangeLog Data Capture,变更日志数据捕获)工具,可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式,并支持使用 JSON 序列化消息。 Flink 支持将 Canal-JSON 消息解析为 INSERT / UPDATE / DELETE 消息到 Flink SQL 系统中。在很多情况下,利用这个特性非常的有用,例如...
"'canal-json.table.include' ='"+table_name+"')"bnv.executeSql(sql_source_table)//bnv.executeSql("select * from source_table_"+table_name).print()val sql_result_table ="CREATE TABLE sink_table_"+table_name+" (" +table_column+ ",PRIMARY KEY ("+primaryKey+") NOT ENFORCED" + ")...
Canal为变更日志提供了统一的数据格式,并支持使用JSON或protobuf序列化消息(Canal默认使用protobuf)。支持Canal格式的连接器有消息队列Kafka和对象存储OSS。 Flink支持将Canal的JSON消息解析为INSERT、UPDATE或DELETE消息到Flink SQL系统中。在很多情况下,利用Canal这个特性非常的有用,例如: 将增量数据从数据库同步到其他系...
"'format' = 'canal-json'," + //数据格式配置 "'canal-json.ignore-parse-errors' = 'true'," + //当解析异常时，忽略字段的解析异常，则会将该字段值设置为null。"'canal-json.table.include' ='"+table_name+"')"bnv.executeSql(sql_source_table)// bnv.executeSql("select * from ...
为了消费 CDC 数据，用户需要在使用 SQL DDL 创建表时指指定“format=debezium-json”或者“format=canal-json”：CREATETABLEmy_table ( ...) WITH ('connector'='...', --e.g. 'kafka''format'='debezium-json');Flink 1.11 的接口都已 Ready，但是在实现上：只支持 Kafka 的 Debezium-json 和 ...
"'canal-json.ignore-parse-errors' = 'true'," + //当解析异常时,忽略字段的解析异常,则会将该字段值设置为null。 "'canal-json.table.include' ='"+table_name+"')" bnv.executeSql(sql_source_table) // bnv.executeSql("select * from source_table_"+table_name).print() ...
为了消费 CDC 数据,用户需要在使用 SQL DDL 创建表时指指定“format=debezium-json”或者“format=canal-json”: CREATE TABLE my_table(... ) WITH ( 'connector'='...', -- e.g. 'kafka' 'format'='debezium-json' ); Flink 1.11 的接口都已 Ready,但是在实现上: ...
从第二章节我们知道 Flink SQL 具备解析 Kafka 中 debezium-json 和 canal-json 格式的 Change Log 能力，我们可以采用如下同步架构：与方案一的区别就是，采用 Flink 通过创建 Kafka 表，指定 format 格式为 debezium-json，然后通过 Flink 进行计算后或者直接插入到其他外部数据存储系统。方案二和方案一类似，组件...
要在Flink SQL 中过滤掉 Kafka 主题中 Canal JSON 格式的 delete 类型数据,您可以使用 WHERE 子句来筛选需要的数据。由于 Canal JSON 格式中包含了 type 字段来标识操作类型,您可以根据该字段进行过滤。 下面是一个示例的 Flink SQL 查询语句,演示如何过滤掉 Canal JSON 格式中的 delete 类型数据: SELECT * FROM...