实战案例使用背景ELK作为老一代日志分析技术栈非常成熟，可以说是最为流行的大数据日志和搜索解决方案；主要设计组件及架构如下：而新一代日志监控选型如ClickHouse、StarRocks特别是近年来对ELK地位发起较大的挑战，不乏有许多的大公司如携程，快手已开始把自己的日志解决方案从 ES 迁移到了 Clickhouse，将日志从ES迁移到ClickHouse可以节省更多的服务器资源，总体运维成本
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2024-04-23 14:45:17
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Flink CDC 两种方式实践Flink CDC 概念应用场景CDC 技术Flink-CDC实践Flink-Client 方式直接提交Flink-SQL java程序Flink-DataStream 方式总结 本文所实践的是截至 2023.02.03 为止，最新的 Flink CDC 2.3环境Mysql 5.6、5.7、8.0.xDoris 1.1Flink 1.14.4Flink CDC
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2023-12-15 15:20:46
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有一个这样的场景，有大批量数据在mongo中，其中mongo中数据还会频繁变更，但是几乎不会删除，这样的数据需要产生一个大屏来供用户看统计数据，之前的设计方案是直接通过定时任务每10分钟去mongo计算一次，这种做法除了计算慢还可能会导致影响业务，所以需要通过大数据来计算增加大屏的实时性，且降低对业务的影响。我提供如下解决方案：mongo中数据通过cdc同步到kafka，然后kafka中数据再分别
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2023-09-04 15:09:13
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一. 背景数据准实时复制（CDC）是目前行内实时数据需求大量使用的技术，随着国产化的需求，我们也逐步考虑基于开源产品进行准实时数据同步工具的相关开发，逐步实现对商业产品的替代。我们评估了几种开源产品，canal,debezium,flink CDC等产品。作了如下的对比：组件CanalDebeziumFlink开源方阿里redhatflink社区+阿里开发语言JavaJavaJ
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2023-09-01 18:53:15
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flink,clickhouse
flink写入clickhouse之单表写入简介flink有一个标准的jdbc sink，提供批量，定时的提交方法。同时，如果设置了checkpoint，在做checkpoint时候会进行一次提交。基于这点，我们可以将jdbc sink的提交时间和数量设置的很大（即一次checkpoint间隔内达不到的标准），然后通过c
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2023-06-28 17:32:57
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# Flink MySQL CDC写入ClickHouse
## 介绍
本文将介绍如何使用Apache Flink实现MySQL Change Data Capture (CDC) 并将数据写入ClickHouse。我们将使用Flink CDC库来捕获MySQL中的更改，并将更改事件转换为Flink流数据。然后，我们将使用ClickHouse Sink将更改事件写入ClickHouse数据库。
原创
2023-08-28 10:43:35
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(给DotNet加星标，提升.Net技能)
前言我是在17年就听说过Clickhouse,那时还未接触过亿数据的运算，那时我在的小公司对于千万数据的解决方案还停留在分库分表，最好的也是使用mycat做的集群。这些解决方案都比较复杂，毕竟通常来说那些需要大量存储的数据基本都是像日志，流水等不需要修改的数据，像客户人员等需要经常维护的信息一般项目也就几万左右，在这些不是非常重要的数据上
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2024-03-25 21:47:04
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文章目录一、什么是CheckPoint?二、为什么要开启CheckPoint？三、Flink 任务状态是什么？Flink 整体框架图四、Flink Checkpoint 语义五、Exactly_Once六、以FlinkKafkaProducer为例解析1、CheckPoint 源码详解1.1、 CheckpointedFunction中有两个方法：1.2、 CheckpointListener中
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2023-10-20 23:39:37
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# 使用 Python 和 Flink 连接 ClickHouse 的全流程指南
在大数据处理的世界里，Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 ClickHouse 则是一个高性能的列式数据库。在某些应用场景中，你可能会需要通过 Python 使用 Flink 对 ClickHouse 中的数据进行处理。接下来，我们将为你详细讲解这个过程，帮助你实现 Python 使用 Flink
