1、CDC简介 Change Data CaptureFlinkCDC提供一组源数据的连接器，使用变更数据捕获的方式，直接吸收来自不同数据库的变更数据。通过CDC获取源数据表的更新内容，将更新内容作为数据流下发到下游系统，可以做到mysql数据表数据的实时同步操作。基于Flink CDC的MySQL表数据同步流程大致如下：数据源（MySQL）：首先，一个MySQL数据库作为数据源，其中
一、TableAPI和SQL概述Flink本身是批流统一的处理框架，所以Table API和SQL，就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。Table API是一套内嵌在Java和Scala语言中的查询API，它允许我们以非常直观的方式，组合来自一些关系运算符的查询（比如select、filter和join）。而对于Flink SQL，就是直接可以在代码中写SQL，来实
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2023-10-10 08:39:57
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# Flink CDC MySQL 修改时区教程
## 1. 简介
本教程将教会你如何使用 Flink CDC（Change Data Capture）和 MySQL，以修改 MySQL 数据库的时区。Flink CDC 是一种用于实时数据同步的解决方案，可以将数据库中的更改（例如插入、更新和删除）实时推送到 Flink 流处理作业中进行处理。
在这个教程中，我们将使用 Flink CDC
原创
2023-08-18 11:54:48
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Flink中的时间及时流处理 是有状态流处理的扩展，实现及时流处理的 时间 起到了很大的作用。在Flink的时间概念中主要分为下面两种：事件时间： 事件时间是每个单独事件在其生产设备上发生的时间。处理时间： 处理时间是指执行相应操作的机器的系统时间。在Flink中为了衡量事件时间的进度，引入了 watermark 机制。watermark 将作为数据流的一部分流动，而且带有时间戳的属性，如此在 乱
> 本系列每篇文章都是从一些实际的 case 出发，分析一些生产环境中经常会遇到的问题，抛砖引玉，以帮助小伙伴们解决一些实际问题。本文介绍 Flink 时间以及时区问题，分析了在天级别的窗口时会遇到的时区问题，如果对小伙伴有帮助的话，欢迎点赞 + 再看~
本文主要分为两部分：
第一部分（第 1 - 3 节）的分析主要针对 flink，分析了 flink 天级别窗口的中存在的时区问题以及解
实时计算支持的数据类型数据类型说明值域VARCHAR可变长度字符串VARCHAR最大容量为4MB。BOOLEAN逻辑值取值为TRUE、FALSE或UNKNOWN。TINYINT微整型，1字节整数。-128～127SMALLINT短整型，2字节整数。-32768～32767INT整型，4字节整数。-2147483648～2147483647BIGINT长整型，8字节整数。-9223372036854
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2023-08-15 22:52:44
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# Flink CDC处理MySQL datetime问题
## 简介
在使用Flink进行流式数据处理时，我们经常需要将MySQL数据库中的数据实时同步到Flink中进行处理。然而，MySQL的datetime类型在Flink中默认会被解析为Timestamp类型，导致时区问题。本文将介绍如何正确处理这个问题。
## 整体流程
为了更好地理解整个流程，我们可以用下面的表格展示每个步骤：
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原创
2023-09-12 05:40:19
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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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1.时间纪元所谓的”时间纪元”就是1970年1月1日0时0分0秒，指的是开始的时间。比如Java类代码：Date date = new Date(0);
System.out.println(date);打印出来的结果：Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970也是1970年1月1日，实际上时分秒是0点0分0秒，这里打印出来的时间是8点而非0点，原因是存在系统时间和本地时间的问题，其
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。 &
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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1.CEP的概念 <官方>复合事件处理（Complex Event Processing，CEP）是一种基于动态环境中事件流的分析技术，事件在这里通常是有意义的状态变化，通过分析事件间的关系，利用过滤、关联、聚合等技术，根据事件间的时序关系和聚合关系制定检测规则，持续地从事件流中查询出符合要求的事件序列，最终分析得到更复杂的复合事件
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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Flink Table & SQL 概述背景Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。 DataStream 和 DataSet 两套 API，并没有做到事实上的批流统一，因为用户还是使用了2套API。正是因为 Flink Table & SQL 的加入，可以说 Flink 在某种程度上做到了事
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2023-09-07 05:52:51
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# 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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