它们的区别在于使用方式和集成方式: 1.flink-sql-connector-mongodb-cdc:这是一个基于 Flink SQL 的连接器,允许您使用 SQL 查询语句来捕获 MongoDB 数据库中的变化数据。您可以使用 Flink SQL 的语法来定义源表、目标表以及变化数据的处理逻辑。这个连接器提供了更高层次的抽象,使得使用 SQL 进行
CDC SQL Mongo Connector默认使用MongoDB的Change Streams来获取数据变化。要提高消费速率,您可以尝试以下方法: 提高并行度:您可以在Flink的CDC任务中设置`source.parallelism`参数来提高source的并行度。例如,您可以将并行度设置为`numTaskSlots`,这将使用Flink集群中的所有任务槽来处理数据。需要注意的是,提高并行度可能...
3. Flink SQL CDC原理介绍 Flink SQL CDC内置了Debezium引擎驱动相关Debezium source connector,利用其抽取日志获取变更的能力,将Debezium引擎获取的对应的数据库变更数据(SourceRecord)转换为Flink SQL认识的RowData数据,发送给下游,于是Flink提供了一种Changelog Json format。 Changelog Stream Flink提供的Changelog Json f...
在启动模式为initial(默认值)时,MySQL CDC源表会先通过JDBC连接MySQL,使用SELECT语句读取全量的数据,并记录Binlog的位点。全量阶段结束后,再从记录的位点开始读取Binlog中的增量数据。 全量阶段时,由于通过SELECT语句查询数据,MySQL服务的查询压力可能会增加。增量阶段时,需要通过Binlog Client连接MySQL读取Binlog,当使用...
如果您在使用 Flink CDC 的 MongoDB Connector 时遇到问题,导致无法读取到变更流,请尝试以下解决方法: 检查MongoDB 配置:确保您的 MongoDB 实例已正确配置开启了 Change Streams 功能。Change Streams 是 MongoDB 提供的用于捕获数据变更的功能,它是 Flink CDC MongoDB Connector 读取增量数据的基础。
使用MongoDB Change Streams 特性实现的 CDC Connector 如上图所示。首先通过 Change Streams 订阅 MongoDB 的变更。比如有 insert、update、delete、replace 四种变更类型,先将其转换成 Flink 支持的 upsert Changelog,便可以在其之上定义成一张动态表,使用 Flink SQL 进行处理。
支持从 Oracle 数据库获取全量历史数据和增量变更数据；新增了 MongoDB CDC 连接器，支持从 MongoDB 数据库获取全量历史数据和增量变更数据；所有连接器均支持了 metadata column 功能， 用户通过 SQL 就可以访问库名，表名，数据变更时间等 meta 信息，这对分库分表场景的数据集成非常实用；丰富 Flink CDC 入门文档...
flink-sql-connector-mongodb-cdc-*.jar: https://repo1.maven.org/maven2/com/ververica/flink-sql-connec... 在flink/conf/flink-conf.yaml 文件中设置 checkpoint 间隔: execution.checkpointing.interval: 10 s 生产中不推荐使用此间隔,太快会产生大量文件导致 Cost 上升,一般推荐的 Checkpoint 间隔是 1 -...
flink mongodb cdc 使用Flink 实现 MongoDB CDC(变更数据捕获) 在大数据处理领域,Apache Flink 是一个强大的流处理框架,而 MongoDB 是一个流行的 NoSQL 数据库。通过将两者结合,我们可以实现对 MongoDB 数据的实时变更捕获(CDC,Change Data Capture)。本文将详细介绍如何使用 Apache Flink 从 MongoDB 捕获数据...