1、Transform1.1 mapval streamMap = stream.map { x => x * 2 }1.2 flatmapflatMap的函数签名:def flatMap[A,B](as: List[A])(f: A ⇒ List[B]): List[B]例如: flatMap(List(1,2,3))(i ⇒ List(i,i))结果是List(1,1,2,2,
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2024-05-22 11:21:15
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# FlinkCDC监听MySQL binlog实现流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建FlinkCDC任务]
B --> C[配置MySQL连接信息]
C --> D[配置binlog position和filename]
D --> E[定义CDC Source]
E --> F[定义数据处
原创
2023-09-12 10:43:08
793阅读
# 使用 Flink CDC 监听 MySQL Binlog
在现代数据处理架构中,流处理和批处理往往需要无缝集成,以实现实时数据分析。Apache Flink 作为一款强大的流处理框架,与 Change Data Capture(CDC)技术结合,使得我们可以实时监听数据库变化,进行实时数据分析。本文将探讨如何使用 Flink CDC 监听 MySQL 的 binlog,并提供相关的代码示例和
# 使用 Flink CDC 监听 MySQL 的所有 Binlog
在大数据时代,实时数据处理是越来越多企业选择的解决方案。Flink CDC(Change Data Capture)是 Apache Flink 的一个扩展,能够帮助我们监听数据库(如 MySQL)的变更,并实时处理这些变更。本文将指导你如何实现 Flink CDC 来监听 MySQL 的所有 binlog。
## 流程概述
案例用到的测试数据请参考文章:Flink自定义Source模拟数据流 概述所谓“分流”,就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream,定义一些筛选条件,将符合条件的数据拣选出来放到对应的流里。简单实现其实根据条件筛选数据的需求,本身非常容易实现:只要针对同一条流多次独立调用.filter()方法进行筛选,就可以得到拆分之后的流了。 案例需求:将订单
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2024-06-11 21:54:10
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# Flink CDC MySQL Binlog 科普指南
## 引言
Flink CDC(Change Data Capture,更改数据捕获)是 Apache Flink 项目中的一个组件,用于从各种数据源(如 MySQL、PostgreSQL 等)中捕获和持续地推送数据变化。本文将重点介绍 Flink CDC 在 MySQL Binlog 中的应用。
## 什么是 MySQL Binl
原创
2023-12-23 07:24:26
187阅读
# 使用 Flink CDC 读取 MySQL Binlog
随着数据驱动决策的重要性日渐凸显,企业对数据实时处理的需求也在不断攀升。在这一背景下,Apache Flink 作为一个分布式流处理框架,成为许多公司解决数据实时挖掘、监控、分析等需求的重要选择。而 Flink CDC(Change Data Capture)则是通过不断读取数据源(如 MySQL)的变化来实现数据实时更新的解决方案。
# MySQL Binlog FlinkCDC to ClickHouse
## Introduction
In modern data processing systems, it is crucial to capture and analyze real-time data for business intelligence and decision-making. One common
原创
2023-09-26 16:43:56
68阅读
为了更好地解决“flinkcdc监听hive”相关问题,我将整理出以下内容,详细描述如何进行环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展。
在这个过程中,我们会用到Flink CDC和Hive,并通过这些技术实现数据实时同步。我相信,跟随我的脚步,你将能够轻松掌握这些技能!
