Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案,它支持批量和基于流的数据分析,且提供了基于Java,Python和Scala的API,跟Apache Spark非常类似,官网链接:https://flink.apache.org Spark和Flink都支...
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CDC流应用写入Hudi优化 不做cache,自取灭亡 一次计算,扫描数百GB的缓存 单线程调度,就等着Kafka丢数吧 不要让所有表都写放大 写了快两个月Structured Streaming的代码,最近刚把数据迁移代码写完。今晚有点时间,想着给大家分享一点我在基于Hudi实现CDC的一些经验。每个公司的场景会有些不一样,尤其是使用一些之前...
别误会，这个不靠谱，说的是不论Spark还是Flink，都不能通过JDBC的方式，支持真正意义上的流式读取，而不是它不可用。至少，从目前这两者的官方文档说明，或者通过我的亲身实践来看是这样。那么下面，就来详细聊聊，JDBC这种虽然具有普适性的数据库连接方式，在流式读取(或者说计算)中会存在哪些短板。数据源的读取...
通过上面的验证可以确定,不管是Spark还是Flink,想要以JDBC的方式来流式读取mysql数据源(或者其他数据库)是行不通的,至少,直接用官方提供的「正规军」方式是不行的。 那么,对于想直接通过计算引擎,去读取某些数据库(比如mysql)的增量数据,好像当下的最优解决方案只有Flink CDC了。 当然,JDBC也并不是一无是处,对于...
那么,对于想直接通过计算引擎,去读取某些数据库(比如mysql)的增量数据,好像当下的最优解决方案只有Flink CDC了。 当然,JDBC也并不是一无是处,对于一些低版本的数据库(CDC暂时不支持的),比如mysql5.5及以下版本的历史数据导入,它还是能派上用场的。 对吧。
简介:CDC一键入湖:当 Apache Hudi DeltaStreamer 遇见 Serverless Spark Apache Hudi的DeltaStreamer是一种以近实时方式摄取数据并写入Hudi表的工具类,它简化了流式数据入湖并存储为Hudi表的操作,自0.10.0版开始,Hudi又在DeltaStreamer的基础上增加了基于Debezium的CDC数据处理能力,这使得其可以直接将Debezium采集的...
垂直分表，即将两部分文件分开，CDC 数据通过 Spark Streaming 写入，离线计算结果写入另一个文件，避免...
每个 slave 必须拥有唯一的 serverId 来标记该 slave 的唯一性。因此在 flink cdc 的任务中我们为每...
对于流计算,基于通道服务,利用CDC(数据变更捕获)技术完成Spark的mini batch流式消费和计算,同时提供了at-least-once一致性语义。在流计算中每个分区和RDD的Partition一一绑定,通过扩展表的分区,可以完成数据吞吐量的线性扩展。 场景案例 Tablestore结合Spark的流批一体SQL实战 海量结构化数据的冷热分层一体化 Tablestore+...