1.关系型数据库采集技术变迁史1.1 关系型数据库数据采集的使用场景错误使用场景 正确使用场景1.2 CDC技术介绍CDC 的全称是 Change Data Capture ，广义上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。我们通常描述的 CDC 技术是一种用于捕获数据库中数据变更的技术，主要是面向关系型数据库。CDC 技术的应用场景非常广泛，主要包括：1.数
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2024-01-29 02:31:39
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# 如何使用 Flink CDC 将 MySQL 数据读入 ClickHouse
在现代的数据处理和分析过程中，我们常常需要将数据从一种数据库系统转移到另一种系统。本文将介绍如何使用 Apache Flink 的变更数据捕获功能（Flink CDC）将 MySQL 数据实时同步到 ClickHouse。本教程将分为几个部分，首先概述整个流程，然后详细解释每一步所需的代码和配置。
## 整体流程
一、Flink-CDC 2.0Flink CDC Connectors 是 Apache Flink 的一个 source 端的连接器，目前 2.0 版本支持从 MySQL 以及 Postgres 两种数据源中获取数据，2.1 版本社区确定会支持 Oracle，MongoDB 数据源。Fink CDC 2.0 的核心 feature，主要表现为实现了以下三个非常重要的功能：全程无锁，不会对数据库产
# Flink CDC 从 MySQL 到 Clickhouse 实现指南
## 简介
在本文中，我们将介绍如何使用 Flink CDC（Change Data Capture）从 MySQL 数据库中捕获数据的变化，并将这些变化实时地写入 Clickhouse 数据库中。Flink CDC 是一个开源项目，用于实时捕获关系型数据库中的数据变化，而 Clickhouse 是一个快速、可扩展的列式
原创
2023-10-11 09:05:28
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文章目录概览状态管理状态用法动态表 (Dynamic Table)DataStream 上的关系查询动态表 & 连续查询(Continuous Query)在流上定义表连续查询更新和追加查询查询限制表到流的转换时间属性时间属性介绍处理时间在创建表的 DDL 中定义在 DataStream 到 Table 转换时定义使用 TableSource 定义事件时间在 DDL 中定义在 DataS
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2023-12-15 20:48:02
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目录0. 相关文章链接1. 开发目的2. 导入依赖3. 代码3.1. 方法说明3.2. 具体实现4. 如何使用5. Hikari连接池各配置说明6. 注意点7. 静态MySQLUtil工具类 1. 开发目的 在使用SpringBoot后端开发中，我们如果需要对MySQL进行增
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2024-10-30 16:14:35
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文章目录一、CDC 入湖1.1、[开启binlog]()1.2、创建测试表1.2.1、创建mysql表1.2.2、将 binlog 日志 写入 kafka1、使用 mysql-cdc 监听 binlog2、kafka 作为 sink表3、写入sink 表1.2.3、将 kakfa 数据写入hudi1、kafak 作为 源表，flinksql 消费kafka二、Bulk Insert (离线批量导
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2023-12-01 15:05:24
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StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
//设置 Flink 程序中流数据时间语义为 EventTime。
// 在处理数据时 Flink 程序会按照数据事件发生的时间进行处理，而不是按照数据到
# Flink CDC: 将 MySQL 数据实时同步到 ClickHouse 的完整指南
在大数据生态中，实时数据处理成为越来越重要的需求。Flink CDC（Change Data Capture）是一个强大且灵活的工具，可以帮助我们将 MySQL 数据库的变化实时同步到 ClickHouse 数据库中。本文将带您了解 Flink CDC 的基本概念，提供 MySQL 到 ClickHous
原创
2024-09-29 04:17:56
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# Flink CDC：MySQL 到 ClickHouse 的数据同步
随着大数据技术的发展，数据的实时同步变得愈加重要。Flink CDC（Change Data Capture）是一个基于 Apache Flink 的开源项目，可以实现对数据库变更数据的捕获。本文将探讨如何使用 Flink CDC 将 MySQL 数据同步到 ClickHouse，并给出相应的代码示例。
## 背景知识
1、Flink环境搭建（环境搭建自己去搭建下）使用的Flink版本是1.17.12、Doris环境搭建（环境搭建自己去搭建下）使用mysql工具链接3、同步实现原理监听Mongo的Change Stream，将数据的变化实时同步到Doris4、同步实现4.1 同步脚本实现方案(需要前置准备jar包，添加jar包还得重启flink服务，执行脚本还得上服务运行，不方便，而且对添加自定义字段等自定义场景
