目录FlinkCDC1.简介2.依赖3.flink stream api4.flink sql5.自定义反序列化器6.打包测试FlinkCDC1.简介CDC是Change Data Capture(变更数据获取)的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。CDC种类CDC主要
之前例子中存在的问题在之前的例子中,使用了checkpoint,虽然异常重启后可以继续失败前sum值继续运算,但是数据源的消费位置是从头开始,这不是我们想要的,要实现重启后消费位置offset是继重启前的offset,那么需要source端有CheckpointedFunction 的支持MySource public class MySource implements SourceFu
在分布式架构中，当某个节点出现故障， 其他节点基本不受影响。这时只需要重启应用， 恢复之前某个时间点的状态继续处理就可以了，在实时流处理中，不仅需要保证故障后能够重启继续运行， 还要保证结果的正确性、故障恢复的速度、对处理性能的影响， 这就需要在架构上做出更加精巧的设计。在 Flink 中，有一套完整的容错机制(fault tolerance)来保证故障后的恢复， 其中最重要的
Sherlock.IO 是 eBay 现有的监控平台，每天要处理上百亿条日志、事件和指标。Flink Streaming job 实时处理系统用于处理其中的日志和事件。本文将结合监控系统 Flink 的现状，具体讲述 Flink 在监控系统上的实践和应用，希望给同业人员一些借鉴和启发。监控系统 Flink 的现状eBay 的监控平台 Sherlock.IO 每天处理着上百亿条日志（log），事件（
本专题将会从0到1实现告警处理流程，并会讲解实现过程中使用到的Flink中的技术。1 Flink简介Flink是一个流式的分布式处理引擎，可以同时处理有界流和无界流，并可以运行在常见的集群环境中。 Flink常用的应用场景有： (1) 事件驱动型应用 (2) 数据分析型应用 (3) 数据管道应用：将数据进行转换后再迁移到其他的存储系统2 Flink的Local部署模式Flink支持三种部署模式：L
摘要：7月，Flink 1.11 新版发布，在生态及易用性上有大幅提升，其中 Table & SQL 开始支持 Change Data Capture（CDC）。CDC 被广泛使用在复制数据、更新缓存、微服务间同步数据、审计日志等场景，本文由社区由曾庆东同学分享，主要介绍 Flink SQL CDC 在生产环境的落地实践以及总结的实战经验，文章分为以下几部分：项目背景解决方案项目运行环境与
前言：主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink
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2023-09-05 20:31:18
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文章目录简介种类基于日志的 CDC 方案介绍flink作为etl工具应用场景开源地址最新flink cdc官方文档分享流程图1.X痛点目前支持开发方式开发测试大致流程使用mysql开启binlog代码 简介CDC是Change Data Capture（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消
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2023-08-06 11:24:31
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一. Flink的下载安装包下载地址：http://flink.apache.org/downloads.html ，选择对应Hadoop的Flink版本下载 [admin@node21 software]$ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.1/flink-1.6.1-bin-h
一、背景介绍 在 OLTP 系统中，为了解决单表数据量大的问题，通常采用分库分表的方式将单个大表进行拆分以提高系统的吞吐量。但是为了方便数据分析，通常需要将分库分表拆分出的表在同步到数据仓库、数据湖时，再合并成一个大表。 &
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2023-11-03 15:24:26
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图文详解CDC技术，看这一篇就够了！Flink CDC Connectors 是 Apache Flink 的一组源端（Source）连接器，通过捕获变更数据（Change Data Capture）从不同数据库中采集数据。项目早期通过集成 Debezium 引擎来采集数据，支持 全量 + 增量 的模式，保证所有数据的一致性。但因为集成了 Debe
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2023-10-10 00:20:00
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CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。CDC 技术的应用场景非常广泛：数据同步：用于备份，容灾；数据分发：一个数据源分发给多个下游系统；数据采集：面向数据仓库 / 数据湖的 ETL 数据集成，是非常重要的数据源。CDC
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2023-08-07 15:43:32
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目录前言：1、springboot引入依赖：2、yml配置文件3、创建SQL server CDC变更数据监听器4、反序列化数据,转为变更JSON对象5、CDC 数据实体类6、自定义ApplicationContextUtil7、自定义sink 交由spring管理，处理变更数据前言： 我的场景是从SQL Server数据库获取指定表的增量数据
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2023-10-19 16:09:03
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目录一、CDC 简介 ?二、Flink CDC 案例实操三、Flink-CDC 2.0四、核心原理分析 一、CDC 简介 ?什么是 CDC ?CDC 是 Change Data Capture（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。CDC 的种类CDC
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2023-09-03 12:42:36
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Flink MySQL CDC：全面了解基于Flink的MySQL Change Data Capture
## 引言
在现代数据架构中，实时数据处理变得越来越重要。而随着大数据和流式处理的兴起，数据的变化捕获和实时分析成为了关键的挑战。MySQL作为最受欢迎的关系型数据库之一，需要一种有效的方式来捕获其数据的变化，并将这些变化实时传递给流处理引擎。这就是MySQL Change Data C
原创
2023-09-01 13:15:43
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一、概述checkpoint机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保 证应用流图状态的一致性。二、案例以wordcount为例，如下图： 有两个算子，keyby map。 第一步：输出数据 经过 keyby 之后重新分区，发往指定分区。 比如上图的 key 为 a 被上层的 map 算
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2023-10-08 23:08:25
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Flink的重启策略Flink支持不同的重启策略，这些重启策略控制着job失败后如何重启。集群可以通过默认的重启策略来重启，这个默认的重启策略通常在未指定重启策略的情况下使用，而如果Job提交的时候指定了重启策略，这个重启策略就会覆盖掉集群的默认重启策略。一、概览默认的重启策略是通过Flink的flink-conf.yaml来指定的，这个配置参数restart-strategy定义了哪种策略会被采
# MySQL Flink CDC
## 介绍
MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，而Flink是一个开源的流处理框架。Change Data Capture（CDC）是一种用于捕获数据库更改并将其传递到其他系统的技术。本文将介绍如何使用Flink的CDC功能来捕获MySQL数据库的更改。
## 环境设置
在开始之前，我们需要设置一些环境。
- 安装Java Developm
原创
2023-08-16 10:26:35
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## Flink CDC MySQL 实现步骤
### 流程概述
Flink CDC（Change Data Capture）是一种数据同步技术，它可以捕捉数据库的变化，并将这些变化作为流数据进行处理和分析。本文将指导你如何使用 Flink CDC 将 MySQL 数据库的变化实时同步到 Flink 流处理引擎中。
以下是实现 Flink CDC MySQL 的步骤概览：
| 步骤 | 描
原创
2023-08-02 06:52:51
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首先sqlserver版本：要求sqlserver版本为14及以上，也就是SQL Server 2017 版。sqlserver开启cdc，具体细节可以百度，有一点要注意，必须启动SQL Server 代理服务。如果需要断点续传，需要设置ck，由于我们这边设备有限。使用的是RocksDBStateBackend，把数据保存到本地了。如果有大数据环境，建议使用FsStateBackend（
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2023-06-04 16:29:35
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