## 环境准备
为了顺利实施“flinkcdc监听hive”,大家首先需要准备合适的环境。这里涉及到的技
# 使用 Flink CDC 监听 MySQL 数据库
随着数据驱动型应用的快速发展,数据流的处理和实时监控变得越来越重要。Apache Flink 是一个强大的流处理框架,而 Flink CDC(Change Data Capture)能够帮助开发者实时监听和捕获数据库变化。本文将引导你通过几个步骤,实现使用 Flink CDC 监听 MySQL 数据库的功能。
## 整体流程
下面是实现
# FlinkCDC与MySQL Binlog用户权限
## 引言
Apache Flink是一种流处理框架,而FlinkCDC是Flink中的变化数据捕获(Change Data Capture)组件,它使得可以从数据库中实时获取数据变更。MySQL的二进制日志(Binlog)是实现这一功能的核心。为了安全地读取Binlog,必须配置正确的用户权限。本文将介绍如何为FlinkCDC配置MyS
1.概述 Flink CDC 是一个用于实时数据和批处理数据的分布式数据集成工具。他可以监听数据库表的变化
在大数据生态系统中,Apache Flink 和 Hive 这两个工具经常被结合使用,以实现高效的数据流处理和存储。最近,我们关注到如何利用 Flink CDC(Change Data Capture)来监听 Hive 仓库的变化。这一技术的引入可以实时同步数据变化,优化数据管道。
## 背景描述
随着数据量的激增,许多企业都采用了 Hive 作为数据仓库来存储和分析大规模的数据。然而,传统的
1. Maxwell介绍Maxwell 是由美国 Zendesk 开源,用 Java 编写的 MySQL 实时抓取软件。 实时读取MySQL 二进制日志 Binlog,并生成 JSON 格式的消息,作为生产者发送给 Kafka,Kinesis、RabbitMQ、Redis、Google Cloud Pub/Sub、文件或其它平台的应用程序。官网地址:http://maxwells-daemon.i
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2024-05-08 23:57:52
208阅读
文章目录1.canalcanal的介绍Canal原理流程图2.FlinkCDC2.1什么是CDC2.2 CDC的种类2.2.1 DataStream的方式 (默认序列化器)2.2.2 FinkSQL的方式2.2.3 DataStream的方式 (自定义反序列化器) 1.canalcanal的介绍Canal是基于Mysql二进制的高性能数据同步系统,Canal在阿里巴巴集团中被广泛使用,以提供可靠
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2024-03-18 20:10:17
73阅读
# Flink CDC增量地区MySQL Binlog
Flink CDC(Change Data Capture)是一种流处理技术,用于捕获数据库中的增量变化。它能够实时地将数据库变更事件(如插入、更新、删除)以流的形式输出,从而实现数据的实时同步和处理。在本文中,我们将探讨如何使用Flink CDC来增量捕获MySQL的binlog(二进制日志)。
## MySQL Binlog简介
M
原创
2024-07-19 08:13:17
72阅读
## flinkcdc mysql-cdc 指定binlog
在数据处理和分析领域,实时数据流处理变得越来越重要。Apache Flink是一个流处理框架,它可以处理无界和有界的数据流,并提供了强大的事件时间处理、状态管理和容错机制。Flink CDC是Flink的一个插件,用于捕获MySQL的变更数据,并将其转化为Flink的数据流。本文将介绍如何使用Flink CDC来指定binlog并进行
原创
2023-08-30 15:03:56
336阅读
mongodb的oplog日志 ##########################################################################oplog不及binlog: 首先,来一个综述,比较mongodb的oplog和mysql的binlog,oplog不如binlog,比如设置一个延迟节点的时间,由于oplog是一个固定大小的集合,延迟时间设置大了,就会
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2023-10-12 21:59:42
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通过了解反压模型,反压的观察方法,可以定位到出现反压的算子,进而可以具体分析出现反压的原因,以便调优。flink 版本1.12.5 文章目录一、反压的检测与观察反压1. 反压监控模型2. 观察反压3. 寻找反压根节点二、反压的原因1. 数据倾斜2.第三方组件 一、反压的检测与观察反压以一个简单的 Source -> Sink Job 为例:如果看到 Source 发生了警告,意味
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2023-11-03 21:57:06
107阅读
# Spring Boot 整合 Flink CDC 监听 MySQL 的实现指南
在近年来的数据流处理技术中,Apache Flink 和 Spring Boot 的结合越来越受到开发者的青睐。本文将详细阐述如何使用 Spring Boot 整合 Flink CDC(Change Data Capture)来监听 MySQL 数据库的变更。通过这篇文章,你将学习到整个流程、代码实现以及所有必要
原创
2024-09-08 06:45:47
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