时间语义与Wartermark时间语义乱序数据的处理水位线（Watermark） 时间语义Event Time：事件创建的时间 Ingestion Time：数据进入Flink的时间 Processing Time： 执行操作算子的本地系统时间，与机器相关在代码中设置EventTime//从调用时刻开始给env创建的每一个stream追加时间特征
env.setStreamTimeCharact
转载
2024-04-21 20:35:43
40阅读
FLink处理函数简介在Flink底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如 map，filter，或者 window），而只是提炼出一个统一的【处理】（process）操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作【处理函数】（process function）。在处理函数中，我们直面的就是数据流中最基本的元素：数据事件（event）、状态（state）以及
转载
2024-06-22 15:35:34
65阅读
Flink能够根据不同的时间概念处理流数据。Process time 是指正在执行相应操作的机器的系统时间（也称为“挂钟时间”）。Event time 是指基于附在每行上的时间戳对流数据进行处理。时间戳可以在事件发生时进行编码。Ingestion time 是事件进入Flink的时间；在内部，它的处理类似于事件时间。有关Flink中时间处理的更多信息，请参见有关事件时
转载
2024-10-30 20:52:16
161阅读
# Flink CDC MySQL 时间戳和数据捕获技术概述
在现代数据处理框架中，Apache Flink 作为一个流式处理框架，逐渐受到了广泛的关注。尤其是对于实时数据更新的需求，这使得它的变更数据捕获（CDC）功能备受青睐。本文将探讨 Flink CDC 与 MySQL 集成的基本概念及使用时间戳来捕获数据变化的相关知识，并将附加相应的代码示例。
## 什么是 Flink CDC？
F
文章目录常见数据乱序的处理方式Time种类watermark种类和设定概念原理触发条件三种情况顺序数据流中的watermark乱序数据流中的watermark周期性间断性并行数据流中的 WatermarkdemoallowedLatenesssideOutputLateData问题 常见数据乱序的处理方式1、watermark： 可以设置小一点hold住大部分情况，提供近似正确的结果 2、.al
转载
2024-03-21 12:44:08
68阅读
Flink 中的时间语义在 Flink 的流式处理中,会涉及到时间的不同概念,如下图所示Event Time:是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述,例如采集的日志数据中,每一条日志都会记录自己的生成时间,Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。Ingestion Time:是数据进入 Flink 的时间。**Processing Time:是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间,
转载
2024-06-24 05:58:44
90阅读
时间和窗口一、时间语义1. Flink 中的时间语义1.1 处理时间（Processing Time）1.2 事件时间（Event Time）1.3 两种时间语义的对比二、水位线（Watermark）1. 什么是水位线1.1 有序流中的水位线1.2 乱序流中的水位线1.3 水位线的特性2. 如何生成水位线2.1 生成水位线的总体原则2.2 水位线生成策略（Watermark Strategies
转载
2023-10-10 21:42:12
13阅读
摘要：本文整理自 Apache Flink Committer，Flink CDC Maintainer，阿里巴巴高级开发工程师徐榜江（雪尽）在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：Flink CDC 技术传统数据集成方案的痛点基于 Flink CDC 的海量数据的实时同步和转换Flink CDC 社区发展点击查看直播回放 & 演讲PDF一、Flink
转载
2024-02-29 07:27:30
221阅读
一、准备工作在开始研究Flink CDC原理之前(本篇先以CDC1.0版本介绍，后续会延伸介绍2.0的功能)，需要做以下几个工作(本篇以Flink1.12环境开始着手)打开Flink官网(查看Connector模块介绍)打开Github,下载源码(目前不能放链接，读者们自行在github上搜索)apache-flinkflink-cdc-connectorsdebezium开始入坑二、设计提议2.
转载
2024-02-19 20:41:34
511阅读
目录对flink checkpoint的理解与实现背景什么是flink checkpoint链接我的一些理解checkpoint实现流程checkpoint存储checkpoint实现checkpoint和savepoint的区别AB Test 对flink checkpoint的理解与实现背景由于我们公司的实时架构主要是kafka -> spark/storm -> kafka -
转载
2024-06-19 18:45:31
130阅读
Flink之容错机制一、检查点（Checkpoint）1.1、定义1.2、启用及配置检查点二、保存点（savepoint）2.1、保存点的用途2.2、使用保存点2.2.1、创建保存点2.2.2、从保存点重启应用 一、检查点（Checkpoint）1.1、定义有状态流应用中的检查点（checkpoint），其实就是所有任务的状态在某个时间点的一个快照（一份拷贝）。简单来讲，就是一次“存盘”，让我们
转载
2024-03-07 23:00:35
903阅读
MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库读取快照数据和增量数据。本文档根据官网翻译了如何设置MySQL CDC连接器以对MySQL数据库运行SQL查询。依赖关系为了设置MySQL CDC连接器，下表提供了使用构建自动化工具（例如Maven或SBT）和带有SQL JAR捆绑包的SQL Client的两个项目的依赖项信息。1、Maven依赖<dependency>
<gro
转载
2024-05-24 12:54:36
268阅读
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
转载
2023-09-05 20:31:18
594阅读
一些基本概念介绍:Event Time事件时间是每个事件在其生产设备上发生的时间Ingestion Time摄取时间是数据进入Flink的时间Processing Time处理时间是是指正在执行相应算子操作的机器的系统时间，默认的时间属性就是Processing Time[7]在Flink的流式处理中，绝大部分的业务都会使用EventTime，一般只在EventTime无法使用时，才会被迫使用Pr
转载
2024-05-13 11:20:47
61阅读
目录Flink-CDC简介MySQL开启binlog日志文件DataStream方式应用FlinkSQL方式应用自定义反序列化器Flink-SQLClient方式应用同步Kafka同步MySQL同步Oracle同步PG同步MongoDB操作Hive同步Hive维表炸裂函数使用 Flink-CDC简介官网地址 https://ververica.github.io/flink-cdc-connec
文章目录1.CDC概述1.1 CDC1.2 CDC 分类1.3 Flink-CDC1.4 ETL 分析2.Flink CDC 编码2.1 提前准备2.2 mysql 的设置2.3 java 代码编写3.利用自定义格式编码4.Flink Sql 编码5.Flink CDC 2.0
原创
2022-05-26 00:37:26
1044阅读
1评论
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
转载
2023-08-06 11:24:31
381阅读
println(dataBaseList, tableList)
val debeziumProps = new Properties()
debeziumProps.setProperty(“debezium.snapshot.mode”,“never”)
val mysqlSource = MySqlSource.builderString .hostname(sourceFormat.
转载
2024-07-22 16:22:52
160阅读
本文介绍了 单表->目标源单表同步，多单表->目标源单表同步。注：1.16版本、1.17版本都可以使用火焰图，生产上最好关闭，详情见文章末尾Flink版本：1.16.2环境：Linux CentOS 7.0、jdk1.8基础文件：flink-1.16.2-bin-scala_2.12.tgz、flink-connector-jdbc-3.0.0-1.16.jar、(
转载
2024-06-24 20:57:00
886阅读
前言 关于cdc（change data capture）不知道的小伙伴们可以去百度一下，简单来说就是对于数据库的变更进行一个探测，因为数据库的更改对于客户端来说是没有感知的，你需要开启线程去查询，才知道数据有没有更新，但是就算是查询，如果是直接select * from ....,这样获取的结果还要和上次获取的结果对比，才知道数据有没有发生变化
转载
2023-09-27 13:42:28
262阅读
