Flink 是典型的 Master-Slave 架构的分布式数据处理框架,其中 Master 角色对应着 JobManager,Slave 角色则对应 TaskManager。我们对三台节点服务器的角色分配如表 3-1 所示。 具体安装部署步骤如下: 1.下载并解压安装包具体操作与上节相同。 2.修改集群配置 (1)进入 conf 目录下,修改 flink-conf.yaml 文件,修改...
在全量同步完成后,可能还需要额外的一步合并操作将增量表和全量表进行合并,最终得到与上游一致的快照。这种架构的组件构成较为复杂,为系统维护带来了很多困难。 相比于传统数据集成流水线,Flink CDC 提供了全量和增量一体化同步的解决方案,对于一个同步任务,只需使用一个 Flink 作业即可将上游的全量数据和增量数据一致...
我们的课程中讲 Standalone 和 Flink onYarn 这两种模式。 1. 集群基本架构 Flink 整个系统主要由两个组件组成,分别为 JobManager 和 TaskManager,Flink 架构也遵循 Master-Slave 架构设计原则,JobManager 为 Master 节点,TaskManager 为 Worker(Slave)节点。所有组件之间的通信都是借助于 Akka Framework,包括任务的状...
此设计决策极大地简化了 Flink CDC 的部署架构与运维复杂度,消除了额外部署独立的“CDC服务”的需要。用户仅需提供一个可用的 Flink 集群环境,便能无缝集成并启动 Flink CDC 任务,无论该集群是配置为独立 Standalone 模式、运行于 YARN 之上,还是构建在 Kubernetes 之中。这种设计不仅强化了系统的灵活性与可扩展性...
在Flink CDC的生产环境高可用部署架构图中,主要采用了Flink SQL CDC + Elasticsearch的方式实现。首先,Flink SQL支持CDC模式的数据同步,能将MySQL中的全增量数据实时采集、预计算,并同步到Elasticsearch中,这样Elasticsearch就能作为我们的实时报表和即席分析引擎。 值得一提的是,Flink CDC相对于Kafka Streams具有一些明显的...
对于上面的架构,我们需要部署canal(debezium)+ kafka,然后flink再从kafka消费数据,这种架构下我们需要部署多个组件,并且数据也需要落地到kafka,有没有更好的方案来精简下这个流程呢?我们接下来讲讲flink提供的cdc connector。 这个connector并没有包含在flink的代码里,具体的地址是在https://github.com/ververica/flink-...
这套数据集成架构如今在易车内部已稳定运行近一年时间,服务于众多产品线,整套架构对数据集成,有很大的收益。 统一了技术栈,通过 Flink 可以完成数据异构数据源的实时集成,同时支持流批一体。 通过平台化的操作,降低了数据接入、任务运维等的复杂度,也无需额外部署 Canal 等组件,降低运维成本,链路稳定性也得到了提升。
在部署架构方面,Flink 社区开发者也做了大量工作,以推动 Flink 在云上更好地运行。毋庸置疑的是,云原生不仅是大数据的新趋势,也为包括 AI 的普惠提供了基础。为了满足越来越多的项目和软件能够更好地在云上运行并提升用户体验,社区开发者做了大量工作。比如支持用户通过 API 在线、实时地进行扩缩容且不必重启整个 ...
将如下架构虚线部分用 Flink SQL 替换：我们得到如下改进的同步方案架构：从官方的描述中，通过 Flink CDC connectors 替换 Debezium+Kafka 的数据采集模块，实现 Flink SQL 采集+计算+传输(ETL)一体化，优点很多：开箱即用，简单易上手减少维护的组件，简化实时链路，减轻部署成本减小端到端延迟Flink 自身支持 Exactly...
【尚硅谷】大数据Flink CDC教程(从flinkcdc入手剖析DataStream,FlinkSQL两种使用模式) 大数据视频教程 立即播放 打开App,流畅又高清 100+个相关视频 更多 1.2万 7 1:28:52 App 【尚硅谷】大数据Debezium开源工具(安装/部署/使用) 2.8万 877 22:59:45 App 【尚硅谷】大数据项目之Flink实时数仓3.0(抢先版)-上 882...